SQLのパフォーマンスを知る

はじめに

この記事は、SQLのパフォーマンスに関するお話です。

事前準備

以下のテーブルを準備します。

DDL

create table if not exists public.users
(
    id                 integer                                            not null primary key,
    login_id           varchar(50)                                        not null,
    name               varchar(255)                                       not null,
    branch_id          integer                                            not null,
    created_at         timestamp                                          not null
);


create table if not exists public.branches
(
    id                 integer                                            not null primary key,
    name               varchar(255)                                       not null,
    created_at         timestamp                                          not null
);

■ユーザーテーブル（users）

ID（id）	ログインID（login_id）	名前（name）	支店ID（branch_id）	登録日時（created_at）
1	user1	ユーザー1	1	2025-02-04T12:00:00
2	user2	ユーザー2	1	2025-02-04T13:00:00
3	user3	ユーザー3	2	2025-02-04T14:00:00

■支店テーブル（branches）

ID(id)	名前（name）	登録日時（created_at）
1	fugafuga支店	2025-02-04T12:00:00
2	hogehoge支店	2025-02-04T13:00:00

検証内容

fugafuga支店のユーザーを検索する。

サンプル1（一般的なSQL）

一般的なSQL

SELECT
    users.*
FROM users
INNER JOIN branches ON
    branches.id = users.branch_id
WHERE
    branches.name = 'fugafuga支店';

サンプル2（JOIN条件で絞り込むSQL）

JOIN条件に変更したSQL

SELECT
    users.*
FROM users
INNER JOIN branches ON
        branches.id = users.branch_id
    AND branches.name = 'fugafuga支店';

パフォーマンスの比較

■計算量(𝑂)

クエリ	インデックスなし	インデックスあり
サンプル1	𝑂(n x m)	𝑂(n)
サンプル2	𝑂(n x m)	𝑂(n)(より速い)

ポイント:
インデックスがない場合: 両方のクエリは同じ計算量です 𝑂(𝑛 × 𝑚)
インデックスがある場合: サンプル2のクエリの方が速くなります。

理由:
JOINの段階で「branches.name = 'fugafuga支店'」の条件が適用されるため、無駄なループが減ります。
一方、サンプル1では、まず全ての「users」と「branches」を結合し、その後に「WHERE」で絞り込むため、より遅くなります。

考察

クエリ	処理のタイミング	パフォーマンス
サンプル1	結合後に「branches.name = 'fugafuga支店'」を適用	結合後にフィルタリング (遅い)
サンプル2	JOINの段階で「branches.name = 'fugafuga支店'」を適用	JOINの段階で絞り込み(より速い)

推奨:

• 大規模なデータセットの場合、サンプル2を使用する方が「パフォーマンス」が良いです
• 特に、branches.id と branches.name にインデックスがある場合、サンプル2は「大幅に高速化」されます