過剰な結合によるパフォーマンスの低下を避けるためにデータ集約クエリを最適化するにはどうすればよいですか?

効率的なデータ集約のためのデータベース クエリの最適化

データベース最適化の領域では、「結合を少なくする」という原則が当てはまります。過剰な結合は、計算コストを単に追加するのではなく、倍増させる可能性があります。ただし、特定の条件が満たされていれば、単一のクエリで効率的なデータ集計を実現することは可能です。

それぞれが同じ主キーを使用して結合されている 4 つのテーブルから個別のレコードをカウントする必要があるシナリオを考えてみましょう。各結合のカウントを個別に取得するには、通常、サブクエリが使用されます。ただし、次の戦略を利用することで、より合理化されたアプローチが可能です。

select alb.titreAlb as "Titre",
       count(distinct payalb.idAlb, payalb.PrimaryKeyFields) "Pays",
       count(distinct peralb.idAlb, peralb.PrimaryKeyFields) "Personnages",
       count(distinct juralb.idAlb, juralb.PrimaryKeyFields) "Jurons"
from album alb
left join pays_album payalb using ( idAlb )
left join pers_album peralb using ( idAlb )
left join juron_album juralb using ( idAlb )
where alb.titreAlb = "LES CIGARES DU PHARAON"
group by alb.titreAlb

このクエリでは、DISTINCT キーワードを追加のフィールドと組み合わせて利用し、各結合内で確実に一意のカウントを実行します。ただし、一般的に DISTINCT は結合によって課せられるパフォーマンスのペナルティを軽減しないことに注意することが重要です。

最適なパフォーマンスを達成するには、結合されたテーブルの (idAlb PrimaryKeyFields) フィールドをカバーする適切なインデックスを持つことが不可欠です。 。このようなインデックスを配置すると、DISTINCT 句により並べ替え操作を回避してクエリの実行を最適化できる可能性があります。

このアプローチを、サブクエリを使用した SlimGhost のアプローチ、単一結合など、元の投稿で言及した代替ソリューションと比較してください。インデックスが適切に最適化されている場合、クエリは同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供する可能性があります。この手法は、結合の数を最小限に抑え、効率的なインデックス作成を利用することにより、データ集約に対するバランスの取れたアプローチを提供し、精度と計算効率の両方を保証します。

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