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SQL Server における INNER JOIN と LEFT JOIN のパフォーマンス 質問する

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SQL Server における INNER JOIN と LEFT JOIN のパフォーマンス 質問する

9 つのテーブルで INNER JOIN を使用する SQL コマンドを作成しましたが、このコマンドには非常に長い時間がかかります (5 分以上)。そのため、私の知っていることにもかかわらず、LEFT JOIN のパフォーマンスの方が優れているため、同僚から INNER JOIN を LEFT JOIN に変更するように勧められました。変更後、クエリの速度が大幅に向上しました。

LEFT JOIN が INNER JOIN よりも高速な理由を知りたいです。

私のSQLコマンドは以下のようになりますSELECT * FROM A INNER JOIN B ON ... INNER JOIN C ON ... INNER JOIN D。

更新:これは私のスキーマの概要です。

FROM sidisaleshdrmly a -- NOT HAVE PK AND FK
    INNER JOIN sidisalesdetmly b -- THIS TABLE ALSO HAVE NO PK AND FK
        ON a.CompanyCd = b.CompanyCd 
           AND a.SPRNo = b.SPRNo 
           AND a.SuffixNo = b.SuffixNo 
           AND a.dnno = b.dnno
    INNER JOIN exFSlipDet h -- PK = CompanyCd, FSlipNo, FSlipSuffix, FSlipLine
        ON a.CompanyCd = h.CompanyCd
           AND a.sprno = h.AcctSPRNo
    INNER JOIN exFSlipHdr c -- PK = CompanyCd, FSlipNo, FSlipSuffix
        ON c.CompanyCd = h.CompanyCd
           AND c.FSlipNo = h.FSlipNo 
           AND c.FSlipSuffix = h.FSlipSuffix 
    INNER JOIN coMappingExpParty d -- NO PK AND FK
        ON c.CompanyCd = d.CompanyCd
           AND c.CountryCd = d.CountryCd 
    INNER JOIN coProduct e -- PK = CompanyCd, ProductSalesCd
        ON b.CompanyCd = e.CompanyCd
           AND b.ProductSalesCd = e.ProductSalesCd 
    LEFT JOIN coUOM i -- PK = UOMId
        ON h.UOMId = i.UOMId 
    INNER JOIN coProductOldInformation j -- PK = CompanyCd, BFStatus, SpecCd
        ON a.CompanyCd = j.CompanyCd
            AND b.BFStatus = j.BFStatus
            AND b.ProductSalesCd = j.ProductSalesCd
    INNER JOIN coProductGroup1 g1 -- PK = CompanyCd, ProductCategoryCd, UsedDepartment, ProductGroup1Cd
        ON e.ProductGroup1Cd  = g1.ProductGroup1Cd
    INNER JOIN coProductGroup2 g2 -- PK = CompanyCd, ProductCategoryCd, UsedDepartment, ProductGroup2Cd
        ON e.ProductGroup1Cd  = g2.ProductGroup1Cd

ベストアンサー1

はLEFT JOINより絶対に速いわけではありませんINNER JOIN。実際、 は より遅いのです。定義により、外部結合 (LEFT JOINまたはRIGHT JOIN) は のすべての作業にINNER JOIN加えて、結果を null 拡張する追加の作業を行う必要があります。また、より多くの行を返すことが予想され、結果セットのサイズが大きいため、合計実行時間がさらに長くなります。

（そして、想像しにくい要因の合流により、特定の状況で が高速にLEFT JOIN なったとしても、 は と機能的に同等ではないため、単純に のすべてのインスタンスを他の に置き換えることはできません。）INNER JOIN

おそらく、候補キーや外部キーのインデックスが適切に作成されていないなど、パフォーマンスの問題は他の場所にあると考えられます。9 つのテーブルを結合するのはかなり多いため、速度低下は文字通りほぼどこでも発生する可能性があります。スキーマを投稿していただければ、より詳しい情報を提供できる可能性があります。

編集：

LEFT JOINこれをさらに考えてみると、 がよりも速くなる可能性がある状況が 1 つ考えられますINNER JOIN。それは次の場合です。

  • 一部のテーブルは非常に小さいです (たとえば、10 行未満)。
  • テーブルにはクエリをカバーするのに十分なインデックスがありません。

次の例を考えてみましょう。

CREATE TABLE #Test1
(
    ID int NOT NULL PRIMARY KEY,
    Name varchar(50) NOT NULL
)
INSERT #Test1 (ID, Name) VALUES (1, 'One')
INSERT #Test1 (ID, Name) VALUES (2, 'Two')
INSERT #Test1 (ID, Name) VALUES (3, 'Three')
INSERT #Test1 (ID, Name) VALUES (4, 'Four')
INSERT #Test1 (ID, Name) VALUES (5, 'Five')

CREATE TABLE #Test2
(
    ID int NOT NULL PRIMARY KEY,
    Name varchar(50) NOT NULL
)
INSERT #Test2 (ID, Name) VALUES (1, 'One')
INSERT #Test2 (ID, Name) VALUES (2, 'Two')
INSERT #Test2 (ID, Name) VALUES (3, 'Three')
INSERT #Test2 (ID, Name) VALUES (4, 'Four')
INSERT #Test2 (ID, Name) VALUES (5, 'Five')

SELECT *
FROM #Test1 t1
INNER JOIN #Test2 t2
ON t2.Name = t1.Name

SELECT *
FROM #Test1 t1
LEFT JOIN #Test2 t2
ON t2.Name = t1.Name

DROP TABLE #Test1
DROP TABLE #Test2

これを実行して実行プランを表示すると、クエリは上記の 2 つの条件を満たしているため、INNER JOIN確かに よりもコストがかかることがわかります。これは、SQL Server が に対してハッシュ マッチを実行しようとしますが、 に対してはネストされたループを実行するためです。通常、前者の方がはるかに高速ですが、行数が非常に少なく、使用するインデックスがないため、ハッシュ操作がクエリの中で最もコストがかかる部分になります。LEFT JOININNER JOINLEFT JOIN

お気に入りのプログラミング言語で、5 つの要素を持つリストと 5 つの要素を持つハッシュ テーブルで多数の検索を実行するプログラムを作成することで、同じ効果を確認できます。サイズのため、ハッシュ テーブル バージョンは実際には遅くなります。ただし、50 要素、または 5000 要素に増やすと、リスト バージョンは O(N) に対してハッシュ テーブルは O(1) であるため、非常に遅くなります。

IDしかし、このクエリをではなく 列に変更するNameと、まったく異なる状況になります。その場合、両方のクエリに対してネストされたループが実行されますが、このINNER JOINバージョンではクラスター化インデックス スキャンの 1 つをシークに置き換えることができます。つまり、行数が多い場合、文字通り桁違いに高速になります。

したがって、結論は、私が数段落前に述べたこととほぼ同じです。これはほぼ間違いなくインデックスまたはインデックス カバレッジの問題であり、1 つ以上の非常に小さなテーブルと組み合わされている可能性があります。SQL Server がよりもに対して悪い実行プランを選択する可能性があるのは、このような状況だけです。INNER JOINLEFT JOIN

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