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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。

「FORCIA Meetup #4 高速検索を支えるPostgreSQLのノウハウ」の資料です

forcia_dev_pr

February 21, 2022
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Transcript

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


  2. 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
  3. 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
  4. 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)
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  5. 高速化のノウハウを
 4つ紹介させていただきます!
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  6. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 6

  7. 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。
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  8. 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。
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  9. 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。
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  10. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 SELECT count(*) FROM hoge1; -[ RECORD 1 ]-

    count | 100000000 10
  11. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 でかい。
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  12. 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。
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  13. 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?
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  14. 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。
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  15. 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
  16. 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。
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  17. 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
  18. 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
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  19. 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。
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  20. 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。
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  21. 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。
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  22. Case2. WHERE句から条件を消したい
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  23. 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。
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  24. 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。
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  25. 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。
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  26. 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。
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  27. Case2. WHERE句から条件を消したい
 これ消したい。
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  28. 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。
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  29. 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。
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  30. Case2. WHERE句から条件を消したい
 あっ!!!
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  31. 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?!
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  32. 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。
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  33. Case2. WHERE句から条件を消したい
 SELECT * FROM hoge1 WHERE 方面 = ‘8’

    ↓ SELECT * FROM hoge1_8; 33
  34. 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。
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  35. 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。
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  36. Case3. ループするSQLにご注意
 36

  37. Case3. ループするSQLにご注意
 こんなSQLがありました。
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  38. 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} ; }
  39. Case3. ループするSQLにご注意
 ん?なんか無駄じゃないか?
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  40. 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} ; }
  41. 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。
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  42. 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。
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  43. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
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  44. 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。
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  45. 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 ) ) );
  46. 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

  47. 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

  48. 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

  49. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 ANALYZE !!
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  50. 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……
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  51. 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 ) );
  52. 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。
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  53. 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
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  54. まとめ 54

  55. 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。
 
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  56. 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
 
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  57. 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。
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  58. 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。
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  59. ご清聴ありがとうございました!
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