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Author: actions-user

current/html/app-pgrewind.html

@@ -246,7 +246,7 @@
         files in the data directory.  The search for files will follow symbolic
         links for the WAL directory and each configured tablespace.
 </span>
-《機械翻訳》デフォルトの<code class="literal">fsync</code>に設定すると、<code class="command">pg_rewind</code>はデータディレクトリ内の全てのファイルを再帰的に開いて同期します。
+デフォルトの<code class="literal">fsync</code>に設定すると、<code class="command">pg_rewind</code>はデータディレクトリ内のすべてのファイルを再帰的に開いて同期します。
 ファイルの検索はWALディレクトリと設定された各テーブル空間のシンボリックリンクをたどります。
        </p><p>
 <span class="original">
@@ -256,13 +256,13 @@
         &lt;xref linkend="guc-recovery-init-sync-method"/&gt; for information about
         the caveats to be aware of when using &lt;literal&gt;syncfs&lt;/literal&gt;.
 </span>
-《機械翻訳》Linuxでは、<code class="literal">syncfs</code>を代わりに使用して、オペレーティングシステム、WALファイル、各テーブル空間を含むファイルシステム全体を同期させるようにオペレーティングシステムに要求できます。
+Linuxでは、<code class="literal">syncfs</code>を代わりに使用して、データディレクトリ、WALファイル、各テーブル空間を含むファイルシステム全体を同期させるようにオペレーティングシステムに要求することもできます。
 <code class="literal">syncfs</code>を使用する際に注意すべき点については、<a class="xref" href="runtime-config-error-handling.html#GUC-RECOVERY-INIT-SYNC-METHOD">recovery_init_sync_method</a>を参照してください。
        </p><p>
 <span class="original">
         This option has no effect when &lt;option&gt;&amp;#45;-no-sync&lt;/option&gt; is used.
 </span>
-《機械翻訳》このオプションは<code class="option">--no-sync</code>が使われている場合は効果がありません。
+このオプションは<code class="option">--no-sync</code>が使われている場合は効果がありません。
        </p></dd><dt><span class="term"><code class="option">-V</code><br /></span><span class="term"><code class="option">--version</code></span></dt><dd><p>バージョン情報を表示して終了します。</p></dd><dt><span class="term"><code class="option">-?</code><br /></span><span class="term"><code class="option">--help</code></span></dt><dd><p>ヘルプを表示して終了します。</p></dd></dl></div><p>
    </p></div><div class="refsect1" id="id-1.9.5.10.7"><h2>環境</h2><span class="original">
   &lt;title&gt;Environment&lt;/title&gt;

current/html/multivariate-statistics-examples.html

@@ -23,7 +23,7 @@
     cardinality of <structname>t</structname> using the number of pages and
     rows obtained from <structname>pg_class</structname>:
 </span>
-<a class="xref" href="planner-stats.html" title="14.2. プランナで使用される統計情報">14.2</a>で説明されているように、<code class="structname">pg_class</code>から得られるページ数と行数を使って、<code class="structname">t</code>の濃度を決定できます。
+<a class="xref" href="planner-stats.html" title="14.2. プランナで使用される統計情報">14.2</a>で説明されているように、<code class="structname">pg_class</code>から得られるページ数と行数を使って、<code class="structname">t</code>のカーディナリティを決定できます。
 
 </p><pre class="programlisting">
 SELECT relpages, reltuples FROM pg_class WHERE relname = 't';
@@ -118,7 +118,7 @@
     estimated number of rows returned by the HashAggregate node) is very
     accurate:
 </span>
-<code class="command">GROUP BY</code>句が生成するグループ数のような、複数列の集合の濃度の見積もりについても、同様の問題が起きます。
+<code class="command">GROUP BY</code>句が生成するグループ数のような、複数列の集合のカーディナリティの見積もりについても、同様の問題が起きます。
 <code class="command">GROUP BY</code>の対象が単一の列なら、N個別値の推定（HashAggregateノードが返す推定行数で示されます）はとても正確です。
 </p><pre class="programlisting">
 EXPLAIN (ANALYZE, TIMING OFF) SELECT COUNT(*) FROM t GROUP BY a;

current/html/row-estimation-examples.html

@@ -10,11 +10,7 @@
    while producing statistics, the results will change slightly after
    any new <command>ANALYZE</command>.
 </span>
-《マッチ度[55.755396]》以下の例は<span class="productname">PostgreSQL</span>リグレッションテストデータベース内のテーブルを使用します。
-表示される出力はバージョン8.3で取得しました。
-以前の（または以降の）バージョンとは動作が変わっているかもしれません。
-また、<code class="command">ANALYZE</code>は統計情報を生成する時にランダムなサンプリングを行いますので、結果は<code class="command">ANALYZE</code>を新しく行った後に多少変わることに注意してください。
-《機械翻訳》以下の例は<span class="productname">PostgreSQL</span>リグレッションテストデータベースのテーブルを使用しています。
+以下の例は<span class="productname">PostgreSQL</span>リグレッションテストデータベースのテーブルを使用しています。
 また、<code class="command">ANALYZE</code>は統計を生成する際にランダムサンプリングを使用するため、新しい<code class="command">ANALYZE</code>を実行した後は結果がわずかに変化することに注意してください。
   </p><p>
 <span class="original">
@@ -36,7 +32,7 @@
    completeness. The number of pages and rows is looked up in
    &lt;structname&gt;pg_class&lt;/structname&gt;:
 </span>
-プランナがどのように<code class="structname">tenk1</code>の濃度を決定するかについては<a class="xref" href="planner-stats.html" title="14.2. プランナで使用される統計情報">14.2</a>で説明しました。
+プランナがどのように<code class="structname">tenk1</code>のカーディナリティを決定するかについては<a class="xref" href="planner-stats.html" title="14.2. プランナで使用される統計情報">14.2</a>で説明しました。
 しかし、ここでは完全を期するために説明を繰り返します。
 ページ数および行数は<code class="structname">pg_class</code>から検索されます。
 
@@ -137,7 +133,7 @@
    &lt;structname&gt;tenk1&lt;/structname&gt;:
 </span>
 つまり、1つのバケット全体に、2番目のバケットとの線形比率を加えたものを、バケット数で割ったものとなります。
-ここで、行の推定値は、選択度と<code class="structname">tenk1</code>の濃度を掛け合わせたものとして計算されます。
+ここで、行の推定値は、選択度と<code class="structname">tenk1</code>のカーディナリティを掛け合わせたものとして計算されます。
 
 </p><pre class="programlisting">
 rows = rel_cardinality * selectivity
@@ -205,7 +201,7 @@
    As before, the estimated number of rows is just the product of this with the
    cardinality of &lt;structname&gt;tenk1&lt;/structname&gt;:
 </span>
-前と同様、推定される行数は単に前回同様、この値と<code class="structname">tenk1</code>の濃度との積です。
+前と同様、推定される行数は単に前回同様、この値と<code class="structname">tenk1</code>のカーディナリティとの積です。
 
 </p><pre class="programlisting">
 rows = 10000 * 0.003
@@ -502,10 +498,8 @@
    count estimates for both relations (num_rows, not shown, but "tenk")
    together with the column null fractions (zero for both):
 </span>
-《マッチ度[62.269939]》今回の場合、すべての値が一意であるため、<code class="structfield">unique2</code>に関する<acronym class="acronym">MCV</acronym>情報がありません。
-ですので、両リレーションの個別値数とNULL値の部分のみに依存したアルゴリズムを使用することができます。
-《機械翻訳》この場合、<code class="structname">unique2</code>に対する<acronym class="acronym">MCV</acronym>情報は存在せず、すべての値は一意であるように見えます(n_distinct = -1)。
-そこで、両方の関係（num_rows、図示せず、ただし"tenk"）に対する行数の推定値と列のNULL部分（両方ともゼロ）を使用するアルゴリズムを使用します。
+この場合、<code class="structname">unique2</code>に関する<acronym class="acronym">MCV</acronym>の情報はなく、すべての値が一意であるように見えます（n_distinct = -1）。
+そのため、両方のリレーションの行数推定値（（ここでは表示されていませんが"tenk"の）num_rows）と、列のNULL率（両方ともゼロ）に基づいたアルゴリズムが使用されます。
 
 </p><pre class="programlisting">
 selectivity = (1 - null_frac1) * (1 - null_frac2) / max(num_rows1, num_rows2)
@@ -522,10 +516,8 @@
    Cartesian product of the two inputs, multiplied by the
    selectivity:
 </span>
-《マッチ度[76.946108]》これは、各リレーションにおいて、1からNULL部分を差し引き、個別値数の最大値で割った値です。
-この結合が生成するはずの行数は、2つの入力のデカルト積の濃度に、この選択度を掛けたものとして計算されます。
-《機械翻訳》これは、各リレーションに対してNULL分数を1から減算し、より大きなリレーションの行カウントで割った値です（この値は、一意でない場合にスケーリングされます）。
-結合が発行する可能性のある行数は、2つの入力の直積のカーディナリティに選択性を掛けたものとして計算されます。
+これは、各リレーションにおいて、1からNULL部分を差し引き、それを大きい方のリレーションの行数で割ります（この値は一意でない場合にはスケーリングされます）。
+この結合が生成するはずの行数は、2つの入力のデカルト積のカーディナリティに、この選択度を掛けたものとして計算されます。
 
 </p><pre class="programlisting">
 rows = (outer_cardinality * inner_cardinality) * selectivity

current/postgres-A4.pdf

@@ -7,7 +7,7 @@ layout: default
 
 ## 最新
 
-last-updated: 2025-01-07 04:23:29 JST
+last-updated: 2025-01-10 04:25:04 JST
 
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