そのSQL、もっと速くなりますよ。

そのSQL、もっと速くなりますよ。  長尾和昌   2022.02.15 FORCIA Meetup #4 

自己紹介  • 長尾和昌 (Kazumasa Nagao)  • ソフトウェアエンジニア  旅行系アプリケーションの開発・保守  •
職歴  某電力会社の営業・経理 → プログラミング独学  → 起業 → 資金が底をつく → 就職  2

用語解説（バッチ処理とは）  • オンライン処理のSQL  エンドユーザーからのリクエストに応じて結果を返す。  数秒で完了する（べき）もの。    • バッチ処理のSQL  最新の料金在庫や商品情報などを顧客DBからコピーして  検索に必要な各種テーブルを作成する集中処理。 
数十分で終わるものから数時間、なかには10時間を超えるものも。  3

バッチ処理のSQLの高速化に取り組む  4アプリケーションで計11時間短縮しました。  26.5時間 → 15.5時間（4アプリの合計）  4

高速化のノウハウを  4つ紹介させていただきます！  5

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  6

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  特に時間がかかっている処理をいくつか  調べたところ共通点が見つかりました。  7

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  いつも同じテーブルが登場する。  8

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  なんだこのテーブルは。  9

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  SELECT count(*) FROM hoge1; -[ RECORD 1 ]-
count | 100000000 10

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  でかい。  11

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  これを見て疑問に思いました。  12

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  このレコード、本当に全部使われているの？  13

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  SQLをじっと眺めていると  さらに共通点が見つかりました。  14

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  hoge1 が使われるときは  必ず hoge2 もINNER JOIN されている。  （部屋IDにてJOIN） 
15

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  つまり hoge2 に存在しない部屋IDは  絶対に使われることがない。  ……と、いうことで試してみました。  16

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  SELECT count(*) FROM hoge1 INNER JOIN hoge2 using
(部屋ID) ; -[ RECORD 1 ]- count | 8000000 17

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  めっちゃ減った。  1億 → 800万  18

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  hoge1 も hoge2 も顧客DBから取得した  生テーブルだったため、取得のタイミングで  hoge1 に hoge2
をJOINして  不要なデータを落としました。  19

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  これにより、hoge1 を使っている全ての  SQLが爆速化しました。  計165分の大幅な短縮となりました。  20

Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  【まとめ】  そのレコードは本当に使っているのか。  使っていないなら可能な限り上流で落とす。  21

Case2. WHERE句から条件を消したい  22

Case2. WHERE句から条件を消したい  プレウォームが遅い。100分もかかる。  23

Case2. WHERE句から条件を消したい  プレウォームとは  バッチ処理の最後、サービス復帰の直前に  前もってよく投げられるクエリを発行し  結果をキャッシュに載せる。  24

Case2. WHERE句から条件を消したい  問題のSQLをいろいろいじっていて  あることに気づきました。  25

Case2. WHERE句から条件を消したい  SELECT * FROM hoge1 WHERE 方面 = ‘8’; 
「方面=’8’」を消すと爆速化する。  26

Case2. WHERE句から条件を消したい  これ消したい。  27

Case2. WHERE句から条件を消したい  ただ、必要なので書かれているわけで  消したいからといって消せるもんじゃない。  28

Case2. WHERE句から条件を消したい  消したいなあ。でも消せないなあ。  29

Case2. WHERE句から条件を消したい  あっ！！！  30

Case2. WHERE句から条件を消したい  テーブルのほうを分ければよいのでは？！  31

Case2. WHERE句から条件を消したい  方面の数は有限なので  もとのテーブル（hoge1）を  hoge1_1, hoge1_2, hoge1_3 ……  と分割しました。  32

Case2. WHERE句から条件を消したい  SELECT * FROM hoge1 WHERE 方面 = ‘8’
↓ SELECT * FROM hoge1_8; 33

Case2. WHERE句から条件を消したい  重かった WHERE がなくなり  プレウォームが100分から15分に短縮。  34

Case2. WHERE句から条件を消したい  【まとめ】  WHEREが重くて困ったら  テーブルのほうを分けられるか確認する。  35

Case3. ループするSQLにご注意  36

Case3. ループするSQLにご注意  こんなSQLがありました。  37

Case3. ループするSQLにご注意  38 ５回ループ { CREATE TABLE 新テーブル_{1~5} AS SELECT
hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル_{1~5} ; }

Case3. ループするSQLにご注意  ん？なんか無駄じゃないか？  39

Case3. ループするSQLにご注意  40 CREATE TEMPORARY TABLE 一時テーブル AS SELECT hoge
FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル ; ５回ループ { CREATE TABLE 新テーブル_{1~5} AS SELECT hoge FROM 一時テーブル INNER JOIN Eテーブル_{1~5} ; }

Case3. ループするSQLにご注意  これでB~DテーブルをJOINする回数が  5回から1回に減りました。  処理時間も当然ながら1/5ほどになりました。  41

Case3. ループするSQLにご注意  【まとめ】  ループさせるときは  本当にループすべきもの以外は  一時テーブルとして外だしする。  42

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  43

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  なんだこのSQLは……読めん。  44

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  45 SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM
( SELECT 超複雑な処理 FROM ( -- かろうじて理解できた部分、ここから SELECT hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル -- かろうじて理解できた部分、ここまで ) ) );

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  階層深いし、ループしてるし  SELECTのなかに独自実装の関数がいっぱい。  46

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  しかも処理が遅いのは  まさにその超複雑な箇所でした。  47

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  この超複雑な箇所を直接触らずに  しかもその箇所の速度を上げたい。  でも、そんなうまい話あるわけ……  48

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  ANALYZE !!  49

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  かろうじて理解できた箇所を外だしして  ANALYZEをかけた状態で  超複雑な処理を迎えるようにすれば……  50

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  51 CREATE TEMPORARY TABLE 一時テーブル AS SELECT hoge
FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル ; ANALYZE 一時テーブル; SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM 一時テーブル ) );

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  たったこれだけで25%の高速化に成功しました。  52

Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい  【まとめ】  困ったときのANALYZE  53

まとめ 54

まとめ  • Case1. 1億レコードの超巨大テーブル  そのレコードは本当に使っているのか。  使っていないなら可能な限り上流で落とす。  • Case2. WHERE句から条件を消したい  WHEREが重くて困ったら 
テーブルのほうを分けられるか確認する。    55

まとめ  • Case3. ループするSQLにご注意  ループさせるときは  本当にループすべきもの以外は  一時テーブルとして外だしする。  • Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい 
困ったときのANALYZE    56

さいごに  今回ご紹介させていただいたノウハウは  いずれもトリッキーな技術ではなく  「なんだそんな単純なことか」  「そんなこと既にできているに決まっている」  と思われるようなものも多々あったかと思います。  57

さいごに  ただ、ひとつのSQLが数百行数千行あったとしたら  どうでしょうか。  その中にたった数行問題のある重い処理が存在する  ということは十分にあり得ることだと思います。  そして、それを探し出すのがSQLチューニングの  楽しさかなと思います。  58

ご清聴ありがとうございました！  59

そのSQL、もっと速くなりますよ。

そのSQL、もっと速くなりますよ。

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