遅い - sqlserver 大量データ select 高速化 . [PK_jobs])), --Clustered Index Seek(OBJECT:([mydb].[dbo].[payPer]. クエリEのselectivityの評価結果 このクエリは超高速。実行プランは以下のようになる。 [positionTypeId])), --Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([mydb].[dbo].[jobs]. 32ビットのループカウンタを64ビットに置き換えると、狂ったパフォーマンスの偏差が生じます. ・クエリの新規作成、改修時には、「selectivityの良い選択述語があるか」と「適切なインデックスが存在するか」を確認する, 株式会社ZOZOテクノロジーズ テックリード。Microsoft MVP for Data Platform (August 2020-) SQL ServerをメインにDBに関してつぶやきます。得意領域はチューニング/トラブルシューティング。SQL Server User Groupにて毎月登壇中。https://github.com/masaki-hirose. なぜAndroidエミュレータが遅いのですか? PHP+PDOでsqlite3のデータベースを使うことがありました。 データ件数は、1日1000件ぐらい増える感じで、1万件、5万件、10万件と増えていきます。 当然追加(INSERT)する際は、PK(実際はインデックスなし)の存在を確認してInsert Or Updateな処理が必要になります。 件数が多くなるとトランザク … [PK_state]), SEEK:([mydb].[dbo].[state].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. where句を使ってレコードを検索する場合,and,or,inなどを利用すれば複雑な条件の検索が可能です。ただし,テーブルの結合時にテーブル名付きの列名にしなかったり,インデックスを利用できないようなsqlの書き方だと,sqlの検索パフォーマンスが低下する場合があります。 [positionTypeId]) ORDERED FORWARD), --Clustered Index Seek(OBJECT:([mydb].[dbo].[industry]. you can read useful information later efficiently. [stateId])), --Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([mydb].[dbo].[jobs]. →パフォーマンス面のポテンシャルが高いクエリだが、実際に実行すると遅い(=適切なインデックスが無い), ※MemberEMail / TodoufukenMasterという2テーブルを追加します。それぞれ会員のメールアドレスを持った2000万レコードのテーブルと、都道府県情報を持った47レコードのマスタテーブルとします。, ポイント:selectivityが良いだけでは不十分(=ポテンシャルが高いだけ)で、適切なインデックスが作成されることではじめて高速になる, 結果行数はほぼ同一のクエリだが、実行時間およびCPU負荷にかなりの差がある。適切なインデックスの有無によるもの。 注意してください。これは、レプリケーションがどのくらいうまくセットアップされているかによって異なります。 プライマリボトルネックはストレージが永続的になる可能性が高いため、重いネイバーノイズを伴うストレージやデータストアの分離が難しい場合は、 SELECT COUNT(*) ... 1つだけ待つよりも遅くなりSELECT COUNT(*) ... しかし、あなたが良いレプリケーションを持っているなら、あなたのスピード・ゲインは数またはスレーブに直接関係していなければなりません。 実際、カウントクエリを単独で実行するのに10分かかり、8つのスレーブがある場合は、2分以内に時間を削減できます。 この解決法の詳細を細分化するのに1時間かかります。, もちろん、あなたは本当に驚くほど正確な答えを得ることはできません。この分散的な解決策では、行を削除して挿入できる時間が少しありますが、同じインスタンスで行の分散ロックを取得し、特定の瞬間のテーブル内の行の数, 実際には、これは不可能なようです。なぜなら、基本的にSQLのみの解決策に悩まされていて、瞬時に複数のスレーブに断片化されロックされたクエリを実行するメカニズムは提供されていないと思います。 たぶん、あなたが複製ログファイルを管理していれば、文字通り、この目的のためにスレーブを回転させることになります。とにかく、単一のマシン上でカウントクエリを実行するよりも遅くなりません。, 私はこの優れた記事を見つけました。SQL Server-HOW-TO:各シナリオの良い要点を示すmartijnh1からテーブルの正確な行数をすばやく取得します 。, 私は特定の条件に基づいてカウントを提供する必要があるところでこれを拡張する必要があります。この部分を理解するときは、この回答をさらに更新します。, DBCC UPDATEUSAGE(データベース)をCOUNT_ROWSで実行します。これは、大きな表に時間がかかる場合があります。, SQL管理スタジオが行を数える方法(表のプロパティ、記憶域、行数を参照)。 非常に高速ですが、依然としておおよその行数です。, 私はこの質問に遅れていますが、ここではMySQLで(MySQLを使用して)できることがあります。 私はここで私の観察を共有しています:, 結果 行数: 508534 コンソール出力:影響を受ける行:0検出された行:1警告:0クエリー1の持続時間:0.125秒。 行数が多い表の場合はしばらく時間がかかりますが、行数は非常に正確です。, 結果 行数: 511235 コンソール出力:影響を受けた行:0見つかった行:1警告:0 1クエリの継続時間:0.250秒要約:行数が正確ではありません。, 結果 行数: 507806 コンソール出力:影響を受けた行:0見つかった行:48警告:0クエリー1の持続時間:1.701秒。 行数が正確ではありません。, 私はMySQLやデータベースのエキスパートではありませんが、非常に大きなテーブルの場合は、オプション2または3を使用して、いくつの行が存在するかについての「公正なアイデア」を得ることができます。, UI上にいくつかの統計情報を表示するために、これらの行数を取得する必要がありました。 上記のクエリでは、合計行が50万を超えていることを知っていたので、正確な行数を表示せずに「50万行以上」などの統計情報を表示することになりました。, たぶん私はOPの質問に本当に答えなかったかもしれないが、私はそのような統計が必要な状況でやったことを分かち合っている。 私の場合、おおよその行を表示することは容認でき、上記は私のために働いた。, 私は答えた他の人ほど近くにいるわけではありませんが、テーブルからランダムな行を選択するために使用していた手順に問題がありましたが(あまり関係ありません)、参照表の行数を知る必要がありましたランダムインデックスを計算する。 伝統的なCount(*)またはCount(1)の作業を使用していましたが、私のクエリが実行されるまでに2秒以上かかることがありました。 代わりに(私のテーブル 'tbl_HighOrder')私は使用しています:, それは素晴らしい動作し、Management Studioのクエリ時間はゼロです。. Why not register and get more from Qiita? By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away.  ※ここでもユーザーのアクセス回数によってどの程度シビアに考えるべきかは変わってくる SELECT * FROM `sales` order by `sale_date` limit 10000; # '2018-01-01 00:00:00 '2017-01-01 00:00:00'は例なので、実際は取得できた値をいれる, Three strategies for accessing Google Cloud Storage from PHP, How to synchronize Elasticsearch with MySQL, Geolocation with BigQuery: De-identify 76 million IP addresses in 20 seconds. SQL Server - 2008 - SPARSE Columnsの紹介 - Pinal Daveの 第2部 :, すべてのSPARSE列は、データベースに1つのXML列として格納されます。 SPARSEカラムの利点と欠点のいくつかを見てみましょう。, INSERT、UPDATE、およびDELETEステートメントは、スパース列を名前で参照できます。 SPARSE列は1つのXML列としても機能します。, SPARSE列は、フィルタされたIndexesを利用できます。ここでは、データが行内に格納されます。, SPARSE列は、データベースにゼロまたはヌル値があると、データベース領域を大量に節約します。, SPARSE列にIDENTITYまたはROWGUIDCOLプロパティがありません。, SPARSE列は、text、ntext、image、timestamp、geometry、geographyまたはユーザー定義のデータ型には適用できません。, SPARSE列には、デフォルト値またはルールまたは計算列を含めることはできません。, クラスタ化インデックスまたは一意の主キーインデックスは、SPARSE列に適用できません。 SPARSE列はクラスタード・インデックス・キーの一部にすることはできません。, SPARSE列を含む表は、通常の8060バイトの代わりに最大サイズ8018バイトを持つことができます。 SPARSE列を含むテーブル操作では、通常の列よりもパフォーマンスが低下します。, SQL Server 2008の新しい機能SPARSE COLUMNのチュートリアルを行った後、列の値が0またはNULLの場合はスペースをとらないが、値がある場合はスペースの4倍の時間がかかりますスパース列)が保持されます。, 私の理解が正しければ、なぜデータベース設計時にそれをやるのだろう? そして私がそれを使うと、どんな状況になるのでしょうか?, また、好奇心のために、列が疎な列として定義されているときに空き領域が得られないのはどうしてですか(私は、その内部実装は何ですか?, あなたは間違ってそれを読んでいる - それは4倍のスペースを取ることはありません。, 具体的には、4 *(4バイト、脚注を参照)ではなく、4x(4を掛ける)と言います。 スペースの正確な4倍の唯一のケースはchar(4)です。これは、NULLが64%以上存在する場合に節約を見ます。, 行ごとに1回だけでなく4バイトを失います。 ヌルではない行内のす​​べてのセルに適用されます。, スパース列は、列内の空でない属性を処理するための索引を作成するだけなので、フィルタリングされた索引ではうまく機能します。, スパース列の上に列セットを作成して、そのセットでカバーされている列からすべての非NULLデータのxmlクリップを戻すことができます。 列セットは列自体のように動作します。 注:テーブルごとに1つの列を設定することはできます。, 変更データキャプチャとトランザクションレプリケーションはどちらも機能しますが、列セット機能は動作しません。, スパース列にデータがある場合、通常の列よりも4バイト多くなります。たとえば、ビット(通常は0.125バイト)が4.125バイトで、ユニークな識別子の増加が16バ​​イトから20バイトになります。, text、ntext、image、timestamp、ユーザー定義のデータ型、ジオメトリ、または地理、またはFILESTREAM属性を持つvarbinray(max)をスパースにすることはできません。 (変更された17/5/2009年、誤字を犯したAlexに感謝します), 計算された列をスパースにすることはできません(スパース列は別の計算列の計算に使用できます), スパース列はクラスタ化インデックスの一部を構成できません。 必要な場合は、疎な列に基づいて計算列を使用し、その上にクラスタードインデックスを作成します(オブジェクトを破棄する種類)。, スパース列へのアクセス(読み書き)はより高価ですが、これについて正確な数値を見つけることはできませんでした。, SQL Server - 2008 - SPARSE Columnsの紹介 -. [salaryPerId]) ORDERED FORWARD), --Clustered Index Seek(OBJECT:([mydb].[dbo].[positionType]. クエリが注文を含んでいない場合は、それが見つかった場合でもデータを返します。 クエリを再度実行すると、データが同じ順序で返されるという保証はありません。, order by句を含める場合、dabataseは正しい順序で行のリストを作成し、その順序でデータを返す必要があります。 これには余分な時間がかかります。, クエリが返される可能性がある多数の列をソートするには、おそらく時間がかかります。 ある時点で、バッファ領域が使い果たされ、データベースがスワッピングを開始し、パフォーマンスが低下します。, より少ない列を返すようにしてください(Select *の代わりに必要な列を指定してください)。, 私は(LINQ to Entitiesによって生成された)SQLクエリを持っていますが、これはおおよそ次のようなものです。, クエリでは約1200行が返されますが、これは膨大な量ではないと思います。 残念ながら16秒もかかります。 ORDER BYが指定されていない場合、クエリは<1秒かかります。, 私はSQL Server Management Studioを使用してstartDatetime列のインデックスを作成し、 "cityId、industryId、startDatetime、positionTypeId、payPerId、stateId"(つまり、 "jobs"のすべての列JOINと列の上でORDER BYを使用します)。 JOINで使用する各列にはすでに個別の索引があります。 残念ながら、これはクエリをより速くしませんでした。, 重要な行は "| - ソート(ORDER BY:([mydb]。[dbo]。[jobs]。[issueDatetime] ASC))" - その列の索引には何も触れていないようです。, なぜ私のORDER BYはクエリを非常に遅くするのですか?クエリを高速化するにはどうすればよいですか?, クラスタード・インデックスのフィールドはどのような順序で含まれていますか? startDateTimeフィールドを最初に配置して、 ORDER BYが一致するようにするか、この場合は(countryId, startDateTime)を順番に並べます(間接的にcountryNameを使用して1つのcountryIdを選択してから、 startDateTimeます。, 問合せはすべての列( * )を投影するため、結合条件には5列が必要であり、ジョインされた表の列には選択できないWHERE句があり、 索引のTipping Pointにヒットします 。オプティマイザは、テーブル全体をスキャンするのに費用がかからず、フィルタリングしてソートして、インデックスをスキャンし、テーブルの各キーをルックアップして必要な余分な列(結合の場合は5、残りの場合は* )を取得します。, Jeffrey氏は、クラスタ化インデックスを作成すると100%のクエリをカバーし、パフォーマンスは確実に向上しますが、クラスタ化インデックスを変更すると多くの副作用があります。 私は上記のような非クラスタ化インデックスから始めます。 他のクエリで必要とされない限り、作成したクラスタ化されていない他のすべてのインデックスを削除できます。このクエリは役に立ちません。, --Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([mydb].[dbo].[jobs]. 非常に大きなテーブルの正確な行数を数える最速の方法は? [salaryPerId])), --Sort(ORDER BY:([mydb].[dbo].[jobs]. 弊社ではGtaxという、仮想通貨取引の際に生じた所得を計算するWebサービスを、仮想通貨投資家の方々に提供させていただいています。, Gtaxの主な使い方は、仮想通貨取引所での取引履歴を取引所からCSVでダウンロードし、それをGtaxに取り込んでから計算するという流れになっています。, その中で、ユーザーによってはボット取引などを活用して大量の取引履歴を計算しないといけない方も多くいらっしゃいます。(多い方だと50万回ほどの取引をしていらっしゃる方もいます (!)), 所得計算の際には、全件の取引履歴を参照かつ更新することが求められ、愚直なままで対応するとかなりの待ち時間が発生してしまいます。そこで、計算の高速化に当たって工夫した点を以下にご紹介します。, まずは実際更新を行う箇所である、UPDATE文の工夫について見ていきましょう。バルクインサートはよく使われると思いますが、バルクアップデートも更新時の高速化として非常に効果的です。, GtaxではMySqlを利用していますが、バルクアップデートの書き方は2パターンあります。, 一つはCASE WHEN構文を使ったやり方です。可読性が高く取り扱いやすいため、私はこちらを選択しました。, もう一つはELT()とFIELD()を使う方法です。若干テクニカルな方法ですが、CASE WHENよりも文字数を抑えられるのが利点です。, 更新するレコードを処理するため、SELECTでアプリケーションロジックにもってこなければならないのですが、一度に全てもってくるとアプリのメモリ容量をオーバーするので、分割してレコードを取得することになるます。, GtaxはLaravelというPHPのフレームワークを使っており、最初はchunk()というフレームワークのメソッドで処理していました。以下のような使い方です。, 一見良さそうなクエリに見えますが、offsetが増えるごとにクエリ速度がどんどん遅くなっていきます。これは、offsetを指定しても、結局常にoffset0から行を走査していってしまうからです。, ちゃんとoffsetを指定したところから走査を開始するためには、whereで開始を指定してあげることが必要です。10000件selectが終わったタイミングのsale_dateを保存しておき、以下のようにクエリを走らせるようにすれば良いはずです。, これでおおよそはOKなのですが、sale_dateが重複するレコードが存在する場合はそこで順序がとれなくなるため、以下のようにやや複雑なクエリで対応する必要があります, chunk()ではこのような対応をすることはできないので、chunkに似たメソッドを自作することで対応しました。, 詳しく解説すると長くなってしまうのでこれぐらいで留めておきますが、もっと知りたい方はこちらのサイトが参考になります。, https://use-the-index-luke.com/ja/sql/partial-results/fetch-next-page, (余談ですが、上のサイトにある行値式を使ったクエリは、MySql5.7で試したところ、結果はちゃんとでるのですが、インデックスが効かないため使用を断念しました。), LaravelのEloquentのモデルは非常に便利ですが、パフォーマンスとのトレードオフとなっているため、今回の速度が求められる計算の場面では利用せず自作のクラスを使いました。, 今回対象となる取引履歴のTradeクラスを例にとると、早くしたい場合用にLightTradeクラスを作成し、Tradeクラスと似たように使えるよう、テーブルのカラムをプロパティに設定し、共通で使えるメソッドはTradableというトレイトにまとめました。, Laravelのお作法に反しているので基本的にはあまりやるべきでないと思いますが、どうしても速度が必要になる場合は上記のように工夫して使うのはアリだと思います。, ブロックチェーン業界では、イーサリアムをはじめとしたブロックチェーン自体のコードを書くことだけではなく、こうした周辺サービスの開発が重要です。むしろ、こうした周辺領域の開発を通して、どれだけユーザにとって使いやすい技術にできるかという点が、ブロックチェーン技術を社会実装する上で鍵になることは間違いありません。, Aerialのメンバーと一緒に話してみたい、ブロックチェーン技術の社会実装に興味がある、という方はぜひ一度私たちとお話しにオフィスまで遊びに来てください!, エンジニア募集▷https://www.wantedly.com/projects/271402, $query->chunk(10000, function ($record) {, SELECT * FROM `sales` order by `sale_date` limit 10000 offset 0. selectivityが最も良い検索述語のみがシーク述語となり、それ以外は結合条件がシーク述語になっている, A.MemberID between *** という検索述語で10万レコードくらいまでしか絞り込めないため、MemberEmail / MemberAdditionalのSeek回数がそれぞれ約10万回とかなり多い。, Memberのレコードをそこまで絞り込めなかった(パフォーマンス的な)悪影響がMemberEmail / MemberAdditionalへ伝搬していく様子が分かる。, ・JOINを含むSELECT文は、実際は各テーブル(orインデックス/ヒープ)ごとにデータを絞り込み、合体するという処理を繰り返す, ・複数テーブルに対する検索述語が存在する場合でも、基本的には最もselectivityが良い検索述語のみがシーク述語(=実行時のデータ走査用述語)となり、それ以外は結合条件がシーク述語となる, ・最もselectivityが良い検索述語による絞り込みレコード数は、その後の各結合処理の実行回数(≒レコード数)へと影響が伝搬していく SQL Server 2016, Minimal logging and Impact of the Batchsize in bulk load operations; 高速挿入について言及されているのは「TF692」の 次の説明 となります。 ヒープまたはクラスター化インデックスへのデータの一括読み込みの間に高速挿入を無効にします。 [cityId])), --Nested Loops(Inner Join, OUTER REFERENCES:([mydb].[dbo].[jobs]. [PK_city]), SEEK:([mydb].[dbo].[city].[id]=[mydb].[dbo].[jobs]. “大量レコード更新時のパフォーマンス改善について” is published by Shinichiro Nogami in Aerial Partners. 高速挿入について言及されているのは「tf692」の 次の説明 となります。 ヒープまたはクラスター化インデックスへのデータの一括読み込みの間に高速挿入を無効にします。 遅い - sqlserver 大量データ select 高速化 . SQL Server 2016,2017でデータのバックアップをする際に「エラー5アクセスが拒否されました。」のエラーが発生して、バックアップできない時の対処方法 約1年前にSQL Server “大量レコード更新時のパフォーマンス改善について” is published by Shinichiro Nogami in Aerial Partners. [issueDatetime] ASC)), --Hash Match(Inner Join, HASH:([mydb].[dbo].[currency].[id])=([mydb].[dbo].[jobs]. Help us understand the problem. 2つのクエリの時間がかかる部分は、テーブルから行を取得しています。 論理的に言えば、 LIMIT 0, 30バージョンでは、30行しか検索する必要がありません。 LIMIT 10000, 30バージョンでは、10000行が評価され、30行が返されます。 いくつかの最適化が私のデータ読み取りプロセスを行うことができますが、以下を考慮する:, クエリにWHERE句があった場合はどうなりますか? エンジンは、条件を満たすすべての行を戻してからデータをソートし、最後に30行を取得する必要があります。, 行がORDER BYシーケンスで処理されない場合も考慮してください。 すべての修飾行をソートして、戻す行を判別する必要があります。, 短いシナリオ:1,600万件以上のレコード[2GBのサイズ]を持つテーブル。 SELECTでのLIMITオフセットが大きいほど、ORDER BY * primary_key *を使用するとクエリが遅くなります。, それは30レコードしか注文しません。 ORDER BYのオーバーヘッドではありません。 最新の30行をフェッチすると、約180秒かかります。 単純なクエリをどのように最適化できますか?, MySQLは10000番目のレコード(または80000番目のバイトをあなたの提案とする)に直接行くことはできません。そのようにパック/オーダーされている(または1から10000までの連続した値がある)ことは想定できません。 実際にはそうかもしれませんが、MySQLは穴/ギャップ/削除されたIDがないと仮定することはできません。, したがって、ボブが指摘しているように、MySQLは返すべき30を見つける前に、10000行を取得しなければなりません(またはidのインデックスの10000番目のエントリをたどる)。, fast(er)であり、欠落しているid (つまりギャップ)がないという条件で同じ結果を返します。, クエリが最初のOFFSET + LIMITレコードをカウントする必要がある(そしてそのうちのLIMITしか取らない)ため、オフセットが大きいほどクエリが遅くなります。 この値が高いほど、クエリが実行される時間が長くなります。, 最初はレコードの長さが異なる可能性があり、2番目に削除されたレコードのギャップが存在する可能性があるため、クエリはOFFSETに正しく移動できません。 途中で各レコードをチェックしてカウントする必要があります。, idがMyISAMテーブルのPRIMARY KEYであると仮定すると、このトリックを使ってidを高速化することができます:, 私はまったく同じ問題を自分で持っていました。 あなたがこのデータの大量を収集し、30の特定のセットではないという事実を考えれば、おそらくループを実行し、オフセットを30だけインクリメントします。, したがって、常にゼロをオフセットすることができます。 あなたはパフォーマンスの向上に驚かれるでしょう。.

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