Wo àyọkà tó wà nísàlẹ̀ yìí, kó o sì dáhùn ìbéèrè tó wà lẹ́yìn náà ní èdè kan náà tí àyọkà náà wà:  Àkọlé: Yálà tàbí kò ni a ọwọn-ti o tọ eto yoo jẹ diẹ daradara ni isẹ da lori lọpọlọpọ lori awọn workload ti wa ni automated. Àwọn iṣẹ́ tí ó ń gba gbogbo ìsọfúnni fún ohun tí a fún (gbogbo ìlà) máa ń pẹ́. Eto ti o da lori ila le gba ila naa ni kika disiki kan, lakoko ti ọpọlọpọ awọn iṣẹ disiki lati gba data lati awọn ọwọn pupọ ni a nilo lati ibi ipamọ data ọwọn kan. Àmọ́ ṣá o, irú àwọn iṣẹ́ tó máa ń gba odindi ìlà kan lọ́wọ́ kì í sábà wáyé. Nínú ọ̀pọ̀lọpọ̀ ọ̀ràn, ìwọ̀nba díẹ̀ péré lára àwọn ìsọfúnni ni a máa ń rí gbà. Ninu ohun elo rolodex, fun apẹẹrẹ, gbigba awọn orukọ akọkọ ati ti ikẹhin lati ọpọlọpọ awọn ila lati kọ atokọ ti awọn olubasọrọ jẹ wọpọ pupọ ju kika gbogbo data fun eyikeyi adirẹsi kan. Eyi jẹ otitọ paapaa fun kikọ data sinu ibi ipamọ data, paapaa ti data ba jẹ "sparse" pẹlu ọpọlọpọ awọn ọwọn ti o yanilenu. Fun idi eyi, awọn ile itaja ọwọn ti ṣe afihan iṣẹ ṣiṣe gidi-aye ti o dara julọ laibikita ọpọlọpọ awọn ailagbara ti imọ-jinlẹ. Ipilẹ, itọka, caching, awọn iwo, awọn cubes OLAP, ati awọn ọna ṣiṣe iṣowo gẹgẹbi kikọ-tẹle kikọ tabi iṣakoso ibaamu pupọ gbogbo ni ipa lori agbari ti ara ti eyikeyi eto. Iyẹn ti sọ, awọn ọna ṣiṣe RDBMS ti o ni idojukọ lori ṣiṣe iṣowo ori ayelujara (OLTP) jẹ diẹ sii ni ila-ori, lakoko ti awọn ọna ṣiṣe ti o ni idojukọ lori ṣiṣe onínọmbà ori ayelujara (OLAP) jẹ iwontunwonsi ti ila-ori ati ila-ori.  Ìbéèrè: Kí ni itọsọna ni julọ OLTP idojukọ RDBMS awọn ọna šiše?
tí ó wà ní ìlà