【データベース】統計情報の影響範囲【第4回】

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1. 【データベース】 統計情報の影響範囲
2. 目次 1. クエリが実行される流れ 2. クエリの実行計画 3. 索引の利用効率 4. データの選択性とフィルタリング 5. パーティショニングの最適化 6. キャッシュ利用の最適化 7. 検証 ◦ 索引の効率利用 ◦ データの選択性とフィルタリング ◦ パーティショニングの最適化 ◦ キャッシュ利用の最適化 8. まとめ
3. 1.クエリが実行される流れ SELECT * FROM 購入明細 WHERE CUSTOMER_ID = ‘C’ パーサ （構文解析） リライタ （書換） プランナ （オプティマイザ） エグゼ キュータ 実行結果 きゃ 実行 計画 統計 情報 適切な実行計画がない場合 統計情報を使用し 実行計画を作成 テーブル 実行計画に従い データアクセス 適切な 実行計画を取得 しに行く
4. 1.クエリが実行される流れ • 実行計画とは ◦ DBMSがクエリを最適に実行するための手順書 ▪ どのインデックスを使用するか ▪ どのテーブルをどの順番で結合するか ▪ テーブルスキャンorインデックススキャン ▪ 等
5. 1.クエリが実行される流れ • 統計情報とは ◦ 実行計画を作成するための材料 ◦ データの量や分布に関するメタ情報（ヒストグラム） ▪ 最大値 ▪ 最小値 ▪ NULLの数 ▪ 重複の値とその数 ▪ 等 ◦ 統計情報が最新なら正確な実行計画を作成できる ◦ 古くなるとパフォーマンスに悪影響を与える 　　　⇨以降のスライドでは統計情報が影響する範囲を解説
6. 2.クエリの実行計画 • クエリの実行計画とは？ ◦ クエリを効率的に実行するためのデータベースの「手順書」 ◦ EXPLAIN コマンドで確認可能 • 重要性 ◦ パフォーマンスのボトルネックを特定 ◦ インデックス使用状況を確認 ◦ 最適化の機会を発見 ◦ 統計情報が正確であれば効率的な実行計画が選ばれる
7. 2.クエリの実行計画 • 主要なポイント ◦ スキャン方法 ▪ Seq Scan（全行読み込み） ▪ Index Scan（少量のデータ（テーブルの数％）に絞り込む際にINDEXを使用） ▪ Bitmap Index Scan（大量データの効率的フィルタリング） ◦ 結合方法 ▪ Nested Loop • 1つ目のテーブル（外側のテーブル）の各行に対し、もう1つのテーブル（内側の テーブル）の全行をループしながら比較し、条件に一致する行を見つけるまで処 理を繰り返す。 ▪ Hash Join（ハッシュを使用した結合） ▪ Merge Join（ソート済みデータの結合。大規模。） ◦ ソートとフィルタリング ▪ 結果の並べ替えと条件によるデータ抽出
8. 3.索引の効率利用 • 適切な列にINDEX作成 ◦ フィルタリングや結合に使用。一意性のあるカラムに使用すると効果的。 • 複合INDEXの活用 ◦ 複数条件に対し、関係するカラムをまとめて指定。 • クエリの最適化 ◦ 特にフィルタリングや結合は INDEXのカラムを使用したい。 • カバリングINDEX ◦ 条件が全てINDEXに含まれる場合、テーブルアクセス不要で効率的。 • INDEXのメンテナンス ◦ 更新の多いテーブルは定期的に INDEXの再構築が必要。
9. 3.索引の効率利用（TIPS：複合INDEXのコツ） • 頻繁に使用する列を優先 ◦ WHERE句やJOINでよく使われる列を含める。 • 条件の順序に合わせる ◦ 複合インデックスの列順は、クエリでの条件の適用順に合わせる。 ▪ JOIN • データ量の少ないテーブルから結合 • 適切なINDEXを使用する結合キーが優先 ▪ WHERE • 一意性の高いカラムから使用 • 範囲検索（＞、＜等）よりも等価条件（＝）から • 選択性の高い列を前に ◦ ユニークな値が多い列（選択性の高い列）を先に配置すると効果的。 • 不要な列は避ける ◦ インデックスに含める列は最小限に抑える。必要な列だけを選ぶ。 • カバリングインデックスを考慮 ◦ SELECT句で参照する列もインデックスに含めると、クエリがインデックスのみで完結する。
10. 3.索引の効率利用（TIPS：INDEX再構築と統計情報更新） • インデックス再構築 ◦ 目的: 物理削除や頻繁な更新でインデックスが断片化し、検索効率が低下した際に、インデックスの構造を 再構築してパフォーマンスを回復させる。 ◦ 実施タイミング: 物理削除が多い場合（影響大）や、断片化（追加や更新）が進んだ場合（影響中〜小）。 ◦ 効果: インデックス内の空き領域を整理し、検索速度やクエリパフォーマンスを向上。 • 統計情報の更新 ◦ 目的: データベースが最適なクエリ実行計画を選べるように最新のデータ分布情報を提供する。 ◦ 実施タイミング: データの追加・更新・削除により、データ分布が変化した場合。 ◦ 効果: クエリ実行計画の最適化により、効率的なインデックス利用とパフォーマンス向上。 • 簡潔にまとめると: ◦ インデックス再構築は、断片化によるパフォーマンス低下を解消するために行う。 ◦ 統計情報の更新は、データの分布が変わったときにクエリの最適化を支援するために行う。
11. 4.データの選択性とフィルタリング • 選択性とは ◦ クエリの条件に一致するデータの割合を指す。 ◦ 選択性が高いほどフィルタリング後のデータは少なく、パフォーマンスが向上。 ▪ 高い選択性 • ユニークな列（例: 社員ID）→ インデックスが有効。 ▪ 低い選択性 • 繰り返しの多い列（例: 性別）→ フルテーブルスキャンが選ばれやすい。 • フィルタリング ◦ WHERE句などを使って、条件に合うデータを絞り込むプロセス。 • 最適化 ◦ 選択性の高い列にインデックスを作成し、効率的なフィルタリングを行うとクエリのパフォー マンスが向上。
12. 5.パーティショニングの最適化 • パーティショニングの最適化 とは ◦ 大量のデータを持つテーブルを複数の小さなパーティションに分割し、クエリ のパフォーマンスや管理の効率を向上させる技術・最適化することで、デー タベースの処理を高速化し、I/O負荷を軽減。 • パーティショニングのメリット ◦ クエリのスキャン範囲が狭まり、パフォーマンス向上 。 ◦ データの追加・削除が効率化され、管理が簡単。 ◦ アーカイブやバックアップ がパーティション単位で容易
13. 5.パーティショニングの最適化 イメージ（パーティション化前） 購入明細 テーブル お客様Cの 購入明細 データが 欲しい INDEX CSAN、完全スキャン 等、テーブル全体が対象 SELECT * FROM 購入明細 WHERE CUSTOMER_ID = ‘C’ AND KONYU_DATE = ‘20241001’;
14. 5.パーティショニングの最適化 イメージ（パーティション化後） 購入明細テーブル お客様Cの 購入明細 データが 欲しい SELECT * FROM 購入明細 WHERE CUSTOMER_ID = ‘C’ AND KONYU_DATE = ‘20241001’; CUSTOMER_IDでパーティション化。 CUSTOMER_ID = ‘C’のパーティションが 選択される。 CUSTOMER_ID = ‘A’ CUSTOMER_ID = ‘B’ CUSTOMER_ID = ‘C’
15. 5.パーティショニングの最適化 イメージ（パーティション化後） 購入明細テーブル CUSTOMER_ID = ‘A’ CUSTOMER_ID = ‘B’ CUSTOMER_ID = ‘C’ ・親テーブル テーブル全体のメタデータ管理（ INDEX、構造や制約） 実際のデータは保持していない。 クエリ実行時に各パーティション（子テーブル）への振り分けルールを定義。 ・子テーブル（各パーティション） 分割済みの実データを保持。 独立した物理テーブルとして扱う。
16. 5.パーティショニングの最適化 • パーティショニングの方法 ◦ 範囲パーティショニング（ Range Partitioning） ▪ 特定の範囲でデータを分割。 ▪ 例: 年ごとにデータを分割する。2023年のデータはPartition1、2024年のデータはPartition2に格納。 ▪ 使用シーン : 大量の履歴データを管理し、特定の期間に対してクエリを実行する場合に最適。 ◦ リストパーティショニング（ List Partitioning） ▪ 特定の値のリストでデータを分割。 ▪ 例: 地域ごとに分割する。地域AはPartition 1、地域BはPartition 2に格納。 ▪ 使用シーン : データを特定のカテゴリ（国、地域、部署など）ごとに管理・検索したい場合に有効。 ◦ ハッシュパーティショニング（ Hash Partitioning） ▪ ハッシュ関数を使ってデータを均等に分散。 ▪ 例: ID値を基にデータを均等に複数のパーティションに振り分ける。 ▪ 使用シーン : データの偏りを防ぎ、均等に分散させたい場合や、アクセス負荷を均等化したい場合に最適。
17. 5.パーティショニングの最適化 • パーティショニングの最適化方法 ◦ クエリ条件に合ったパーティションキーを選ぶ（ WHERE句）ことで、スキャン対象が限定 されクエリが高速化。 ◦ 適切なパーティション数を設定し、パフォーマンスと管理のバランスを取る。 ◦ メンテナンスの自動化で運用効率を向上。 ▪ 定期的に古いパーティションをアーカイブしたり、パーティションを追加するツール を作成することで効率化が可能。 • パーティションプルーニング ◦ 不要なパーティションをクエリ実行時にスキップすることで、検索効率を最大化。
18. 5.パーティショニングの最適化 • 選定事例 ◦ 範囲パーティショニング ▪ 連続的なデータ（日時や数値）で効率的に管理する場合。 ▪ 例: 「2019年」「2020年」といったように、年度ごとに分割されるテーブル。 ◦ リストパーティショニング ▪ 特定の値やカテゴリに基づいてデータを分割したい場合。 ▪ 例: 「日本」「アメリカ」「イギリス」のように、国ごとにデータを分割するケース。 ◦ ハッシュパーティショニング ▪ データをランダムに分散させ、均等な負荷を目指したい場合。 ▪ 例: 大量のユーザーデータを均等に分散させ、特定のパーティションへの負荷集中を 避ける場合。
19. 5.パーティショニングの最適化 • Q：Aカラムでパーティショニングし、クエリではBカラムでフィルタ リングした場合どうなるか？ ◦ 全ての子テーブルに対しスキャンが実行される。 ▪ 子テーブルが多くなるとパフォーマンスに影響が出る可能性がある ため、子テーブルに対し対しINDEXを作成する。
20. 6.キャッシュ利用の最適化 • キャッシュの基本的な概念 ◦ キャッシュとは、データベースがよく使うデータをメモリ上に保持し、再利用す る仕組み。 ◦ これにより、ディスクI/O（ディスクへの読み書き）を減らし、アクセス速度が向 上します。 ◦ キャッシュされるのは、クエリ結果やテーブル、インデックスの一部など、頻 繁に参照されるデータ。
21. DBサーバ 6.キャッシュ利用の最適化 • キャッシュの基本的な概念のイメージ DB データA が欲し い キャッシュ SELECT文実行 キャッシュ確認 キャッシュが無い場合 キャッシュ有りの場合キャッシュ返却（高速） キャッシュが無い場合 DBにアクセスし値を返却（遅い可能性あり）
22. 6.キャッシュ利用の最適化 • キャッシュ最適化のポイント ◦ よく使うデータのキャッシュ化 ▪ 頻繁にアクセスされるデータ（例 : ユーザー情報や設定値）は、キャッシュに保持されるとパフォーマン スが大幅に向上。 ◦ 適切なキャッシュサイズの設定 ▪ サイズが小さすぎるとキャッシュのヒット率が低下し、サイズが大きすぎると他のプロセスに影響を与 える。 ◦ インデックスのキャッシュ利用 ▪ 特に大規模なテーブルで重要。よく使うインデックスをキャッシュに保持することで、インデックススキャ ンが効率化され、クエリの実行速度が大幅に向上。 ◦ クエリ結果のキャッシュ ▪ 特定のクエリ結果が繰り返し使用される場合、その結果をキャッシュして再利用することが可能。これ により、同じクエリを何度も実行する必要がなくなり、応答時間が劇的に短縮される。
23. 6.キャッシュ利用の最適化 SELECT * FROM 購入明細 WHERE CUSTOMER_ID = ‘C’ パーサ （構文解析） リライタ （書換） プランナ （オプティマイザ） ※キャッシュ存在の 場合スキップ エグゼキュータ 実行 結果 きゃ 実行 計画 統計 情報 適切な実行計画がない場合 統計情報を使用し 実行計画を作成 テーブル 実行計画に従い データアクセス 適切な 実行計画を取得 しに行く キャッシュ 確認 キャッシュ
24. 7.【検証】検証に使用する環境 • データベース　Postgresql • テーブル名　PEOPLE • 統計情報は最新の状態 • データ数　400万件 • Index ◦ index名:Idx_people_person_id 指定カラム: person_id ◦ index名:Idx_people_duplication_many 指定カラム: duplication_many ◦ index名:Idx_people_duplication_forty_type 指定カラム: duplication_forty_type • カラム ◦ person_id, duplication_few（INTEGER型）（一意なデータ） ◦ duplication_many（INTEGER型）（重複のあるデータ） ▪ 0　：40万件 ▪ 1　：40万件 ▪ 2　：40万件 ▪ 3　：40万件 ▪ 4　：280万件
25. 7.【検証】索引の効率利用 • 適切なインデックスの有無 適切なインデックスが存在しない場合 ・SeqScan（フルスキャン）が選択され ている。 ・Exclusive（総時間）が19ms
26. 7.【検証】索引の効率利用 • 適切なインデックスの有無 適切なインデックスが存在する場合 ・IndexScanが選択されている。 ・Exclusive（総時間）が0.014msと短 縮されている。
27. 7.【検証】データの選択性とフィルタリング • ユニーク度（ヒストグラム） 一意なデータをフィルタリングした場合 ・IndexScanが選択されている。
28. 7.【検証】データの選択性とフィルタリング • ユニーク度（ヒストグラム） 重複のあるデータをフィルタリングした場合 ・取得結果は多いが、 filterがデータ 量の10%のためBitmapIndexScan が選択された。 ・取得結果がもっと多い場合 （duplication_many=3）の場合はフ ルスキャンが選択される。 ・BitmapHeapScanは、BitmapIndexScan によって生成されたビットマップ（行の位置 情報）を使って、テーブル（ヒープ）内のデー タにアクセスする処理。 ・BitmapIndexScan: インデックスを使用し てビットマップを生成し、対象行を特定す る。
29. 7.【検証】パーティショニング PEOPLE_LIST_PARTITION テーブル DUPLICATION_MANY = 0 400,000 レコード DUPLICATION_MANY = 1 400,000 レコード DUPLICATION_MANY = 2 400,000 レコード DUPLICATION_MANY = 3 400,000 レコード DUPLICATION_MANY = 4 2,800,000 レコード PEOPLE テーブル DUPLICATION_MANY　カラム 0:　400,000 レコード 1:　400,000 レコード 2:　400,000 レコード 3:　2,800,000 レコード パーティション済 非パーティション
30. 7.【検証】パーティショニング パーティショニング済み ・パーティションを意識したフィルタリング (duplication_many = 0)の影響で、パー ティションテーブルが使用されている。 ・非パーティショニングと比較して時間が短 縮されている。
31. 7.【検証】パーティショニング 非パーティショニング ・パーティショニング済みと比較して時間が 増加している。
32. 7.【検証】キャッシュ • 以下のとおり４回クエリを実行し検証を行う。 ◦ １回目：キャッシュを使用しない ◦ ２回目：キャッシュを使用する ◦ ３回目：キャッシュを使用する ◦ ４回目：キャッシュを使用する
33. 7.【検証】キャッシュ • １回目：キャッシュを使用しない
34. 7.【検証】キャッシュ • ２回目：キャッシュを使用する
35. 7.【検証】キャッシュ • ３回目：キャッシュを使用する
36. 7.【検証】キャッシュ • ４回目：キャッシュを使用する
37. 7.【検証】キャッシュ
38. 8.まとめ • クエリ実行計画の最適化 ◦ 適切なインデックスの使用やデータ選択性の最適化により、クエリのパフォーマンスが向上。 Seq Scan（全行スキャン）とIndex Scanの使い分けが特に重要。 • 索引の効率的な利用 ◦ よく使う列にインデックスを作成し、フィルタリングや結合に効果的に利用することでクエリ速度を 向上できる。特に選択性の高い列にはインデックスを優先して作成する。 • パーティショニングの効果 ◦ 大量データを扱うテーブルでは、パーティショニングによりデータの管理やクエリ実行速度が改善 される。クエリが特定のパーティションにだけアクセスすることで、パフォーマンスが向上。 • キャッシュ利用の最適化 ◦ 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることで、ディスク I/Oを減らし、クエリの応答速度が大 幅に向上する。キャッシュサイズの適切な設定も重要。