ユースケース 5 – サブクエリまたは CTEs

Common Table Expressions (CTEs大きなクエリを小さなクエリに分割するのに役立ちます。これにより、クエリ全体の保守が容易になります。

サブクエリ結合は CTE 結合に置き換えられます。これは、クエリの名前が付けられ、CTE セクション内で区切られるため、より読みやすくなります。これは、クエリのサイズが大きくなり、クエリの維持が難しくなった場合に特に役立ちます。さらに、PostgreSQL の CTE 結果がマテリアライズされます。CTE を複数の場所で呼び出すと、実際のクエリ定義は 1 回だけ実行されます。結果はメモリに保存されます。これは、同じクエリ内の複数の場所で使用する必要がある複雑なロジックに使用できます。そのロジックを CTE 内に配置し、CTE を何度でも呼び出します。

例えば、ある顧客がインラインアプリケーションクエリをクエリ内の多くのサブクエリで使用していました。サブクエリは、アプリケーションから送信された入力パラメータ値でフィルタリングされました。

EXPLAIN  ANALYZE
SELECT * FROM 
ORDER_DETAILS A  
WHERE A.ORDID IN  (SELECT ORDID FROM PAYMENT_DETAILS)
AND A.ORDID IN  (SELECT ORDID FROM   ITEM_DETAILS  )
AND  A.ORDID = 1000000;

"Nested Loop Semi Join  (cost=3000.00..194258.21 rows=5 width=74) (actual time=201.605..747.945 rows=5 loops=1)"
"  ->  Nested Loop Semi Join  (cost=2000.00..135040.47 rows=5 width=74) (actual time=146.016..666.779 rows=5 loops=1)"
"        ->  Gather  (cost=1000.00..78580.31 rows=5 width=74) (actual time=58.893..463.570 rows=5 loops=1)"
"              Workers Planned: 2"
"              Workers Launched: 2"
"              ->  Parallel Seq Scan on order_details a  (cost=0.00..77579.81 rows=2 width=74) (actual time=165.627..549.702 rows=2 loops=3)"
"                    Filter: (ordid = 1000000)"
"                    Rows Removed by Filter: 1666665"
"        ->  Materialize  (cost=1000.00..56460.07 rows=3 width=4) (actual time=17.424..40.638 rows=1 loops=5)"
"              ->  Gather  (cost=1000.00..56460.06 rows=3 width=4) (actual time=87.113..203.178 rows=1 loops=1)"
"                    Workers Planned: 2"
"                    Workers Launched: 2"
"                    ->  Parallel Seq Scan on payment_details  (cost=0.00..55459.76 rows=1 width=4) (actual time=174.431..423.792 rows=1 loops=3)"
"                          Filter: (ordid = 1000000)"
"                          Rows Removed by Filter: 1333002"
"  ->  Materialize  (cost=1000.00..59217.64 rows=4 width=4) (actual time=11.117..16.231 rows=1 loops=5)"
"        ->  Gather  (cost=1000.00..59217.62 rows=4 width=4) (actual time=55.581..81.148 rows=1 loops=1)"
"              Workers Planned: 2"
"              Workers Launched: 2"
"              ->  Parallel Seq Scan on item_details  (cost=0.00..58217.22 rows=2 width=4) (actual time=287.030..411.004 rows=1 loops=3)"
"                    Filter: (ordid = 1000000)"
"                    Rows Removed by Filter: 1333080"
"Planning Time: 0.266 ms"
"Execution Time: 747.986 ms"

CTE を使用してサブクエリを変更し、必要な行セットのみを取得するようにフィルターを追加すると、クエリのパフォーマンスが向上します。

EXPLAIN  ANALYZE
WITH PAYMENT AS
 (
	 SELECT * FROM PAYMENT_DETAILS WHERE  ORDID = 1000000
 ),
ITEM AS 
(SELECT * FROM ITEM_DETAILS  WHERE  ORDID = 1000000)
SELECT * FROM 
ORDER_DETAILS A JOIN PAYMENT B
ON A.ORDID=B.ORDID 
JOIN ITEM C ON B.ORDID=C.ORDID

"Nested Loop  (cost=3000.00..194258.91 rows=60 width=166) (actual time=586.410..732.918 rows=80 loops=1)"
"  ->  Nested Loop  (cost=2000.00..115677.83 rows=12 width=92) (actual time=456.760..457.083 rows=16 loops=1)"
"        ->  Gather  (cost=1000.00..59217.62 rows=4 width=48) (actual time=153.802..154.060 rows=4 loops=1)"
"              Workers Planned: 2"
"              Workers Launched: 2"
"              ->  Parallel Seq Scan on item_details  (cost=0.00..58217.22 rows=2 width=48) (actual time=85.417..249.045 rows=1 loops=3)"
"                    Filter: (ordid = 1000000)"
"                    Rows Removed by Filter: 1333332"
"        ->  Materialize  (cost=1000.00..56460.07 rows=3 width=44) (actual time=75.738..75.753 rows=4 loops=4)"
"              ->  Gather  (cost=1000.00..56460.06 rows=3 width=44) (actual time=302.947..303.005 rows=4 loops=1)"
"                    Workers Planned: 2"
"                    Workers Launched: 2"
"                    ->  Parallel Seq Scan on payment_details  (cost=0.00..55459.76 rows=1 width=44) (actual time=184.609..294.784 rows=1 loops=3)"
"                          Filter: (ordid = 1000000)"
"                          Rows Removed by Filter: 1333332"
"  ->  Materialize  (cost=1000.00..78580.34 rows=5 width=74) (actual time=8.103..17.238 rows=5 loops=16)"
"        ->  Gather  (cost=1000.00..78580.31 rows=5 width=74) (actual time=129.641..275.795 rows=5 loops=1)"
"              Workers Planned: 2"
"              Workers Launched: 2"
"              ->  Parallel Seq Scan on order_details a  (cost=0.00..77579.81 rows=2 width=74) (actual time=78.556..268.994 rows=2 loops=3)"
"                    Filter: (ordid = 1000000)"
"                    Rows Removed by Filter: 1666665"
"Planning Time: 0.108 ms"
"Execution Time: 732.953 ms"

これらは、サンプルデータの観測値です。巨大なデータセットでクエリを実行すると、パフォーマンスの差は非常に大きくなります。