SQL (構造化照会言語) のコンテキストでの実行計画は、データベース クエリのパフォーマンスを最適化するための重要な側面です。これは、データベース管理システム (DBMS) が特定の SQL クエリを効率的に実行するために従う詳細なロードマップです。実行計画は、クエリの要件を満たすために DBMS がデータの取得、結合、フィルタリング、および処理に使用するステップと操作の概要を示します。データベース管理者や開発者がアプリケーションのパフォーマンスのボトルネックを特定して解決するには、実行計画を理解することが不可欠です。
実行計画 (SQL) の起源の歴史とそれについての最初の言及
実行計画の概念は、1970 年代後半から 1980 年代前半にかけて、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) の基本コンポーネントとして登場しました。これは、データベース クエリの複雑さの増大と、パフォーマンスを向上させるためにクエリの実行を最適化する必要性に応じて進化しました。
実行計画に関する最も初期の言及の 1 つは、1970 年代初頭の IBM Research での System R プロジェクトの開発に遡ることができます。 System R は、多くの最新の SQL ベースのデータベース システムの基礎を築いた先駆的な RDBMS です。 IBM の研究者は、クエリを効率的に実行することの重要性を認識し、実行計画を自動的に生成する技術を考案しました。
実行計画(SQL)の詳細情報
実行プランの主な目的は、データにアクセスして操作して目的のクエリ結果を生成する方法について、データベース エンジンに段階的なガイドを提供することです。データベース エンジンは、これを効率的に達成するために、さまざまなアルゴリズム、アクセス方法、最適化戦略を採用しています。
クエリが DBMS に送信されると、実際のデータの取得と処理が行われる前に、複数のステップのプロセスが実行されます。プロセスの概要は次のとおりです。
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解析中: DBMS はまず SQL クエリを解析して、その構文と意味が正しいことを確認します。適切なテーブル名と列名、正しい構文、有効な参照がチェックされます。
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最適化： クエリが検証されると、クエリ オプティマイザーが機能します。オプティマイザーはさまざまな実行計画を検討し、最も効率的なものを選択します。利用可能なインデックス、統計、データベースの現在の状態などの要素を考慮して、情報に基づいた意思決定を行います。
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実行計画の生成: 最適化後、選択した実行プランが生成されます。実行プランは通常、ツリー状の構造として表され、各ノードが操作 (スキャン、結合、ソートなど) を表し、ノード間の接続がデータ フローを示します。
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実行： 実行計画を取得すると、DBMS は計画に示された手順に従ってクエリを実行します。実行中、エンジンはインデックス シーク、インデックス スキャン、ハッシュ結合、ネストされたループ結合、ソートなどのさまざまな手法を利用してデータをフェッチして処理します。
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結果の取得: 最後に、クエリ エンジンはクエリ結果を取得し、ユーザーまたはアプリケーションに表示します。
実行計画 (SQL) の内部構造 – 実行計画 (SQL) の仕組み
実行プランの内部構造は、基礎となるデータベース システムとそのクエリ オプティマイザーによって異なります。ただし、基本原則はほとんどの DBMS で一貫しています。
実行プランは通常、ツリー状の構造として表され、各ノードが特定の操作に対応し、エッジが操作間のデータ フローを表します。ノードは次のようないくつかのタイプに分類できます。
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テーブルスキャン: このノードは、DBMS がテーブルからすべての行を読み取り、必要なデータを検索するフル テーブル スキャンを表します。
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インデックススキャン/シーク: これらのノードは、インデックスを使用したデータへのアクセスに対応します。インデックス スキャンでは、インデックス エントリを読み取り、テーブルから対応する行をフェッチします。一方、インデックス シークでは、インデックスを使用して行を直接検索します。
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フィルター： フィルター ノードは、述語を適用して、指定された条件に基づいて行をフィルターします。
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選別： ソート ノードは、指定された列に基づいてデータをソートします。
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参加する： 結合ノードは、結合条件に基づいて複数のテーブルのデータを結合します。
データベース オプティマイザーはさまざまな実行計画を評価し、各計画にコストを割り当てます。コストが最も低いプランが最適なプランとして選択され、クエリを満たすために実行されます。
実行計画 (SQL) の主要な機能の分析
SQL の実行プランの主な機能は次のとおりです。
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最適化： 実行計画ではクエリ オプティマイザーを活用し、複数の戦略を検討してクエリを実行する最も効率的な方法を特定します。利用可能なインデックス、統計、テーブル サイズなどの要素を考慮して、各プランのコストを見積もります。
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柔軟性: データベース システムによっては、開発者が実行計画に影響を与えたり、強制したりする場合があります。これは、SQL クエリに埋め込まれたヒントまたはディレクティブを使用することで実現できます。
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動的最適化: 一部の最新の DBMS は動的最適化をサポートしており、実際のデータ分散とリソースの可用性に基づいてクエリ実行中に実行計画が変更されることがあります。
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統計に基づいた意思決定: クエリ オプティマイザーは、データベース内のテーブルとインデックスに関する統計に大きく依存して、最も効率的な実行計画に関する情報に基づいた決定を行います。
実行計画の種類 (SQL)
クエリ オプティマイザーがクエリの複雑さ、データ分散、利用可能なリソースに基づいて考慮する実行プランには、いくつかの種類があります。最も一般的なタイプは次のとおりです。
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テーブルスキャン計画: この計画には、テーブル全体をスキャンして必要なデータを取得することが含まれます。これは、小さなテーブル、またはテーブルの重要な部分にアクセスする必要がある場合に適しています。
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インデックススキャン計画: このプランでは、クエリ オプティマイザーはインデックスを利用して、目的の行を効率的に見つけます。これは、インデックスの選択性が高く、行の小さなサブセットのみにアクセスする必要がある場合にうまく機能します。
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ネストされたループ結合計画: この計画には、1 つのテーブルをループし、結合条件に基づいて別のテーブルで一致する行を調査することが含まれます。これは、テーブルの 1 つが小さく、結合列にインデックスがある場合に効率的です。
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ハッシュ結合プラン: ハッシュ結合は大きなテーブルに使用され、入力テーブルの 1 つに対してハッシュ テーブルを構築し、それをもう 1 つのテーブルでプローブすることが含まれます。大規模な結合には効率的です。
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マージ結合プラン: マージ結合は、両方の入力テーブルが結合列でソートされている場合に適切に機能します。ソートされたデータを効率的にマージして結合を実行します。
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並べ替え計画: このプランは、指定された列に基づいてデータを並べ替えます。これは、ORDER BY クエリや特定の結合の最適化に使用できます。
選択される実行プランのタイプは、クエリ構造、使用可能なインデックス、関連するテーブルのサイズなどのさまざまな要因によって異なります。
実行計画 (SQL) の使用方法
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クエリの最適化: 実行プランの主な目的は、クエリのパフォーマンスを最適化することです。実行計画を理解することで、開発者とデータベース管理者は非効率なクエリを特定し、再構築して実行時間を短縮できます。
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パフォーマンスのトラブルシューティング: クエリが期待どおりに実行されない場合、その実行計画を調査すると、潜在的なボトルネックが明らかになる可能性があります。これにより、インデックスの欠落、不適切な結合戦略、過剰な並べ替えなどの問題を正確に特定できます。
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インデックスのデザイン: 実行計画を分析すると、クエリの実行をより適切にサポートするためにインデックスの作成または変更について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
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欠落している、または古い統計: 古い統計や欠落している統計はクエリ オプティマイザーに誤解を与え、最適とは言えない実行計画を引き起こす可能性があります。統計を定期的に更新すると、カーディナリティの正確な推定値が維持され、クエリのパフォーマンスが向上します。
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非効率的な結合戦略: 場合によっては、クエリ オプティマイザーが不適切な結合戦略を選択し、クエリが遅くなる可能性があります。クエリ ヒントを使用するかクエリを再構築すると、オプティマイザをより良い計画に導くことができます。
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インデックスの選択: クエリ オプティマイザーは、クエリに最適なインデックスを常に選択するとは限りません。このような状況では、インデックスを手動で指定するか、インデックス ヒントを使用すると効果的です。
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パラメータスニッフィング: クエリ パラメータが大きく異なる場合、あるパラメータ セットに対して生成された実行プランが、他のパラメータ セットに対して最適ではない可能性があります。パラメーター スニッフィングとして知られるこの問題は、クエリ パラメーター化やプラン キャッシュなどの手法を使用して解決できます。
主な特徴とその他の類似用語との比較を表とリストの形式で示します。
| 特徴 | 実行計画 (SQL) | クエリプラン | 実行計画（プログラミング） |
|---|---|---|---|
| タイプ | データベースクエリの実行 | データベースクエリの実行 | プログラムの実行 |
| 目的 | クエリのパフォーマンスを最適化する | クエリのパフォーマンスを最適化する | プログラムの流れを決める |
| 粒度 | クエリレベル | クエリレベル | ステートメントまたはコードブロックレベル |
| 使用法 | データベース管理 | データベース管理 | ソフトウェア開発 |
| 表現 | 木のような構造 | 木のような構造 | 制御フロー図 |
| 情報の入手可能性 | データベースシステムのメタデータ | データベースシステムのメタデータ | 実行時に利用可能 |
SQL の実行プランの将来は、データベース テクノロジ、特にクエリの最適化と機械学習の進歩と密接に関係しています。将来の発展の可能性としては次のようなものがあります。
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機械学習ベースの最適化: データとクエリの複雑さが増大し続けるにつれて、機械学習技術がクエリの最適化に統合される可能性があります。これにより、より適応性が高くコンテキストを認識した実行計画が実現される可能性があります。
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自動インデックス作成: 将来のデータベース システムでは、機械学習アルゴリズムを採用して、クエリのパフォーマンスを向上させるインデックスを自動的に識別して作成する可能性があります。
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リアルタイムの動的最適化: 動的最適化がさらに洗練され、変化するデータ分散やワークロードに基づいて実行計画をリアルタイムで適応できるようになる可能性があります。
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グラフベースの実行計画: 実行計画のグラフ表現を調査して、操作と最適化戦略の間のより複雑な関係を可能にすることができます。
プロキシ サーバーを使用する方法、または実行計画に関連付ける方法 (SQL)
プロキシ サーバーは、クライアントとデータベース サーバーの間の仲介者として機能することで、SQL の実行計画を最適化する役割を果たします。これらは次のような方法で役立ちます。
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キャッシング： プロキシ サーバーは、頻繁に実行されるクエリとそれに対応する実行プランをキャッシュできます。これにより、データベース サーバーの負荷が軽減され、後続の同一のクエリに対する応答時間が短縮されます。
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負荷分散: 分散データベース環境では、プロキシ サーバーは、実行計画の分析に基づいて、複数のデータベース サーバー間でクエリの負荷を分散できます。
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圧縮と縮小: プロキシ サーバーは、SQL クエリをデータベース サーバーに送信する前に圧縮および縮小できるため、ネットワーク オーバーヘッドが削減され、クエリの実行時間が短縮されます。
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クエリルーティング: プロキシ サーバーは、実行計画分析に基づいてクエリを最適なデータベース サーバーにルーティングし、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
関連リンク
データベース システムにおける実行計画 (SQL) とクエリの最適化の詳細については、次のリソースを参照してください。
SQL の実行計画の複雑さを理解することは、データベースのパフォーマンスを最適化し、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上させようとしている開発者や管理者にとって非常に重要です。実行計画の内部動作を把握することで、情報に基づいた決定を下し、クエリを微調整し、効率的なデータ取得を確保できるため、最新のデータベース管理システムには不可欠な要素となっています。
