sqlserver 大量データ select 高速化 5

※正確には各インデックスorヒープといったデータ格納領域ごと, ポイント①：Memberのシーク述語は、元クエリのwhere句と同一 https://www.amazon.co.jp/dp/4774173010/ (302ページより）, クエリC：「GenderID = 2 and Zipcode = '123-4567'という検索述語は、Memberテーブルのレコードを1000万レコードから100レコードまで、劇的に絞り込むことができるため、selectivityが良い」, ここで、Memberテーブルと1:1の関係を持つテーブルMemberAdditional(1000万レコード)を追加します。2テーブルのJOINを含むクエリを実行したところ、30レコードとれました。, クエリD：「A.GenderID = 2 and A.Zipcode = '9010222' and B.RegistDate between '2018/01/01' and '2018/12/31'という検索述語は、レコードを1000万レコードから30レコードまで、劇的に絞り込むことができるため、selectivityが良い」 Why not register and get more from Qiita? 2つのクエリの時間がかかる部分は、テーブルから行を取得しています。 論理的に言えば、 LIMIT 0, 30バージョンでは、30行しか検索する必要がありません。 LIMIT 10000, 30バージョンでは、10000行が評価され、30行が返されます。 いくつかの最適化が私のデータ読み取りプロセスを行うことができますが、以下を考慮する：, クエリにWHERE句があった場合はどうなりますか？ エンジンは、条件を満たすすべての行を戻してからデータをソートし、最後に30行を取得する必要があります。, 行がORDER BYシーケンスで処理されない場合も考慮してください。 すべての修飾行をソートして、戻す行を判別する必要があります。, 短いシナリオ：1,600万件以上のレコード[2GBのサイズ]を持つテーブル。 SELECTでのLIMITオフセットが大きいほど、ORDER BY * primary_key *を使用するとクエリが遅くなります。, それは30レコードしか注文しません。 ORDER BYのオーバーヘッドではありません。 最新の30行をフェッチすると、約180秒かかります。 単純なクエリをどのように最適化できますか？, MySQLは10000番目のレコード（または80000番目のバイトをあなたの提案とする）に直接行くことはできません。そのようにパック/オーダーされている（または1から10000までの連続した値がある）ことは想定できません。 実際にはそうかもしれませんが、MySQLは穴/ギャップ/削除されたIDがないと仮定することはできません。, したがって、ボブが指摘しているように、MySQLは返すべき30を見つける前に、10000行を取得しなければなりません（またはidのインデックスの10000番目のエントリをたどる）。, fast（er）であり、欠落しているid （つまりギャップ）がないという条件で同じ結果を返します。, クエリが最初のOFFSET + LIMITレコードをカウントする必要がある（そしてそのうちのLIMITしか取らない）ため、オフセットが大きいほどクエリが遅くなります。 この値が高いほど、クエリが実行される時間が長くなります。, 最初はレコードの長さが異なる可能性があり、2番目に削除されたレコードのギャップが存在する可能性があるため、クエリはOFFSETに正しく移動できません。 途中で各レコードをチェックしてカウントする必要があります。, idがMyISAMテーブルのPRIMARY KEYであると仮定すると、このトリックを使ってidを高速化することができます：, 私はまったく同じ問題を自分で持っていました。 あなたがこのデータの大量を収集し、30の特定のセットではないという事実を考えれば、おそらくループを実行し、オフセットを30だけインクリメントします。, したがって、常にゼロをオフセットすることができます。 あなたはパフォーマンスの向上に驚かれるでしょう。. ポイント②：MemberAdditionalのシーク述語は、元クエリのwhere句「B.RegistDate between '2018/01/01' and '2018/12/31'」ではなく、元クエリの結合条件「A.MemberID = B.MemberID」となっている, 他のテーブルについても、すべて結合条件がシーク述語になっている（ここではキー参照については言及しません）, シーク述語：SQL Serverがインデックスをseekするときに使用する絞り込み条件。, ここまでの内容をまとめると、クエリと実行プランの対応としては以下のイメージ。 SQL Serverの負荷テストで大量のデータを作成しないといけなくなり、できるだけ高速で作成する方法を探してみました。 まず、単純にループを使用して100万件のデータを作成するSQLを作成してみました。 このクエリは超高速。実行プランは以下のようになる。 [PK_state]), SEEK:([mydb].[dbo].[state].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. [PK_payPer]), SEEK:([mydb].[dbo].[payPer].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. “大量レコード更新時のパフォーマンス改善について” is published by Shinichiro Nogami in Aerial Partners. ・WEBサービス上のユーザー操作によって実行されるクエリ [positionTypeId])), --Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([mydb].[dbo].[jobs]. SQL Server 2016,2017でデータのバックアップをする際に「エラー5アクセスが拒否されました。」のエラーが発生して、バックアップできない時の対処方法 約1年前にSQL Server こんにちは。Aerial Partnersの野上です。. [salaryPerId]) ORDERED FORWARD), --Clustered Index Seek(OBJECT:([mydb].[dbo].[positionType]. [PK_positionType]), SEEK:([mydb].[dbo].[positionType].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. Androidエミュレータをどのように高速化できますか? where句を使ってレコードを検索する場合，and，or，inなどを利用すれば複雑な条件の検索が可能です。ただし，テーブルの結合時にテーブル名付きの列名にしなかったり，インデックスを利用できないようなsqlの書き方だと，sqlの検索パフォーマンスが低下する場合があります。 [PK_city]), SEEK:([mydb].[dbo].[city].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. 右端の一部にフォーカスする。 今まで大量のクエリをチューニングしてきた中で、selectivity(選択度)の理解がとても大事だなと感じているので、今回はselectivityについて書きます。, ※以降の話は、「いろいろと例外はあるけど、基本的にはこうなることが多い」という経験に基づいてお話しますので、様々な場面において例外があり、すべてのクエリのパフォーマンスをカバーできるわけではありません。ただ、「基本的にはこうなる」ということを理解することで、今までと違う視点でSQLの読み書きをできるようになるきっかけを提供できたらなという想いで書きます。, ※筆者はSQL Serverを使いますので、実行プランはSQL Serverのものが出てきますが、selectivity自体はベンダに依存せずに使える知識です。, ■ 限界まで高速に

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