エコなSQLの書き方

はじめに

こんにちは、SQLを使ったデータ抽出業務に従事している者です。

近年、データ量が増え続ける中で、データベースの効率的な運用に対するニーズが高まっています。効率的なデータベース操作は、サーバーの消費エネルギーを減少させるだけでなく、データの読み込みが早くなることに直結し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる効果もあります。

この記事では、初学者でもできる、SQLの最適化の基本的な3つのポイントについて解説します。

1.　必要最小限のデータを取得する

データベースからのデータ取得時にやってしまうポイントの一つが「不要なデータの取得」です。
「とりあえず、どんなデータが入っているのか確認したい。」といった理由でやってしまいがちですが、特に大規模データが格納されているテーブルに対して、以下のようなクエリを実行すると、大量のデータが不必要に読み込まれ、システム全体のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。

SELECT 
    *
FROM
    users
;

上記のクエリは、usersテーブルの全ての列を取得してしまうため、必要ではない余分なデータを不要に取得してしまい、メモリやネットワークの無駄使いとなります。

これを避けるためには、以下のような方法で、不要なデータの読み込みを防ぎましょう。

A. カラムの選定:
SELECT *の代わりに、必要なカラム名を明示的に指定しましょう。これにより、不要なデータの読み込みを防げます。

例えば、ユーザーの名前とメールアドレス、年齢、都道府県コードが必要な場合、以下のようなクエリを書くことで、不要なデータの読み込みを回避できます。

SELECT 
    username
    , email
    , age
    , prefecture_code
FROM
    users
;

B. LIMIT句の利用:
必要な行数だけ取得しましょう。特に、多数のレコードが存在するテーブルからデータを取得する際には、LIMIT句を使用して取得行数を制限します。

SELECT 
    username
    , email
    , age
    , prefecture_code
FROM
    users
LIMIT 5
;

2. JOIN操作の効率化

JOINは異なるテーブル間で関連データを結合する強力なSQL操作です。しかし、不適切に使用されると、パフォーマンスの大きなボトルネックになる可能性があります。

JOINの効率化のポイントとしては以下のようなものがあります。
A. 必要最小限のテーブルをJOIN:
必要なテーブルだけをJOINし、不要なテーブルの結合を避けることで、データの転送量と処理量を削減します。

B. ON句の条件の明確化:
ON句の条件は明確にし、必要最小限の行だけが結合されるようにします。

C. 適切なJOINタイプの選択:
INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOINなど、適切なJOINタイプを選択することで、不要なデータの結合や処理を防ぎます。
可能な場合は、INNER JOINを使用しましょう。LEFT JOINやRIGHT JOINよりもパフォーマンスが良くなる可能性があります。

実際のわかりやすいJOINの例を考えてみましょう。
例: 顧客テーブル（customers）と注文テーブル（orders）があり、特定の顧客の注文情報を取得する場面を考えます。

SELECT 
    customers.name
    , orders.order_date
    , orders.amount
FROM 
    customers
    , orders 
WHERE c
    ustomers.customer_id = orders.customer_id
;

このクエリは、両テーブルの全てのカラムと行を結合し、その後WHERE句でフィルタリングを試みます。

SELECT 
    customers.name
    , orders.order_date
    , orders.amount
FROM 
    customers 
INNER JOIN 
    orders 
    ON customers.customer_id = orders.customer_id
;

このクエリは、必要なカラムのみを取得し、効率的なINNER JOINを使用しており、JOINする際のON条件を明確に指定することで、データベースが必要なデータのみを効率的に取得することが可能となっています。

3. WHERE句の最適化

WHERE句の最適化は、クエリパフォーマンスを大きく左右します。効率的なWHERE句を作成することで、データベースが対象とする行の数を大幅に減少させることができ、結果としてクエリの応答時間も短縮されます。

WHERE句の最適化のポイントとしては以下のようなものがあります。

A. 具体的な条件の使用:
可能な限り具体的な条件を用いることで、データベースがスキャンする必要のあるデータの量を削減できます。

SELECT 
    username
    , email
    , age
    , prefecture_code
FROM
    users
WHERE
    prefecture_code = '02'
;

B. 範囲の絞り込み:
検索条件でBETWEENなどを用いて範囲を明確に絞り込むことで、処理するデータの量を減少させます。

SELECT 
    username
    , email
    , age
    , prefecture_code
FROM
    users
WHERE
    age BETWEEN 25 AND 30
;

C. 論理演算の最適化:
ORやANDを利用する際にも、効率的な書き方があります。ORよりもINを使用した方が良い場合があります。

SELECT 
    username
    , email
    , age
    , prefecture_code
FROM
    users
WHERE
    prefecture_code IN ('01', '14', '26', '30')
;

最後に

＜もしあれば一言とお礼＞
以上で紹介したような方法で、クエリの最適化を行うことで、不必要なリソースの消費を抑えることができます。これにより、エネルギーの使用量が削減され、環境への負荷も軽減されます。つまり、効率的で最適化されたクエリの作成と使用は、環境保護にも寄与すると言えます。
データベースのパフォーマンスを向上させながら、よりグリーンで持続可能なテクノロジーの実現に向けて、一緒に努力しましょう。