結合インデックス - Advanced SQL Engine - Teradata Database

次の節では、結合インデックスの使用によって結果として起きる、テーブル選択、削除、挿入、更新で達成される最適化の性能を示します。

結合インデックスについての詳細は、<Teradata Vantage™ - データベースの設計、B035-1094>および<Teradata Vantage™ - SQLデータ定義言語 - 詳細トピック、B035-1184>を参照してください。

6つのテーブルの結合インデックス左外部結合

以下の結合インデックス定義は、外部結合t1テーブル、およびそれに続けてt2、t3、t4、t5、t6テーブルを、基礎となる基本テーブルにある外部キーとプライマリ キーの関係に対して作成された一連の等価条件に残しました。

     CREATE JOIN INDEX jiout AS
     SELECT a1,b1,c1,c2,d1,d3,e1,e4,f1,g1,h1,i1,j1,j5,k1,k6, x1
     FROM t1
     LEFT OUTER JOIN t2 ON  a1=a2
                        AND b1=b2
                        AND c1=c2
     LEFT OUTER JOIN t3 ON  d1=d3
     LEFT OUTER JOIN t4 ON  e1=e4
                        AND f1=f4
     LEFT OUTER JOIN t5 ON  g1=g5
                        AND h1=h5
                        AND i1=i5
                        AND j1=j5
     LEFT OUTER JOIN t6 ON  k1=k6;

次のクエリーでは、結合インデックスでの定義よりも参照されるテーブルが少なくなっていますが、追加の外部結合がすべて固有の列で定義され、追加のテーブルが外部結合において内部テーブルになっているため、最適化ルーチンではアクセス計画に結合インデックスji_outが含まれます。カバーするクエリーで指定されていないテーブルが1つ以上定義に含まれるカバー結合インデックスを、ブロード結合インデックスといいます。さまざまなクエリーでブロード結合インデックスを利用できます。特に便利なのは、ファクト テーブルとディメンション テーブルの間で外部キーとプライマリ キーの関係が定義されており、その結果、ディメンション テーブルのサブセットでクエリーをカバーするためにこのインデックスを利用できるようになっている、という場合です。

太字のEXPLAINレポート テキストは、最適化ルーチンがクエリー計画に対してji_outを選択することを示しています。これは、ブロード結合インデックスが問合わせのカバーに使用される例です。

     EXPLAIN SELECT a1, b1, c1, SUM(x1)
     FROM t1,t2
     WHERE a1=a2
     AND   b1=b2
     AND   c1=c2
     GROUP BY 1, 2, 3;

EXPLAIN出力の一部を次に示します。

      3) We do an all-AMPs SUM step to aggregate from  HONG_JI.jiout  
         by way of an all-rows scan with no residual conditions, and 
         the grouping identifier in field 1. Aggregate Intermediate 
         Results are computed locally, then placed in Spool 3. The 
         size of Spool 3 is estimated with high confidence to be 2
         rows. The estimated time for this step is 0.03 seconds.
      4) We do an all-AMPs RETRIEVE step from Spool 3 (Last Use) by 
         way of an all-rows scan into Spool 1 (group_amps), which is 
         built locally on the AMPs. The size of Spool 1 is estimated 
         with high confidence to be 2 rows. The estimated time for 
         this step is 0.04 seconds.

問合わせによる参照よりも多くのテーブルが結合インデックス定義で参照される

以下の結合インデックス定義は、すべての内部結合をテーブルt1、t2、t3、t4、t5、t6上に指定して、等価条件をこれらのテーブル間のすべての外部キーとプライマリ キーの関係に指定します。

     CREATE JOIN INDEX ji_in AS
     SELECT a1,b1,c1,c2,d1,d3,e1,e4,f1,g1,g5,h1,i1,j1,k1,k6, x1
     FROM t1,t2,t3,t4,t5,t6
     WHERE a1=a2
     AND   b1=b2
     AND   c1=c2
     AND   d1=d3
     AND   e1=e4
     AND   f1=f4
     AND   g1=g5
     AND   h1=h5
     AND   i1=i5
     AND   j1=j5
     AND   k1=k6;

結合インデックス定義では6つのテーブルが参照され、結合条件はすべて内部結合ですが、最適化ルーチンでは次のクエリーのクエリー計画に、6つのテーブルのうち2つだけを参照する結合インデックスji_ininが含まれるようになります。これは、結合インデックス定義内のすべての条件が、基礎となる基本テーブル間の外部キーとプライマリ キーの関係に基づいているためです。これも、ブロード結合インデックスが問合わせのカバーに使用される例です。

太字のEXPLAINレポート テキストは、最適化ルーチンがクエリー計画に対してji_inを選択することを示しています。

     EXPLAIN SELECT a1,b1,c1,SUM(x1)
     FROM t1,t2
     WHERE a1=a2
     AND   b1=b2
     AND   c1=c2
     GROUP BY 1, 2, 3;

EXPLAIN出力の一部を次に示します。

      3) We do an all-AMPs SUM step to aggregate from  HONG_JI.ji_in  
         by way of an all-rows scan with no residual conditions, 
         and the grouping identifier in field 1. Aggregate Intermediate
         Results are computed locally, then placed in Spool 3. The size
         of Spool 3 is estimated with high confidence to be 2 rows.
         The estimated time for this step is 0.03 seconds.
      4) We do an all-AMPs RETRIEVE step from Spool 3 (Last Use) by 
         way of an all-rows scan into Spool 1 (group_amps), which
         is built locally on the AMPs. The size of Spool 1 is estimated
         with high confidence to be 2 rows. The estimated time for
         this step is 0.04 seconds.