SQL におけるカーディナリティとは、データベース テーブルの列またはインデックス内の値の個別の数を指します。カーディナリティは、データ分布に関する洞察を提供し、実行プランを生成する際にデータベース エンジンが情報に基づいた決定を下すのに役立つため、クエリの最適化とパフォーマンス チューニングにおいて重要な役割を果たします。カーディナリティは、データベース分野における基本的な概念であり、さまざまなデータベース管理システム (DBMS) で広く使用されています。
カーディナリティ（SQL）の起源とその最初の言及の歴史
SQL におけるカーディナリティの概念は、リレーショナル データベースの初期の頃にまで遡ることができます。リレーショナル モデルは、EF Codd 博士が 1970 年に発表した画期的な論文「大規模共有データ バンクのリレーショナル データ モデル」で紹介されました。この論文で、Codd 博士は、データを行と列で表すというアイデアと、データを操作するための一連の数学的演算を提示しました。
「カーディナリティ」という用語は、リレーショナル データベース管理システムが進化し成熟するにつれて普及しました。クエリの最適化において重要なため、最も効率的な実行プランを選択するためにクエリから返される行数を見積もることが不可欠になったため、この用語が注目されるようになりました。
カーディナリティ (SQL) に関する詳細情報
SQL データベースのコンテキストでは、カーディナリティは列またはインデックス内に存在する個別の値の数を指します。カーディナリティは、テーブル内のデータの分布に関する統計情報を提供し、クエリ オプティマイザーがクエリを処理する最も効率的な方法を決定するのに役立ちます。
カーディナリティ（SQL）の内部構造とその仕組み
カーディナリティの内部構造は、データベース統計内で維持されます。DBMS は、行数、固有値、データ分布に関する情報を含むテーブルとインデックスに関する統計を保存します。クエリが実行されると、クエリ オプティマイザーはこれらの統計を使用してカーディナリティを推定し、最適なクエリ実行プランを選択します。
データベース管理システムは、カーディナリティを効率的に追跡するために、さまざまなアルゴリズムとデータ構造を使用する場合があります。これらの構造は、データベースでデータの変更が発生したときに定期的に、またはオンデマンドで更新されます。
カーディナリティ（SQL）の主要機能の分析
SQL のカーディナリティの主な機能は次のとおりです。
-
クエリの最適化: カーディナリティは、クエリの実行プランを決定する上で重要な要素です。カーディナリティが高いほど、選択的なインデックスが多くなり、クエリの実行が速くなります。
-
データ分布分析: カーディナリティは、列内のデータ値の分布に関する洞察を提供します。偏ったデータや重複エントリなど、潜在的なデータ品質の問題を特定するのに役立ちます。
-
結合最適化: カーディナリティは結合操作の最適化において重要な役割を果たします。データベース オプティマイザーは結合された列のカーディナリティを使用して、ネストされたループ結合、ハッシュ結合、マージ結合などの最も効率的な結合戦略を選択します。
-
インデックスのデザイン: カーディナリティは、データベース インデックスの有効性に影響します。カーディナリティが低い列は選択性があまりないため、インデックス作成には適していません。一方、カーディナリティが高い列は、インデックス作成に適しています。
カーディナリティの種類 (SQL)
カーディナリティには主に 3 つのタイプがあります。
-
低いカーディナリティ: カーディナリティが低い列には、テーブル内の行の総数に比べて、固有の値の数が少なくなります。一般的な例としては、性別や国の列が挙げられますが、これらの列には通常、多数の行にわたって繰り返される固有の値が少数しかありません。
-
高カーディナリティ: カーディナリティの高い列には、テーブル内の行の総数に比べて多数の異なる値があります。たとえば、主キーまたは一意の識別子の列は、各行に一意の値があるため、カーディナリティが高くなる傾向があります。
-
中程度のカーディナリティ: 中カーディナリティは、低カーディナリティと高カーディナリティの中間に位置します。中カーディナリティの列には適度な数の個別値があり、低カーディナリティの列よりも選択性が高くなりますが、高カーディナリティの列よりも選択性は低くなります。
以下に、3 種類のカーディナリティの比較を示します。
| カーディナリティタイプ | 異なる値の数 | 選択性 |
|---|---|---|
| 低い | 少し | 低い |
| 中くらい | 適度 | 中くらい |
| 高い | 多くの | 高い |
SQL でカーディナリティを使用する方法
-
クエリパフォーマンスの最適化: カーディナリティは、クエリ オプティマイザーが最も効率的な実行プランを選択するのに役立ち、クエリのパフォーマンスが向上します。
-
インデックスの選択: カーディナリティを分析することで、クエリ パフォーマンスを向上させるためにどの列にインデックスを付けるかについて、情報に基づいた決定を下すことができます。
-
データ品質分析: カーディナリティは、重複データや欠落データの識別に役立ちます。これは、データのクレンジングとメンテナンスにとって重要です。
-
古い統計: 統計が古かったり不正確だったりすると、クエリ プランが最適ではなくなる可能性があります。カーディナリティの推定が正確になるように、データベース統計を定期的に更新してください。
-
偏ったデータ分布: 1 つの値が列を独占するような偏ったデータ分散は、非効率的なクエリ プランにつながる可能性があります。このようなシナリオに対処するには、パーティション分割またはインデックス作成を検討してください。
-
ヒストグラムのビンサイズ: カーディナリティ推定に使用されるヒストグラムは、ビン サイズが異なる場合があり、その結果、カーディナリティ推定が不正確になります。ヒストグラムのビン サイズを調整すると、精度が向上します。
主な特徴と類似用語との比較
濃度と密度
カーディナリティと密度は、クエリの最適化で使用される 2 つの重要な概念ですが、目的は異なります。
-
基数 列またはインデックス内の個別の値の数を指し、クエリによって返される行数をクエリ オプティマイザーが見積もるのに役立ちます。
-
密度 インデックス内のデータ値の一意性を表します。これは Cardinality の逆数であり、ランダムに選択された 2 つの行がインデックス列に対して同じ値を持つ可能性を示します。
カーディナリティと密度はどちらもクエリの最適化に影響しますが、効率的なクエリ プランの選択のためにクエリ オプティマイザーに異なる情報を提供します。
技術が進歩し、データベースがより洗練されるにつれて、SQL におけるカーディナリティの重要性は高まり続けます。クエリ最適化アルゴリズムと高度な統計手法の今後の開発により、カーディナリティ推定の精度がさらに向上することが期待されます。さらに、ハードウェアとデータベース アーキテクチャの進歩により、カーディナリティ計算がさらに効率的になり、データベース システムの全体的なパフォーマンスが向上します。
プロキシ サーバーの使用方法やカーディナリティとの関連付け方法 (SQL)
OneProxy が提供するようなプロキシ サーバーは、Web リソースにアクセスする際のプライバシー、セキュリティ、パフォーマンスの向上に重要な役割を果たします。SQL のカーディナリティとは直接関係ありませんが、プロキシ サーバーをデータベース アプリケーションと組み合わせて使用すると、データ アクセスと可用性が向上します。
プロキシ サーバーは、頻繁にアクセスされるデータベース リソースをキャッシュできるため、データベース サーバーに到達する要求の数を減らし、応答時間を改善できる可能性があります。さらに、プロキシ サーバーはクライアントとデータベース間の仲介役として機能し、セキュリティと負荷分散の層を追加できるため、トラフィック量の多いシナリオで特に役立ちます。
関連リンク
SQL のカーディナリティの詳細については、次のリソースが役立ちます。
覚えておいてください、カーディナリティを理解することは、データベースのパフォーマンスを最適化し、効率的なクエリ実行を保証するために重要です。データベース テクノロジーの最新の動向を把握しておくことで、情報に基づいた意思決定をさらに行い、データ駆動型アプリケーションの潜在能力を最大限に引き出すことができます。
