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PostgreSQL 11 解体新書 PostgreSQL カンファレンス 2018

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What is it? 2018/10/18 PostgreSQL 11 Release!

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What is it? [PostgreSQL 11 新機能] [検索]

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What is it? 『篠田の虎の巻』第10弾 [篠田の虎の巻 PostgreSQL] [検索]←

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[今秋リリース予定のPostgreSQL11を徹底解説] [検索] https://www.slideshare.net/masahikosawada98/postgresql11

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What is it? から一歩踏み込んだ話

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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自己紹介 名前 : 曽根 壮大(そね たけとも) 年齢 : 33歳(3人の子供がいます) 職業 : 副社長/CTO 所属 : 株式会社 オミカレ 日本PostgreSQLユーザ会(JPUG) 勉強会担当 技術的にはLL系言語やRDBが好きです

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自己紹介 名前 : 曽根 壮大(そね たけとも) 年齢 : 33歳(3人の子供がいます) 職業 : 副社長/CTO 所属 : 株式会社 オミカレ 日本PostgreSQLユーザ会(JPUG) 勉強会担当 技術的にはLL系言語やRDBが好きです

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婚活といえばオミカレ https://party-calendar.net/

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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目玉の新機能 三大目玉新機能 (そーだい調べ)

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目玉の新機能 1. パーティションの強化 2. パラレルクエリの強化 3. SQLの拡張

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目玉の新機能 その他の目玉

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その他の新機能 1. JITコンパイルの導入 2. ストアドプロシージャの導入 3. レプリケーションの強化

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目玉の新機能 1. パーティションの強化 2. パラレルクエリの強化 3. SQLの拡張

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パーティーションの強化 パーティーションは10の新機能

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パーティーションの強化 パーティーションは10の新機能 ↓ 11で圧倒的強化

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子テーブル レコード4 レコード1 子テーブル レコード2 子テーブル レコード3 親テーブル レコード1 レコード2 レコード3 レコード4 … レコード5 レコード6 レコード7 レコード8 レコード9 … … … パーティーションとは? 親テーブルにレコード の実体は無い 指定したルールに基づいて 子テーブルに分散される

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パーティーションとは? 4月テーブル レコード4 レコード1 5月テーブル レコード2 6月テーブル レコード3 親テーブル レコード1 レコード2 レコード3 月単位でデータを分散出来る … レコード5 レコード6 レコード7 レコード8 2018/6/18のデータ … … … 2018/6/18のデータ クライアント 2018/6/18のデータの挿入 3月テーブル クライアント 不要になった3月は他に影響 を与えずDROP出来る 4月の集計が他のテーブルを参照 しないので小さなデータを直接 集計できる

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3種類のパーティーション 親テーブル 子テーブル 親テーブル 子テーブル 親テーブル 子テーブル レンジ パーティーション リスト パーティーション ハッシュ パーティーション 1月,2月,3月 ~ など の範囲で分ける 東京,大阪,広島 ~ など の 項目で分ける Keyのハッシュ値に基づ いて分ける 新機能

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リストパーティーション -- 親テーブル作成 demo=# CREATE TABLE public."販売履歴" ( "商品名" character varying(64) NOT NULL, "価格" numeric NOT NULL DEFAULT 0, "売上日時" timestamp NOT NULL DEFAULT now(), "売上月" character varying(6) NOT NULL ) PARTITION BY LIST ("売上月"); -- 文字列指定の場合のパーティション demo=# CREATE TABLE "2018年10月" PARTITION OF "販売履歴" FOR VALUES IN ('201810'); demo=# CREATE TABLE "2018年9月" PARTITION OF "販売履歴" FOR VALUES IN ('20189'); demo=# CREATE TABLE "2018年8月" PARTITION OF "販売履歴" FOR VALUES IN ('20188'); demo=# CREATE TABLE "2018年7月" PARTITION OF "販売履歴" FOR VALUES IN ('20187'); demo=# CREATE TABLE "2018年6月" PARTITION OF "販売履歴" FOR VALUES IN ('20186');

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リストパーティーション -- データ投入 demo=# INSERT INTO "販売履歴" ( "売上日時“ , "商品名“ , "価格“ , "売上月“ ) VALUES ( '2018-10-21 21:12:00' , 'WEB+DB PRESS Vol.107’ , 1480 , '201810' ); -- データ確認 demo=# SELECT "商品名“ , "売上月“ FROM "販売履歴"; -- 出力結果 demo=# SELECT "商品名","売上月" FROM "販売履歴"; 商品名 | 売上月 ----------------------+-------- WEB+DB PRESS Vol.107 | 201810 (1 row) demo=# SELECT "商品名","売上月" FROM "2018年10月"; 商品名 | 売上月 ----------------------+-------- WEB+DB PRESS Vol.107 | 201810 (1 row) demo=# SELECT "商品名","売上月" FROM "2018年9月"; 商品名 | 売上月 --------+-------- (0 rows)

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レンジパーティーション demo=# CREATE TABLE public."販売履歴2" ( "商品名" character varying(64) NOT NULL, "価格" numeric NOT NULL DEFAULT 0, "売上日時" timestamp NOT NULL DEFAULT now(), ) PARTITION BY RANGE ("売上日時"); demo=# CREATE TABLE "2018年10月RANGE" PARTITION OF "販売履歴2" FOR VALUES FROM ('2018-10-01 00:00:00') TO ('2018-11-1 00:00:00 ');

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レンジパーティーション demo=# INSERT INTO "販売履歴2" ("売上日時", "商品名", "価格") VALUES ( '2018-10-21 21:12:00','WEB+DB PRESS Vol.107',1480 ); -- 確認 demo=# SELECT * FROM "2018年10月RANGE"; 商品名 | 価格 | 売上日時 ----------------------+------+--------------------- WEB+DB PRESS Vol.107 | 1480 | 2018-10-21 21:12:00 (1 row)

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子テーブル 子テーブル 子テーブル 親テーブル ID 1 ID 2 ID 3 ID 4 余り=0 指定したkey(int)÷テーブルの余りで分散 する … 余り=1 余り=2 ID 3 ID 1 ID 2 ID 4 ID 5 ID 6 … … … ハッシュパーティーション シーケンシャルなidの場合 INSERTが分散する

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パーティーションの強化 • パーティション化されたテーブルにデフォルト のパーティションを指定する • パーティションキーが一意性を保証する場合は、 パーティションテーブルの一意制約を許可する • パーティション化されたテーブルのINDEXを任 意の子パーティションに自動的作成する 性能強化 その1

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パーティーションの強化 • クエリ処理中にパーティションを素早く削除する • クエリ実行中にパーティションの削除を許可する • パーテーションのKeyが更新されるような行の更新 の際に、更新内容に基づいて自動的に対象のパー ティションに移動させる 性能強化 その2

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パーティーションの強化 • パーティションテーブルからの外部キーを許可する • パーティション化されたテーブルに対してINSERT、 UPDATE、COPYを許可して、行を子パーティショ ンに適切にルーティングする • パーティション化されたテーブルに対してFOR EACH ROWトリガーを許可する 性能強化 その3

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パーティーションの強化 • 同一のパーティション化された子テーブルを持つ パーティション化されたテーブル間のINNER JOIN を許可し、子テーブルを直接結合する • 各パーティションで集約クエリを実行し、結果を マージする • postgres_fdwがパーティションである外部表に集 約をプッシュダウンできるようにする 性能強化 その4

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パーティーションの強化 パーティーションは実用レベル

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目玉の新機能 1. パーティションの強化 2. パラレルクエリの強化 3. SQLの拡張

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巨大なテーブル レコード レコード レコード レコード … レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード CPU CPU CPU パラレル ワーカ パラレル ワーカ パラレル ワーカ スキャン SELECT * FROM tb_name; 実行 バックエンド プロセス パラレルクエリの強化 スキャン スキャン 分散してスキャンし、 集計結果を結合して返す

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巨大なテーブル レコード レコード レコード レコード … レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード レコード 部分集計 パラレル ワーカ スキャン SELECT count(*) FROM tb_name; 実行 パラレルクエリの強化 部分集計 パラレル ワーカ 部分集計 パラレル ワーカ 結果 スキャン 結果 スキャン 結果

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パラレルクエリの強化 9.6からバージョンアップする度に 圧 倒 的 進 化

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• Parallel Index Scan(b-treeのみ) • Parallel Index Only Scan(b-treeのみ) • サブクエリ • Merge Join • Parallel bitmap heap scan 10で追加された対象 パラレルクエリの強化

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• Parallel Hash Join(9.6からより強化) • CREATE TABLE AS SELECT • CREATE MATERIALIZED VIEW • UNION ALLによるAPPEND • SELECT INTO • CREATE INDEX 11で追加された対象 パラレルクエリの強化

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パラレルクエリの強化 多くの読み込みは並列化できる

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パラレルクエリの強化 多くの読み込みは並列化できる ↓ 書き込みはまだ未対応

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パラレルクエリの強化 基本的には Version upするだけで速くなる!

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目玉の新機能 1. パーティションの強化 2. パラレルクエリの強化 3. SQLの拡張

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SQLの拡張 INDEX ONLY SCANの強化

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SQLの拡張 INDEX ONLY SCANの強化 ↓ カバリングインデックス

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SQLの拡張 INCLUDE句の追加 ↓ INDEXに参照用の列を指定

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SQLの拡張 INCLUDE句の追加 ↓ INDEXに参照用の列を指定 SELECT indexed_col FROM table_name WHERE id in (1, 2, 3); このような時にINCLUDE句でindexed_colを INDEXに含めることが出来る

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SQLの拡張 Window関数で 除外指定できるようになった

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SQLの拡張 • EXCLUDE CURRENT ROW 自分の行を除外する • EXCLUDE GROUP 自分と同じ値の行を除外する • EXCLUDE TIES 重複した値の行を除外する • EXCLUDE NO OTHERS ウインドウフレーム以外の値を省略する EXCLUDE句

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Window関数の強化 demo=# WITH t(id, value) AS (VALUES (1, 1), (2, 1), (3, 3), (4, 5), (5, 5), (6, 5), (7, 6)) SELECT id, value, array_agg(id) OVER ROWS as row_id, array_agg(value) OVER ROWS as row_value, array_agg(id) OVER RANGE as renge_id, array_agg(value) OVER RANGE as renge_value, array_agg(id) OVER GROUPS as groups_id, array_agg(value) OVER GROUPS as groups_value FROM t WINDOW obj AS (ORDER BY value), ROWS AS (obj ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING), RANGE AS (obj RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING), GROUPS AS (obj GROUPS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING); id | value | row_id | row_value | renge_id | renge_value | groups_id | groups_value ----+-------+---------+-----------+-----------+-------------+---------------+--------------- 1 | 1 | {1,2} | {1,1} | {1,2} | {1,1} | {1,2,3} | {1,1,3} 2 | 1 | {1,2,3} | {1,1,3} | {1,2} | {1,1} | {1,2,3} | {1,1,3} 3 | 3 | {2,3,4} | {1,3,5} | {3} | {3} | {1,2,3,4,5,6} | {1,1,3,5,5,5} 4 | 5 | {3,4,5} | {3,5,5} | {4,5,6,7} | {5,5,5,6} | {3,4,5,6,7} | {3,5,5,5,6} 5 | 5 | {4,5,6} | {5,5,5} | {4,5,6,7} | {5,5,5,6} | {3,4,5,6,7} | {3,5,5,5,6} 6 | 5 | {5,6,7} | {5,5,6} | {4,5,6,7} | {5,5,5,6} | {3,4,5,6,7} | {3,5,5,5,6} 7 | 6 | {6,7} | {5,6} | {4,5,6,7} | {5,5,5,6} | {4,5,6,7} | {5,5,5,6} (7 rows)

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Window関数の強化 demo=# WITH t(value) AS (VALUES (1), (1), (3), (5), (5), (5), (6)) SELECT value, array_agg(value) OVER (obj ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING EXCLUDE CURRENT ROW) AS current_row, array_agg(value) OVER (obj ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING EXCLUDE GROUP) AS group, array_agg(value) OVER (obj ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING EXCLUDE TIES) AS ties, array_agg(value) OVER (obj ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING EXCLUDE NO OTHERS) AS no_others FROM t WINDOW obj AS (ORDER BY value); value | current_row | group | ties | no_others -------+-------------+-------+---------+----------- 1 | {1} | | {1} | {1,1} 1 | {1,3} | {3} | {1,3} | {1,1,3} 3 | {1,5} | {1,5} | {1,3,5} | {1,3,5} 5 | {3,5} | {3} | {3,5} | {3,5,5} 5 | {5,5} | | {5} | {5,5,5} 5 | {5,6} | {6} | {5,6} | {5,5,6} 6 | {5} | {5} | {5,6} | {5,6} (7 rows)

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目玉の新機能 強力な新機能と言うより PostgreSQL 10からの強化

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目玉の新機能 使い方を考えるより 同じ使い方で速くなる機能が多い

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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嬉しいユースケース パーテーションの強化

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嬉しいユースケース パーテーションの強化 ↓ パーテーション同士の結合

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パーテーション同士の結合 パーティション1 (id: 100000 ~ 199999) パーティション2 (id: 200000 ~ 299999) パーティション3 (id: 300000 ~ 399999) パーティション1 (id: 100000 ~ 199999) パーティション2 (id: 200000 ~ 299999) パーティション3 (id: 300000 ~ 399999) blog article

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嬉しいユースケース スキャンが多い

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嬉しいユースケース スキャンが多い ↓ パラレルクエリが効く

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嬉しいユースケース INDEXでも使うが、一番効くのは テーブルスキャン

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パラレルクエリのユースケース 1. 集計系の分析クエリ 2. Hash Joinを使うような大きな TABLEのJOIN 3. CREATE TABLE AS SELECT文

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嬉しいユースケース 特に嬉しいのは!?

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嬉しいユースケース CREATE MATERIALIZED VIEW のリフレッシュでパラレルクエリ

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嬉しいユースケース B+Tree CREATE INDEX 作成がパラレルクエリ

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嬉しいユースケース そのほかにも

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嬉しいユースケース ALTER の際に DEFAULT NULLではないカラム の追加が高速に!

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嬉しいユースケース 特にパーティーションは 設計の幅が広がるので検討すべし

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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PostgreSQL 11の罠 パラレルクエリは万能ではない

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PostgreSQL 11の罠 パラレルクエリは万能ではない ↓ Window関数、CTEでは使えない

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PostgreSQL 11の罠 パーティーションに対して 外部キー制約は貼れない

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PostgreSQL 11の罠 JIT compileは まず導入されただけ 高速化されるユースケースがかなり限定的

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PostgreSQL 11の罠 ストアドプロシージャに 過度の期待をしない OracleDBのパッケージのような仕組みは無いので、 クラス継承のようなことは出来ない

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PostgreSQL 11の罠 非互換な変更もある

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PostgreSQL 11の罠 CREATE Functionで WITH句が禁止に

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PostgreSQL 11の罠 RDSなどDBaaSに来るには まだ時間がかかりそう

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PostgreSQL 11の罠 とはいえ、大きな罠は少なく 安心して使えるバージョン

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あじぇんだ 1 自己紹介 2 目玉の新機能 3 嬉しいユースケース 4 PostgreSQL 11の罠 5 まとめ

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まとめ PostgreSQLは魅力的な機能が豊富!

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まとめ イチローのバットを使ったからといって 我々がイチローになれるわけでは無い

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まとめ この二冊の内容を理解した上で 篠田の虎の巻を読む

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まとめ 篠田の虎の巻を読む ↓ 過去のversionもあるので合わせて読む

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まとめ 新規案件なら11を選ぶ価値がある

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まとめ 既存システムでも新機能が活用できるなら 11に上げる価値がある

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まとめ 最新版に追従していきましょう

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ご清聴ありがとうございました