Level 0 実行計画(Query Plan)の読み方
以下のようなSQLの実行計画を取得してみる。
UPDATE
T_ITEM_INBOUND t3
SET
status_flag = '9'
, updated_datetime = CURRENT_TIMESTAMP
, updated_by = 'APP_001'
FROM
(
SELECT
t1.group_num
, t1.level3_item_code
FROM
T_ITEM_INBOUND t1
WHERE
t1.status_flag = '1'
AND t1.group_num = '10'
AND t1.level3_item_code = '1000-2000-3000'
GROUP BY
t1.group_num
, t1.level1_item_code
, t1.level2_item_code
, t1.level3_item_code
, t1.color_code
, t1.size_code
, t1.pattern_length_code
HAVING
1 < COUNT(t1.group_num)
) t2
WHERE
t3.status_flag = '1'
AND t3.group_num = t2.group_num
AND t3.level3_item_code = t2.level3_item_code
AND t3.brand_code = 'TK'
AND t3.region_code = 'JP'
上記クエリの先頭に EXPLAIN ANALYZE というフレーズを付与→実行することで、以下のように実行計画が出力される。
Update on T_ITEM_INBOUND t3 (cost=19152.43..40432.82 rows=1 width=299) (actual time=65.760..65.760 rows=0 loops=1)
-> Hash Join (cost=19152.43..40432.82 rows=1 width=299) (actual time=65.758..65.758 rows=0 loops=1)
Hash Cond: (((t3.group_num)::text = (t2.group_num)::text) AND (t3.level3_item_code = t2.level3_item_code))
-> Seq Scan on T_ITEM_INBOUND t3 (cost=0.00..19152.36 rows=283735 width=150) (actual time=4.019..4.019 rows=1 loops=1)
Filter: (((status_flag)::text = '1'::text) AND (brand_code = 'TK'::text) AND (region_code = 'JP'::text))
Rows Removed by Filter: 11
-> Hash (cost=19152.42..19152.42 rows=1 width=62) (actual time=61.731..61.731 rows=0 loops=1)
Buckets: 1024 Batches: 1 Memory Usage: 8kB
-> Subquery Scan on t2 (cost=19152.37..19152.42 rows=1 width=62) (actual time=61.730..61.730 rows=0 loops=1)
-> GroupAggregate (cost=19152.37..19152.41 rows=1 width=55) (actual time=61.730..61.730 rows=0 loops=1)
Group Key: t1.group_num, t1.level1_item_code, t1.level2_item_code, t1.level3_item_code, t1.color_code, t1.size_code, t1.pattern_length_code
Filter: (1 < count(t1.group_num))
Rows Removed by Filter: 1
-> Sort (cost=19152.37..19152.38 rows=1 width=55) (actual time=61.724..61.724 rows=1 loops=1)
Sort Key: t1.level1_item_code, t1.level2_item_code, t1.color_code, t1.size_code, t1.pattern_length_code
Sort Method: quicksort Memory: 25kB
-> Seq Scan on T_ITEM_INBOUND t1 (cost=0.00..19152.36 rows=1 width=55) (actual time=21.804..61.714 rows=1 loops=1)
Filter: (((status_flag)::text = '1'::text) AND ((group_num)::text = '10'::text) AND (l3_item_code = '1000-2000-3000'::text))
Rows Removed by Filter: 283734
全てを説明するのは長くなるので要点だけ。
インデントは処理の順番を表す
- 処理を行う単位（=実行計画の各レコード）ノードと呼ぶ。
- ノードはツリー構造で表現される。最下層のノード（=リーフノード）は必ずテーブルスキャンノードとなる。
- 最下層（=インデントが深い）のノードから順に実行される。
- 最下層ノードの親は結合ノードでさらにその親はその他のノードになっている。
テーブルスキャンノード
テーブルからデータを取り出す役割。代表的なスキャン方法は以下の通り。
- Seq Scan: テーブル全体を順番にスキャンする
- Index Scan: テーブルに付与されているインデックスのみをスキャンし、実テーブルはスキャンしない
今回の例では Seq Scan が使われいている。
結合系ノード
複数のテーブルを結合する役割のノードです。代表的な結合方法は以下の通り。
- Nested Loop: 外側テーブルの行毎に内側テーブルのすべての行を突き合わせ結合する
- Hash Join: 内側テーブルの結合キーでハッシュを作成し、ハッシュと外側テーブルの結合キーで一致する行を結合する
処理コスト
実行計画の各ノードには、始動コストと総コスト、行数と行の長さが記載されている。
- 始動コスト: 一件目のデータを返すのにかかる想定のコストを表す(
..の前) - 総コスト: 処理完了までにかかる想定のコストを表す(
..の後) - 行数： ノード実行によって返却される行数を表す(
rows) - 行の長さ： ノードの実行によって返却される行の平均の長さを表す(
width)
important
EXPLAINのみをつけて実行計画を取得すると、プランナによって見積もられたコストとなる。EXPLAIN ANALYZEをつけて実行計画を取得すると、実際に実行して得られた結果となる。(actual以降の情報がそれ)
なので、 cost と actual の rows が大きくずれている場合は統計情報が古い可能性がある。