5.2実行計画とオプティマイザ

アプリケーション開発者やDBAにとって、SQL文そのものが正しくても実行が遅い場合、原因はDBMSがどの手順（実行計画）でその問合せを処理しているかにあります。この節では、DBMSが「どの実行計画が最も速いか」を推定する仕組みであるオプティマイザの考え方と、実行計画を読み解いて遅いクエリを改善する判断力を学びます。

5.2.1コストベース最適化と統計情報

• コストベース最適化（CBO：Cost-Based Optimization）＝同じ結果を得られる複数の実行計画候補（どのインデックスを使うか・どの結合方式にするか等）について、それぞれのI/O・CPUコストを見積もり、推定コストが最小の計画を選ぶ方式。現代の主要なRDBMSはこの方式を採用している。
• コスト見積もりの精度は統計情報（列ごとの値の分布・行数・NULL率・インデックスの選択性等をDBMSが収集したメタデータ）の鮮度に大きく依存する。大量の一括更新・削除の直後など統計情報が古いままだと、実際とかけ離れた行数を見積もり、不適切な実行計画（本来インデックスを使うべき所で全表走査を選ぶ等）を選んでしまうリスクがある。統計情報の再収集（ANALYZE等）を運用に組み込むことが重要になる。

5.2.2結合方式（ネステッドループ／ソートマージ／ハッシュ結合）

• ネステッドループ結合＝外側のテーブルの各行に対して、内側のテーブルを繰り返し検索して一致行を探す方式。内側テーブルの結合列にインデックスがあれば非常に高速だが、インデックスがなければ内側テーブルを行数分繰り返し全表走査することになり、両テーブルが大きいと極めて遅くなる。外側テーブルの行数が少ない場合に向く。
• ソートマージ結合＝両テーブルを結合列であらかじめソートしたうえで、ソート済みの2つの列を先頭から同時に走査してつき合わせる方式。ソート自体にコストがかかるが、既にソート済み（インデックス経由等）であれば効率的。ハッシュ結合＝小さい方のテーブルの結合列からハッシュテーブルを構築し、大きい方のテーブルの各行についてハッシュテーブルを参照して一致を探す方式。等価結合（=）に強く、大量データ同士の結合でインデックスが使えない場合でも比較的高速だが、ハッシュテーブル構築にメモリを要する。