sql 結合 高速化 5

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どうもoracleでsqlを書いていてinner joinやouter joinを使って表結合を行うと where句で単純に結合した場合よりも遅くなることがある気がします。 元々私はjoinではなく、(+)で外部結合していた世代なので、知識が不十分。 例えば下のようなsqlです。 pr. SELECT COUNT(*) / COUNT(DISTINCT `class`) FROM `students`; SELECT `student`. Oracle SQL 表の結合2(「INNER JOIN」、「LEFT JOIN」) 「その他・Tips」の「外部結合演算子 (+) とANSI規格について」のところで少し載せてはいますが、 OracleではWHERE句の中でテーブルのカラムを「=」で連結することで等結号 「=(+)」で連結することで外部結号ができます。 このサイトでは、sql を高速化するためのちょっとしたパフォーマンス・チューニングの技術を紹介します。と言っても、『プログラマのためのsql 第2版』の受け売りがほとんどなので、この本を読んでいただければ、本稿を読む必要はありません。 SELECT * FROM (<パフォーマンスチューニング済みクエリ>) AS `sub` JOIN ….. UPDATE `scores` as main SET `deviation ` = (, #1093 - You can't specify target table 'main' for update in FROM clause, All things GCP: installation of the ORACLE database in VM instance, Geolocation with BigQuery: De-identify 76 million IP addresses in 20 seconds, Implementing Multiclass Logistic Regression using BigQuery ML, What Netflix Has That Google and Facebook Don’t. 1 sqlを高速化するコツ・テクニック2 sqlを高速化するためのjoin句の使い方3 sqlを高速化するためのサブクエリの使い方4 sqlを高速化するためにインデックスの使い方5 sqlを高速化するwhereの使い方はあ … 曖昧な表現になりますが、実際のところ本当に高速化できるかどうかは動かしてみないと分かりません。 理由3. 金宏 和實. 1 sqlにおけるテーブル接合とは2 sqlで使える結合は5つ3 結合順序と結合条件について4 sqlのテーブル結合はプログラムにも有利sqlの基本とは、複数のテーブルから関連するデータを集めて結合し、さらに条件に合うデータを抽出することで SQL結合:where節とon節 (10) . *, SUM(`scores`.`score`) AS `sum`, SELECT `student`. これを読んだら、これは明示的対暗黙的SQL結合の複製ではありません 。 答えは関連していても(または同じであっても)、 質問は異なっています。, 私が理論を正しく理解していれば、問合せオプティマイザは両方を同じ意味で使用できるはずです。, SQLでは、 'WHERE'と 'ON'節は条件付きStatemantsの一種ですが、主な違いは条件を指定するためのSelect / Update文で 'Where'節が使用されていますが、 'ON'テーブルが結合される前に、レコードがターゲットテーブルとソーステーブルに一致するかどうかを確認または確認するジョインで使用されます, * employee_idとemployee_detailsの2つのテーブルがあり、一致するカラムはemployee_idです。*, SELECT * FROM employee INNER JOIN employee_details ON employee.employee_id = employee_details.employee_id, この記事ではその違いを明確に説明しています。 また、 "ON joined_conditionとwhere joined_conditionまたはjoined_aliasはnullです"と説明しています。, WHERE句はJOINの左辺と右辺の両方をフィルタリングしますが、ON句は常に右辺のみをフィルタリングします。, where節とon節の間には大きな違いがあります。これはleft joinの場合です。, 最初のクエリはt1からのレコードとt2からの依存する行(存在する場合)をt1.v = 'K'行に対して返します。, 2番目のクエリはt1から行を返しますが、t1.v = 'K'には関連する行があります。, パフォーマンスの向上のために、JOINSに使用するインデックス付きの特別な列が必要です。, あなたが条件付けしている列がそれらのインデックス付き列の1つではない場合は、それをWHEREに保つ方が良いでしょう。, したがって、インデックス付きの列を使用してJOINした後、JOINの後に、インデックスなしの列で条件を実行します。, 内部結合では、同じことを意味します。 ただし、WHEREとON句にジョイン条件を設定するかどうかによって、外部ジョインで異なる結果が得られます。 この関連する質問とこの回答を (私の)見てみましょう。, 私はそれが常にON句の結合条件を置くという習慣になるのが最も理にかなっていると思います(外部結合ではなく、実際はwhere句でそれを必要としない限り)。テーブルが結合されている条件、WHERE句が数十行になるのを防ぐのに役立ちます。, 最初の注文は注文番号12345注文とその行を返します。 2番目の注文はすべての注文を返しますが、 12345注文にはそれに関連付けられた行があります。, INNER JOIN 、これらの節は実質的に同等です。 しかし、それらが機能的に同じであるという理由だけで、同じ結果を生み出すという意味で、2つの種類の節が同じセマンティックな意味を持つわけではありません。, 常にon節に結合条件を入れます。内部結合を行っている場合、on節にwhere条件を追加しないでwhere節に入れます, 左結合を実行する場合は、結合の右側にある表のon句にwhere条件を追加します。 これは必須です。なぜなら、結合の右側を参照するwhere句を追加すると、結合が内部結合に変換されるからです(以下で説明する例外が1つあります)。, 例外は、特定のテーブルにないレコードを探しているときに、右の結合テーブル内の一意の識別子(これはこれまでではない)への参照をwhere句へのこの方法「where t2」に追加することです。 idfield is null "です。 したがって、結合の右側の表を参照する必要があるのは、表にないレコードを見つけることだけです。, 通常、2つのテーブルがすでに結合されていると、フィルタ処理はWHERE句で処理されます。 ただし、結合する前に一方または両方のテーブルをフィルタリングすることもできますが、可能です。 つまり、where句は結果セット全体に適用されますが、on句は該当する結合にのみ適用されます。, a。 WHERE句:結合後。 結合が行われた後、レコードはフィルタリングされます。, b。 ON句 - 参加する前に。 参加する前に、右側のテーブルのレコードがフィルタリングされます。 これは、OUTER結合以来、結果にnullとして終わる可能性があります。. INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOINの違いは何ですか? 結合する際は、各々の件数を減らした上で結合するといいらしい。試してみると確かに高速化になった。 試してみると確かに高速化になった。 ただ、これでもトラフィックがあれだったのでDBの構成を考え直すことに。 左側の行をフェッチしたい場合は、条件が一致する場合はJOINだけをONにする必要があります。, 両方を結合する製品をフィルタリングする場合は、WHERE句を使用する必要があります。. in演算子の高速化について紹介します。 inをexistsに変更する in演算子の後にサブクエリがある場合、sqlはサブクエリから実行されます。一方 exists演算子の後にサブクエリがある場合でも、メインクエリから実行されます。 例 下記のテーブルを例にします。 *, `scores`.`sum` FROM (. みなさんこんにちは!フリーランスプログラマーのsatoです。 複数テーブルの結合を行いたい! はじめまして。Souki.Tです。SQLを書く上で、使いどころが難しいのがサブクエリです。何でもかんでもJOINして運用するのは格好わるい、サブクエリを使ったら何かカッコいい、結局サブクエリを使いすぎて訳の分からなくなり、作った自分でも手が出せなくなった経験は私だけではないはずです。今回はサブクエリを使う場面をパターンに分けて上手なつき合い方を考えてみたいと思います。サブクエリとは何かということを説明するのは私には手に余るので誰か説明の上手な人に任せます。どこかにいい解説があったら教えてください。, サブクエリの特徴を一言でいうと「重い」。ともかく重い。使い方を間違えたら劇的に重くなることはもちろんのこと、適切に使ったとしても重いものは重いです。普通にJOINで結合して解決するのであれば、使うべきではありません。, とはいえ、サブクエリを使う場面は結構多いものです。今までSQLを使ってきて、サブクエリに頼ることになった場面を3つの理由と、6つのパターンに分類してみました。1クエリでやらなければ解決策はもっとたくさんあるのですが、なんとか1クエリで解決することを目指します。, サブクエリを使わない書き方がない場合は仕方ありません。諦めてサブクエリを使いましょう。アプリケーションでの処理を通して、サブクエリを使わない選択肢もありますが、クエリの数が増えて遅くなってしまいます。結局サブクエリを使うことになるのがこれらのパターンです。, 具体的には下のようなクエリです。学生一覧からクラスの平均在籍数と最小/最大在籍数を算出します。, で出ますし、最小/最大在籍数もORDER BYとLIMITを使えばそれぞれ出す方法はあります。しかし、同時に出そうとするとサブクエリ以外の選択肢は無くなります。もっと複雑な集計を行う場合サブクエリは避けられません。(別々に出せよって言うツッコミは受け付けておりません), サブクエリは速くありません。それでもJOINしたらもっと遅いという場合のパターンがこのケースです。このパターンは元となるデータ次第で、大きく変わります。絶対に速くなるということはありません。多くの場合テーブルのレコードにノイズが多かったり、対象のなるデータは本来多くない場合に発生することが多いです。基本は動かしてみてから考えます。やる前に遅すぎるクエリの止め方は確認しておきましょう。, 1対他の関係のあるテーブルを結合して集計を行う際に使えることが多いです。サブクエリの特性上必ず速くなるとは保証されないところが悲しいですが。, 先に結合をした大きなテンプテーブルを作った上で、集計が行われることになり、パフォーマンス上の問題が出てくることがあります。このような場合、サブクエリを使うことでパフォーマンスを改善できる可能性があります。, あくまでも可能性がある程度の話ですが、テンプテーブルをディスクに書き込む必要が出るような場合、劇的に高速化することがあります。, 上の節と共通して言えることはサブクエリで生成されるテーブルが小さくなることで、特に最終的な出力とレコードの数が一致する場合には、高速化出来ることが多いと思います。曖昧な表現になりますが、実際のところ本当に高速化できるかどうかは動かしてみないと分かりません。, ともかく早く書きたいというパターンです。とりあえず一回データを出したい、集計結果を見てみたい場合が当てはまります。この使い方のサブクエリはは常用するものではなく、いつも使うなら他の方法で記述しましょう。もしくは、記述できるようにテーブル構造を変えましょう。, サブクエリの使い方としてはかなり一般的な使い方です。サブクエリを独立して実行し、中身を確認できるのがこの利用方法のメリットになります。確認できることによってデバッグがしやすくなり、結果早くSQLが書き終わることが出来るのがこのパターンです。, 逆に言うと時間的余裕がある場合は、このサブクエリを使わずに、JOINを使ったり、EXISTS(<サブクエリ>)を使った方が速くなります。もちろんパフォーマンスチューニングをしてインデックスを過不足なく張ってある場合に限定されます。特にEXISTS(<サブクエリ>)については、インデックスなどの調整をしないと、IN演算子を使うよりも遅くなります。この違いはEXISTSとIN演算子で使われるサブクエリの種類が異なるためです。EXISTSは相関サブクエリを利用して、IN演算子は非相関サブクエリを利用します。この差は大きく、EXISTSの方がパフォーマンスチューニングの影響を強く受けます。, ともかく手早くSQLを書きたいだけならIN演算子サブクエリを使うと早く書けますし、速く動きます。, 一回だけでいいから、集計が行いたいという場合に使えるパターンになります。考え方はごくごく単純でサブクエリの中身をパフォーマンスチェックが終わっているクエリをそのまま入れてしまいます。, こうすると、複雑なクエリであってもかなり現実的なパフォーマンスが得られることが多いです。何も気にせず、とりあえず使うことが出来るのでかなり考えなくても使えるので楽です。これが使えるととっさに出して欲しいと言われたデータを短時間で取り出すことが出来るようになります。, ここまで書いてきた例も十分に複雑なことはしていますが、もっと複雑なアクロバティックなことをSQLにさせることは出来ます。アプリケーションでやった方がいい処理も一度しか使わないのであれば、SQLだけで全部処理するにはサブクエリは避けられません。サブクエリを駆使すれば時間としては早くできるはずです。やる時は複雑になりすぎないように注意しよう。, おまけとして、稀にしか見ることのない特殊なケースですが、自己集計を使ったUPDATEを行う場合はサブクエリが使えません。稀とはいえ、出るとかなり頭を悩ますことになるパターンです。解決法はサブクエリ内にサブクエリを入れるか、サブクエリをJOINします。, (時間がかかることは別として)計算できたので、この結果をUPDATEで保存しようとすると事故が起こります。, これを見ると私は逃げ腰になります。複雑なクエリの場合、非常に面倒なことになります。, サブクエリをJOINします。ONは使わない形になります。毎回こういった書き換えが出来るわけではないので、多くの場合サブクエリ内にサブクエリが発生します。結局サブクエリを避けることができません。, サブクエリが実行されるたびにテーブルが作られるとイメージしましょう。そのテーブルにはインデックスは張られていない。そのような状況で、まともな速度で動くデータ量であることが予想できれば使いどころとして間違っていないと言えます。, クエリを実行したら、テンプテーブルの作成に時間がかかっていないか、ソートに時間がかかっていないかに注目しましょう。実際に出力しているテーブルより大きなテーブルを内部的に必要にしないように調整するとサブクエリは上手に使えるようになるはずです。, 使いどころさえ間違えなければサブクエリは非常に強力です。ただし、あまりにも使う機会が多い場合はそもそもデータベース設計から考え直した方がいいでしょう。それでも、今すぐ欲しいデータがある場合使ってしまいます。いつものクエリには使わないようにしよう。, SELECT AVG(`count`), MIN(`count`), MAX(`count`) FROM (. 2006.12.19. そんなとき役立つのがJOINという命令です。これを使いこなせれば、できることが飛躍的に増えるでしょう! これを読んだら、これは明示的対暗黙的SQL結合の複製ではありません 。 答えは関連していても(または同じであっても)、 質問は異なっています。 違いとは何ですか? コピーしました. sqlを高速化について、少し勉強したのでメモを残しておきます。 サブクエリを引数に取る時はINよりEXISTSまたは結合 SELECT * FROM A WHERE id IN(SELECT id FROM B); -- より SELECT * FROM A AA WHERE EXISTS(SELECT B BB WHERE AA.id = BB.id); -- の方が早い。 しかしこの「JOIN」。結合させる方式が複数存在します。 使った方が正しいSQLが早く書ける part2 複雑なselect文やsql高速化のコツ . Python join:なぜlist.join(string)の代わりにstring.join(list)ですか?

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