12.5 クエリと分析の性能調整

結果の正確さを維持しながら、読み出す行・パーティションとソート・集計の処理量を減らします。 変更前後は同じデータ、条件、同時実行数で、実行時間と結果件数を比較します。

基本原則

1. TAG・LOG のクエリは、必要な時間範囲を先に限定します。
2. 必要な列だけを選び、無制限の SELECT * を避けます。
3. 頻出する等価・範囲条件や JOIN キーに適したインデックスを検討します。
4. 繰り返す長期間の TAG 集計には ROLLUP を使用します。
5. ヒントや設定を変える前に EXPLAIN で実行計画を確認します。
6. 平均だけでなく遅延分布、読み出し行数、CPU・I/O、同時クエリへの影響を記録します。

検証用の例

次の例では LOG テーブルとインデックスを作成し、実行計画と結果を確認してから削除します。

CREATE LOG TABLE perf_event_demo (
    device_id VARCHAR(32),
    level     VARCHAR(16),
    code      INTEGER,
    message   VARCHAR(100)
);

CREATE INDEX idx_perf_event_code
ON perf_event_demo(code) INDEX_TYPE LSM;

INSERT INTO perf_event_demo VALUES ('DEV-01', 'WARN', 1001, 'temperature high');
INSERT INTO perf_event_demo VALUES ('DEV-02', 'INFO', 1000, 'started');
EXEC TABLE_FLUSH(perf_event_demo);

EXPLAIN
SELECT device_id, level, message
FROM perf_event_demo
WHERE code = 1001
  AND _ARRIVAL_TIME >= NOW - 60000000000;

SELECT device_id, level, message
FROM perf_event_demo
WHERE code = 1001
  AND _ARRIVAL_TIME >= NOW - 60000000000;

DROP TABLE perf_event_demo;

少量のサンプルから、インデックススキャンが常に速いと結論付けないでください。運用に近いデータ分布と 条件の選択性で、作成前後を比較します。

SELECT と JOIN

• 大きな元テーブルは時間・キー条件で先に絞り込みます。
• JOIN 条件の両側で型と長さを合わせます。
• WHERE の列を関数で包み、インデックス範囲を使えなくしていないか確認します。
• outer JOIN を inner JOIN に変える前に、NULL で補完された行が失われないか比較します。
• 結果順序が必要なら ORDER BY を明示します。
• ページ分割では、大きな OFFSET より業務キー・時刻による継続読み出しを検討します。

オプティマイザーが SQL に書かれたテーブル順序に従うとは限りません。結合順序を強制するヒントは、 統計やデータ分布の変化で逆効果になる場合があるため、実行計画と結果を併せて検証します。

EXPLAIN の利用

EXPLAIN はクエリを実行せずに計画を表示します。EXPLAIN FULL は実行を伴う場合があるため、 運用負荷のない限定的な環境で使用します。

実行計画では次を確認します。

バージョンで変わり得る内部オブジェクト ID や実行計画全体の文字列を自動検査の固定値にしないでください。 テーブル名、スキャン方式、主要条件など、意味が安定した要素を検査します。

CTE

CTE は複雑なクエリを読みやすくしますが、自動的に性能を改善するわけではありません。同じ CTE の再評価、 CTE 内へのフィルター適用、大きな中間結果の生成を実行計画で確認します。Machbase 8.7.0 は Standard Edition で非再帰 SELECT CTE をサポートし、再帰 CTE はサポートしません。

構文と例は CTEを参照してください。

検索演算子

条件の正確な意味とインデックス利用条件は SEARCH・ESEARCH・REGEXPと JSON 演算子を参照してください。

ウィンドウ関数と PIVOT

ウィンドウのパーティションやソートキーが大きいと、ソート・メモリコストが増えることがあります。 まず時間と業務キーで入力を絞り、同じウィンドウを重複計算していないか確認します。 PIVOT は出力カテゴリ数を限定し、想定外カテゴリの処理方法を決めます。

構文はウィンドウ関数と PIVOTを参照してください。

変更前後のチェックリスト

• 結果行数と NULL 分布が同じか。
• 同じ時間範囲とタイムゾーンを使っているか。
• コールド・ウォームキャッシュを区別したか。
• 単独実行だけでなく同時クエリでも比較したか。
• 入力スループットやメモリへの副作用がないか。
• ロールバック用の DDL・設定値と基準測定値を記録したか。

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