そのSQL、もっと速くなりますよ。

「FORCIA Meetup #4 高速検索を支えるPostgreSQLのノウハウ」の資料です

Transcript

1. そのSQL、もっと速くなりますよ。
 長尾 和昌
 
2022.02.15 FORCIA Meetup #4

2. 自己紹介
 • 長尾 和昌 (Kazumasa Nagao)
 • ソフトウェアエンジニア
 旅行系アプリケーションの開発・保守
 • 職歴
 某電力会社の営業・経理 → プログラミング独学
 → 起業 → 資金が底をつく → 就職
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3. 用語解説（バッチ処理とは）
 • オンライン処理のSQL
 エンドユーザーからのリクエストに応じて結果を返す。
 数秒で完了する（べき）もの。
 
 • バッチ処理のSQL
 最新の料金在庫や商品情報などを顧客DBからコピーして
 検索に必要な各種テーブルを作成する集中処理。
 数十分で終わるものから数時間、なかには10時間を超えるものも。
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4. バッチ処理のSQLの高速化に取り組む
 4アプリケーションで計11時間短縮しました。
 26.5時間 → 15.5時間（4アプリの合計）
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5. 高速化のノウハウを
 4つ紹介させていただきます！
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6. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
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7. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 特に時間がかかっている処理をいくつか
 調べたところ共通点が見つかりました。
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8. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 いつも同じテーブルが登場する。
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9. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 なんだこのテーブルは。
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10. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 SELECT count(*) FROM hoge1; -[ RECORD 1 ]- count | 100000000 10
11. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 でかい。
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12. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 これを見て疑問に思いました。
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13. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 このレコード、本当に全部使われているの？
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14. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 SQLをじっと眺めていると
 さらに共通点が見つかりました。
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15. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 hoge1 が使われるときは
 必ず hoge2 もINNER JOIN されている。
 （部屋IDにてJOIN）
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16. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 つまり hoge2 に存在しない部屋IDは
 絶対に使われることがない。
 ……と、いうことで試してみました。
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17. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 SELECT count(*) FROM hoge1 INNER JOIN hoge2 using (部屋ID) ; -[ RECORD 1 ]- count | 8000000 17
18. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 めっちゃ減った。
 1億 → 800万
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19. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 hoge1 も hoge2 も顧客DBから取得した
 生テーブルだったため、取得のタイミングで
 hoge1 に hoge2 をJOINして
 不要なデータを落としました。
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20. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 これにより、hoge1 を使っている全ての
 SQLが爆速化しました。
 計165分の大幅な短縮となりました。
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21. Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 【まとめ】
 そのレコードは本当に使っているのか。
 使っていないなら可能な限り上流で落とす。
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22. Case2. WHERE句から条件を消したい
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23. Case2. WHERE句から条件を消したい
 プレウォームが遅い。100分もかかる。
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24. Case2. WHERE句から条件を消したい
 プレウォームとは
 バッチ処理の最後、サービス復帰の直前に
 前もってよく投げられるクエリを発行し
 結果をキャッシュに載せる。
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25. Case2. WHERE句から条件を消したい
 問題のSQLをいろいろいじっていて
 あることに気づきました。
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26. Case2. WHERE句から条件を消したい
 SELECT * FROM hoge1 WHERE 方面 = ‘8’;
 「方面=’8’」を消すと爆速化する。
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27. Case2. WHERE句から条件を消したい
 これ消したい。
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28. Case2. WHERE句から条件を消したい
 ただ、必要なので書かれているわけで
 消したいからといって消せるもんじゃない。
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29. Case2. WHERE句から条件を消したい
 消したいなあ。でも消せないなあ。
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30. Case2. WHERE句から条件を消したい
 あっ！！！
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31. Case2. WHERE句から条件を消したい
 テーブルのほうを分ければよいのでは？！
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32. Case2. WHERE句から条件を消したい
 方面の数は有限なので
 もとのテーブル（hoge1）を
 hoge1_1, hoge1_2, hoge1_3 ……
 と分割しました。
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33. Case2. WHERE句から条件を消したい
 SELECT * FROM hoge1 WHERE 方面 = ‘8’ ↓ SELECT * FROM hoge1_8; 33
34. Case2. WHERE句から条件を消したい
 重かった WHERE がなくなり
 プレウォームが100分から15分に短縮。
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35. Case2. WHERE句から条件を消したい
 【まとめ】
 WHEREが重くて困ったら
 テーブルのほうを分けられるか確認する。
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36. Case3. ループするSQLにご注意
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37. Case3. ループするSQLにご注意
 こんなSQLがありました。
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38. Case3. ループするSQLにご注意
 38 ５回ループ { CREATE TABLE 新テーブル_{1~5} AS SELECT hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル_{1~5} ; }
39. Case3. ループするSQLにご注意
 ん？なんか無駄じゃないか？
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40. Case3. ループするSQLにご注意
 40 CREATE TEMPORARY TABLE 一時テーブル AS SELECT hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル ; ５回ループ { CREATE TABLE 新テーブル_{1~5} AS SELECT hoge FROM 一時テーブル INNER JOIN Eテーブル_{1~5} ; }
41. Case3. ループするSQLにご注意
 これでB~DテーブルをJOINする回数が
 5回から1回に減りました。
 処理時間も当然ながら1/5ほどになりました。
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42. Case3. ループするSQLにご注意
 【まとめ】
 ループさせるときは
 本当にループすべきもの以外は
 一時テーブルとして外だしする。
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43. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
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44. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 なんだこのSQLは……読めん。
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45. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 45 SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM ( -- かろうじて理解できた部分、ここから SELECT hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル -- かろうじて理解できた部分、ここまで ) ) );
46. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 階層深いし、ループしてるし
 SELECTのなかに独自実装の関数がいっぱい。
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47. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 しかも処理が遅いのは
 まさにその超複雑な箇所でした。
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48. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 この超複雑な箇所を直接触らずに
 しかもその箇所の速度を上げたい。
 でも、そんなうまい話あるわけ……
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49. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 ANALYZE !!
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50. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 かろうじて理解できた箇所を外だしして
 ANALYZEをかけた状態で
 超複雑な処理を迎えるようにすれば……
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51. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 51 CREATE TEMPORARY TABLE 一時テーブル AS SELECT hoge FROM Aテーブル INNER JOIN Bテーブル INNER JOIN Cテーブル INNER JOIN Dテーブル INNER JOIN Eテーブル ; ANALYZE 一時テーブル; SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM ( SELECT 超複雑な処理 FROM 一時テーブル ) );
52. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 たったこれだけで25%の高速化に成功しました。
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53. Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 【まとめ】
 困ったときのANALYZE
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54. まとめ 54
55. まとめ
 • Case1. 1億レコードの超巨大テーブル
 そのレコードは本当に使っているのか。
 使っていないなら可能な限り上流で落とす。
 • Case2. WHERE句から条件を消したい
 WHEREが重くて困ったら
 テーブルのほうを分けられるか確認する。
 
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56. まとめ
 • Case3. ループするSQLにご注意
 ループさせるときは
 本当にループすべきもの以外は
 一時テーブルとして外だしする。
 • Case4. 理解不能な激ムズSQLでも速くしたい
 困ったときのANALYZE
 
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57. さいごに
 今回ご紹介させていただいたノウハウは
 いずれもトリッキーな技術ではなく
 「なんだそんな単純なことか」
 「そんなこと既にできているに決まっている」
 と思われるようなものも多々あったかと思います。
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58. さいごに
 ただ、ひとつのSQLが数百行数千行あったとしたら
 どうでしょうか。
 その中にたった数行問題のある重い処理が存在する
 ということは十分にあり得ることだと思います。
 そして、それを探し出すのがSQLチューニングの
 楽しさかなと思います。
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59. ご清聴ありがとうございました！
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