BIサービス SQL高速化の仕組み
SQL高速化 を考えてみます。
２つのレコードを接続するとき
例１
1万行の検査データ と １００行の 品目マスタデータ があり
検査データの 品目コードに 品目マスタの 品目名と標準原価をつなぐ。
方法
①LEFT OUTER JOIN
②INNER JOIN
③SELECT句のサブクエリ
評価
① 1万行が 各行で 100行の品目マスタを検索するので 100万回の検索が発生する
② 1万行は 100行マスタを１回検索したらJOINできるので、 1万100回の検索でよい(圧倒的に早い）
③ １万行は 毎回サブクエリを行うので 100万回の検索が発生する
ただし ②のときは １万行レコードに 100行マスタに存在しない場合は 削除されてしまうので、注意が必要
例２
１万行の不良結果データと １万行の検査結果データを結合して、不良率を計算する
例１から考えると ②INNER JOIN がよさそうですが、
A: INNER JOIN : １万＋１万 の計算
B: UNION接続 ＋ GROUP BY： 不良結果１万 と 検査結果１万を 列並びを同期させて UNIONで合わせ
それを GROUP BY で １万行に纏める
このやり方は 掛け算ではなく 足し算になるので、さらに早くなる
なんと B が A の １０倍近い速度（処理時間が 1/10 !!)
★金言 ・・・
大量データ + 大量データ の 結合には [ UNION 接続 と GROUP BY ]
