クエリ最適化

Snowflakeで学ぶデータモデリング入門

Nuno Rocha

Director of Engineering

クエリ実行順序

クエリ実行順序、フルクエリ

クエリ実行順序 (1)

クエリ実行順序：FROM

クエリ実行順序 (2)

クエリ実行順序：JOIN

クエリ実行順序 (3)

クエリ実行順序：WHERE

クエリ実行順序 (4)

クエリ実行順序：AGGREGATIONS

クエリ実行順序 (5)

クエリ実行順序：HAVING

クエリ実行順序 (6)

クエリ実行順序：SORT

クエリ実行順序 (7)

クエリ実行順序：LIMIT

クエリ実行順序 (8)

最終的なクエリ実行順序

ベストプラクティス:
- SELECT * は避け、必要な列のみ指定
- データ量削減のために LIMIT を活用
- 早期に WHERE で行を絞り込み、メモリを節約
- 絞り込んだデータに対して集計と GROUP BY を実施し処理を最適化

サブクエリ

サブクエリの概念図

サブクエリ

ホテルチェーンのロイヤルティデータモデル

サブクエリ

1000ポイント超のロイヤルティを持つゲストを取得

SELECT *
FROM guests
WHERE id IN (SELECT guest_id 
                  FROM loyalty_program 
                  WHERE loyalty_points > 1000);

共通テーブル式（CTE）

CTE

共通テーブル式（CTE）

直近の予約詳細を取得

WITH latest_booking AS (
    SELECT guest_id, 
           MAX(checkout_date) AS latest_checkout
    FROM booking_details
    GROUP BY guest_id
)
SELECT bd.*, 
       bd.checkout_date AS latest_booking_date
FROM booking_details bd
    JOIN latest_booking lb 
        ON bd.guest_id = lb.guest_id 
        AND bd.checkout_date = lb.latest_checkout;

CTEとサブクエリ

CTE

長所
- 複雑なクエリの可読性が向上
- 同一クエリ内で再利用可能
- 構造化しやすい
短所
- 追加のオーバーヘッドが発生する場合あり
- 1つのクエリ内に限定

サブクエリ

長所
- 単発用途に簡潔で直接的
- SQL文の様々な位置で柔軟に使用可能
短所
- 複雑になると可読性が低下
- 入れ子で性能低下の恐れ

クエリ実行時間の可視化

クエリプロファイル画面

用語と機能の概要

クエリ最適化: 効率と性能を最大化するようクエリを調整
サブクエリ: 主クエリ内で特定データに焦点を当てる小さなクエリ
共通テーブル式 (CTE): クエリ中の一時的な仮想テーブル
WITH .. AS: CTE を定義するSQL構文
LIMIT: 返す行数を制限する句
HAVING: SUM や MAX などの集計後にフィルタする句
WHERE: グループ化前に行を絞り、効率を向上

CTEとサブクエリのひな形

サブクエリ

SELECT *
FROM table_name
WHERE column_name IN (SELECT column_name 
                  FROM table_name
                  WHERE column_name condition value);

CTE

WITH latest_booking_dates AS (
    SELECT column_name
    FROM table_name)
SELECT *
FROM table_name a
    JOIN other_table_name b 
    ON a.key_column = b.key_column;

Passons à la pratique !

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