内部 SQL 結合

SQL 結合はデータベースのクエリの基礎であり、ユーザーは指定された条件に基づいて複数のテーブルのデータを結合できます。結合は、論理結合と物理結合の 2 つの主なタイプに分類されます。論理結合はテーブルのデータを組み合わせる概念的な方法を表し、物理結合は RDS (リレーショナル データベース サービス) やその他の SQL サーバーなどのデータベース システム内でのこれらの結合の実際の実装を指します。今日のブログ投稿では、SQL 結合の謎を解明します。

さあ、飛び込みましょう！

論理結合

SQL にはさまざまな種類の論理結合があります。最も一般的な 2 つは、内部結合と外部結合です。テーブルからデータを取得する必要がある場合は、これらの結合を使用します。

物理結合

物理結合は RDS 内に実装されます。ユーザーは論理結合を使用してクエリを作成し、RDS は物理結合を使用して結合操作を実行します。
のようなさまざまな種類の物理結合があります。 1. ネストされたループ結合
2. ハッシュ結合
3. マージ結合など

ネストされたループ結合

これは、レコードの少ない小さなテーブルが選択され、一致するものが見つかるまで他のテーブルをループする結合のタイプです。このタイプの結合は、MySQL、Postgres、さらには SQL サーバーでも使用できます。ただし、これは大きなテーブルにとってはスケーラブルなオプションではありません。これは主に、結合演算子が等価性を使用しない場合に使用されます。

例: 地理空間クエリ: 地理データを扱うとき、他の点から一定の距離内にある点を見つけたい場合があります。これには、点のすべての組み合わせ間の距離の比較が含まれる可能性があり、これはネストされたループ結合で実現できます。

SELECT *
FROM cities
JOIN landmarks ON distance(cities.location, landmarks.location) < 100;

ハッシュ結合

ハッシュ結合は、ハッシュ テーブルを使用して結合を実行し、一致するレコードを見つける方法です。ハッシュ テーブルがメモリ内に作成されます。大量のデータがあり、それを保存するのに十分なメモリがない場合、データはディスクに書き込まれます。ハッシュ結合は、ネストされたループ結合よりも効率的です。 RDS は実行中に、結合属性をキーとして使用して結合テーブルの行が保存されるメモリ内ハッシュ テーブルを構築します。実行後、サーバーは他のテーブルから行の読み取りを開始し、ハッシュ テーブルから対応する行を見つけます。このメソッドは、結合演算子が等価性を使用する場合に一般的に使用されます。

ID、名前、部門 ID などの従業員の詳細を含む「従業員」テーブルと、ID や名前などの部門の詳細を含む「部門」テーブルがあるとします。これらのテーブルを結合して、各従業員が所属する部門を取得したいとします

SELECT *
FROM Employee
JOIN Department ON Employee.department_id = Department.department_id;

この例では、結合条件は列間の等価性に基づいており、ハッシュ結合に適しています。この方法は、ハッシュ テーブルを使用してレコードを迅速に照合できるため、特に大規模なデータセットを扱う場合に効率的です。ただし、他の結合方法と同様に、最適なパフォーマンスを確保するには、データセットのサイズと利用可能なメモリを考慮することが重要です。

マージ結合

マージ結合は、結合条件に等価演算子が使用され、結合の両側が大きい場合に SQL クエリの実行で使用される方法です。この手法は、ソートされたデータ入力に依存しています。結合列で使用される式にインデックスが存在する場合、それを利用してソートされたデータを効率的に取得できます。ただし、サーバーがデータを明示的に並べ替える必要がある場合は、インデックスを分析し、パフォーマンスを向上させるためにインデックスを最適化することを検討することが重要です。

例:
販売 ID、顧客 ID、販売額などの販売トランザクションを含む "Sales" テーブルと、顧客 ID、名前、所在地などの顧客の詳細を含む "Customers" テーブルを含むシナリオを考えてみましょう。

SELECT *
FROM Sales
JOIN Customers ON Sales.customer_id = Customers.customer_id;

この場合、「Sales」テーブルと「Customers」テーブルの両方が実質的であり、結合条件は「customer_id」列が等しいかどうかに依存します。効率的なマージ結合を行うには、両方の入力テーブルを結合列 (「customer_id」) でソートする必要があります。 「customer_id」列に既存のインデックスがない場合、サーバーは追加の並べ替え操作を実行する必要があり、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

マージ結合を最適化するには、両方のテーブルの「customer_id」列のインデックスを作成または変更することをお勧めします。これらのインデックスの適切なメンテナンスと最適化を確保すると、特に「customer_id」列に基づく結合が頻繁に含まれるクエリの場合、クエリのパフォーマンスが大幅に向上します。

インデックスを効果的に活用し、ソートされたデータ入力を確保することで、マージ結合は等価ベースの結合条件を使用して大規模なテーブル間の結合を効率的に処理でき、クエリのパフォーマンスと全体的なシステム効率の向上に貢献します。

Aspect	Nested Loop Join	Hash Join	Merge Join
Join Condition	Non-equality	Equality	Equality
Input Data Size	Small to Medium	Medium to Large	Large
Data Sorting	Not required	Not required	Required
Memory Usage	Low	Moderate to High	Moderate to High
Index Utilization	Not a primary concern	Beneficial	Relies on indexes
Performance(large datasets)	Slower	Efficient	Efficient
Scalability	Less scalable	Scalable	Scalable
Typical Use Cases	Small to medium-sized tables	Large tables with equality joins	Large tables with equality joins

以上が内部 SQL 結合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。