EXPLAINを使って、JOIN時にどちらのテーブルが駆動表でどちらのテーブルが内部表になっているか調べることができます: このとき1つ目が駆動表、2つ目が内部表になります。tableの項目を見るとテーブル名が分かります。つまり、今回の場合、t1が駆動表、t2が内部表です。, nとmの実際の値は実行してみなければ分からないのですが、RDBMSは実行計画を立てるためにテーブルの統計情報から概算値を見積もってrowsで見せてくれます。今回の例ならn=10、m=1なので10回くらいフェッチされることが分かります。, また、それぞれのテーブルからフェッチするのにどのインデックスが使われているか、などが分かります。, フェッチする数も少ないしインデックスも適切に効いているので、このSQLは十分高速に動きそうです。, では具体例を使って見ていきましょう。ここでは、ブログサービスを作ってるとします。ブログには沢山の記事があり、個々の記事には複数のタグを付けられます。つまり記事とタグは多対多の関係にあります。, データを永続化するために、記事とタグ、さらにタグ付け関係を表すための中間テーブルを作ります。2, 記事に紐付いたタグ一覧を取ってきたいです。1つの記事につけられるタグの数はアプリケーションの側で5個に制限されているとしましょう。. insert into dept values (3, 'Legal'); MySQL で JOIN を含む INSERT, UPDATE, DELETE 文. MySQL. タグの記事数はサービスが成長するに従ってどこまでも増えます。全てを取ってくるのではなく、一部を表示するのが普通でしょう: このSQLはどんなインデックスを使っていても重たくなる危険があります。理由は ORDER BYに指定しているのが内部表であるということです。ORDER BYそのものに問題があるのではないので注意してください。. select staff.id, staff.name, deptid, dept.name from staff inner join dept on staff.deptid = dept.id; 2ã¤ã®ãã¼ãã«ã«åãã«ã©ã åãããã®ã«ãã¼ãã«åãæå®ããã«ã«ã©ã åã ããè¨è¿°ããå ´åã¯æ¬¡ã®ãã㪠Error: Column 'ã«ã©ã å' in field list is ambiguous ã¨ããã¨ã©ã¼ã¨ãªãã¾ãã. "Nested Loop Joinしか取り上げて無いのにタイトルが大きすぎないか" と指摘を頂いたので、タイトルを修正しました。Merge JoinとHash Joinのことはまた今度書こうと思います。, 「JOINは遅い」とよく言われます。特にRDBを使い始めて間がない内にそういう言説に触れた結果「JOIN=悪」という認識で固定化されてしまっている人も多いように感じています。, たしかに、JOINを含むようなSELECT文は、含まないものに比べて重たくなる傾向があることは事実です。また、本質的に問い合わせたい内容が複雑で、対処することが難しいものも存在します。しかし、RDBの中で一体どういうことが起きているのかを知り、それに基いて対処すれば高速化できることも少なくないと考えています。, 本稿では、JOINの内部動作を解説した上で、Webサービスを作っているとよく出てくるJOIN SQLを例題にして、チューニング方法を考察したいと思います。. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. create table dept (deptid int, name varchar(10)); では何故ORDER BYに内部表が使われると遅くなるのか。その理屈は擬似コードを見た方が分かりやすいかも知れません: 擬似コードではjoin_table変数に一時的にデータを格納していましたが、Using temporaryがそのことを表しています。そしてUsing filesortがインデックスではなく、クイックソートを使ってソートされたことを表します。, ORDER BYが内部表にかかっているので、一旦全てのデータを作ってから並べ替える必要が生じるので遅くなるのでした。では駆動表にORDER BYがかかる場合はどうなのでしょう?. 追記(3/27 23:24) みなさまご回答ありがとうございます。 一度テンポラリテーブルを作成して、joinすることで0.003sec程度で結果が返ってきました。 deptname from emp e inner join dept d on d . ON purchase.id_c=customer.id_cは、「顧客履歴テーブルのid_cと顧客テーブルのid_cフィールドの値が一致したレコードを選択する」という意味です。, JOINした2つのテーブルを比較し、結合条件に一致した行だけを返すことを内部結合と呼びます。他の結合方法と区別しやすいようにINNER JOINと記述することも可能です。, 結合条件に一致した行に加え、指定したテーブルに関しては結合条件に一致しなくてもレコードを返す結合方法です。, JOINの左側のテーブルが結合条件に一致しなくてもレコードをは返します。 7とそれ以前では, テーブルの結合を実施する際に, inner joinの場合はstraight_ joinを利用し結合することで, テーブルのなかで先に読み取りを行うテーブルを決めることができました。 最新バージョンのmysql 8. What is going on with this article? # どれが対応するか分からないからtag_id=1なtaggingsを全て取ってくる, index_taggings_on_tag_id_and_article_created_at, index_taggings_on_tag_id_and_article_created_at_and_article_id, Azure×コミュニティ「Azure Rock Star Community Day」イベントレポート, » PostgreSQL Index Only Scan 奮闘記 その3 TECHSCORE BLOG, MySQLにおけるJOINのチューニングの定石 (1/5):EnterpriseZine(エンタープライズジン), you can read useful information later efficiently. empid , e . ...まぁ確かにNLJの観点で言えば、今回のSQLの場合はarticle_idのインデックスで十分なんですが、実際は以下の複合インデックスの方がより高速です: 複合インデックスについてさしあたり知っていて欲しいことは、大雑把に言えば、左側のカラムの値を定めたときに、右側のカラム3の値を効率よく、しかもソートした状態で取り出すことができる、ということです。, つまりarticle_idだけのインデックスの場合は5個のレコードを取ってきてtag_idを見て回る必要が生じる。その一方、複合インデックスの場合は、インデックスを調べた時ついでにtag_idの値も取得できてしまうので、その分高速なのです。, このようにSQLの中で必要になる全てのカラムを含むインデックスをカバリングインデックスといいます。, ところで、レコードを単純にとってくるだけなのに、それを短縮したくらいでどうして高速化されるのでしょう?, その理由はレコードの実際のデータはそれぞれ全く別の場所に格納されているため、ストレージに対するランダムアクセスが発生するからです。, 特にHDDの場合、1回のランダムアクセスにミリ秒単位で時間がかかります。たとえ高々5回だったとしても、その影響は無視できません。, 一方、高速なランダムアクセスができるSSDやFusion-ioなどをDBサーバのストレージに使っている場合、カバリングインデックスによる高速化の効果はHDDを使っている時と比較して小さくなります。複合インデックスは更新に手間がかかるしサイズも大きくなるので、カバリングインデックスを使わない方がむしろいいという場合も十分にありえるのではないでしょうか。. LEFT JOIN では、生成された NULL 行に対して、WHERE 条件が常に false である場合、LEFT JOIN は通常の結合に変更されます。たとえば、t2.column1 が NULL であった場合、次のクエリーの WHERE 句は false になります。 SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5; More than 5 years have passed since last update. 2つのテーブルを結合してデータを取得する方法の中で、指定したそれぞれのテーブルのカラムの値が一致するデータだけを取得する方法が内部結合です。ここでは内部結合を行うための inner join 句の使い方について解説します。 * MySQLでdecimalを使うときの注意点(https://liginc.co.jp/programmer/archives/1643), Eコマースプラットフォーム「BASE」、オンライン決済サービス「PAY.JP」、購入者向けID型決済サービス「PAY ID」の3つのサービスを運営しています。. 下のSQLの場合は、goodsテーブルは条件に一致しなくてもレコードが返されます。, *SELECT構文:JOINを使ってテーブルを結合する(http://rfs.jp/sb/sql/s03/03_3.html) insert into staff values (2, 'Honda', 4); insert into dept values (6, 'Marketing'); ããã§ã¯å
é¨çµåãè¡ããã¼ã¿ãåå¾ãã¾ããæå㯠staff ãã¼ãã«ã« dept ãã¼ãã«ãå
é¨çµåãã¾ããçµåæ¡ä»¶ã¯ staff ãã¼ãã«ã® deptid ã«ã©ã 㨠dept ãã¼ãã«ã® id ã«ã©ã ãçµåãã¾ããæ¬¡ã®ããã«å®è¡ãã¦ãã ããã. ãã¼ãã«å1.ã«ã©ã å1 = ãã¼ãã«å2.ã«ã©ã å2, Error: Column 'ã«ã©ã å' in field list is ambiguous, åå¾ãããã¼ã¿ã®ã«ã©ã æå®æ¹æ³, çµåããã«ã©ã åãäºã¤ã®ãã¼ãã«ã§åãå ´å(USING). その高々5個のレコードを取ってくるのを高速化するには、以下のインデックスを用意すればいいですね: また、tag_idと比較しているtags.idは主キーなので各taggingsレコードに対して高々1つしか存在しない、言い方を変えるならm=1であることが保障されます。主キーを使ったフェッチは高速です。. insert into staff values (4, 'Ueda', 1); 2 ã¤ç®ã®ãã¼ãã«ã¯æ¬¡ã®ããã«ä½æãããã¼ã¿ã追å ãã¾ããã. このようにして, ヒントが適用されているか確認することができます。 mysql 8. intは-2147483648から2147483647の整数型です。ただし、今回はunsignedがついているので正の数しか格納できなくなります。その代わりに格納できる正の数の値は0から4294967295までに広がります。, tinyint(3) unsigned ヒント句なしでは、nested loop結合が採用されるsqlをヒント句を書くことでhash結合されるようにしてみましょう。 ヒント句なし explain plan set statement_id = 'no-hint' for select e . MySQL 5.7.14 . English. insert into dept values (1, 'Develop'); MYSQLのJOIN構文について基本に立ち返って実際SQL文を叩いて学ぼうという趣旨です。, ECサイトの開発プロジェクトのPM補佐をしています。 empname , d . このようなJOIN SQLが与えられたとき、NLJが結合表をクライアントに返す流れを疑似コードで表すと次のようになります: コードを見れば分かるように、forループの中でforループが実行されています。これがNested Loop Joinと呼ばれる理由です。, この時、外側でループしているテーブルを駆動表、内側でループしているテーブルを内部表と言います。今回の疑似コードで言えば、t1が駆動表、t2が内部表です。, さて、t1からフェッチされるレコード数をn、それに対してt2からフェッチされるレコード数をmとすると、このアルゴリズムの計算量はO(nm)です。なのでこの処理を高速化したいとなったら、nを小さくする、mを小さくする、の2つのアプローチがまずは挙げられます。, nとmを小さくする、というのは具体的には、1000回のループの中で1000回ループするんじゃなくて、10回のループの中で1回ループすれば済むようにしましょう、ということです。. ¦å´ã®ãã¼ãã«ã®ãã¼ã¿ã®ä¸ã§ãé¨ç½²IDãã«ã©ã ã®å¤ãå³å´ã®ãã¼ãã«ã®ãIDãã«ã©ã ã®å¤ã®ä¸ã«ãªãå ´åã«ã¯ãã¼ã¿ãåå¾ãã¾ããã, SELECT æã¨ INNER JOIN å¥ãçµã¿åããããã¨ã§2ã¤ã®ãã¼ãã«ãå
é¨çµåããã¦ãã¼ã¿ãåå¾ãããã¨ãã§ãã¾ããæ¸å¼ã¯æ¬¡ã®éãã§ãã, SELECT æã§åå¾ãããã¼ã¿ã¯2ã¤ã®ãã¼ãã«ãçµåãããã®ããåå¾ãã¾ããåå¾ããã«ã©ã ã¯ã©ã¡ãã®ãã¼ãã«ã«ããã©ã®ã«ã©ã ãªã®ããåããããã«ããã¼ãã«å.ã«ã©ã åãã®å½¢å¼ã§æå®ãã¾ãã, ã©ã®ããã«çµåããã®ã㯠ON ã®ãã¨ã«è¨è¿°ãã¾ããçµåã®å¯¾è±¡ã¨ãªãã«ã©ã ã«ã¤ã㦠ãã¼ãã«å1.ã«ã©ã å1 = ãã¼ãã«å2.ã«ã©ã å2 ã®å½¢å¼ã§æå®ãã¾ãã, ããã§ã¯å®éã«è©¦ãã¦ã¿ã¾ãã 2 ã¤ã®ãã¼ãã«ã使ãã¾ãã 1 ã¤ç®ã®ãã¼ãã«ã¯æ¬¡ã®ããã«ä½æãã¾ããã社å¡ã«é¢ãããã¼ãã«ã§ã社å¡ã®ååã¨é¨ç½²IDãç»é²ããã¦ãã¾ãã.
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