最適化ルーチン - Advanced SQL Engine - Teradata Database

SQLクエリー最適化ルーチンは、SQLリクエストに応答するために必要となるテーブルにアクセスし、結合および集約するための効率的な方法を特定します。

問合わせ最適化ルーチンが尋ねる質問とその回答

最適化ルーチンは、最良の計画を確認するというタスクを実行する際に、リクエストに関係するテーブルと列についてのさまざまなデモグラフィック情報およびシステムの構成、また多くの経験則的戦略または経験法則を使用します。

これらの質問の多くには、一般に、SQL COLLECT STATISTICS文を使用して生成した統計データに基づいて答えるのが理想的です(<Teradata Vantage™ - SQLデータ定義言語-構文規則および例、B035-1144>の「COLLECT STATISTICS (最適化ルーチン形式)」を参照)。データベース統計が定期的に収集されているなら、最適化ルーチンは最良の判定を行なうと期待できます。

最適化ルーチンはインデックス統計や列統計が必要になると、最初に統計キャッシュを確認します(統計キャッシュを参照)。必要な統計がキャッシュされていない場合、最適化ルーチンはその統計をDBC.StatsTblから取得します(DBC.StatsTblについての詳細は、<Teradata Vantage™ - データ ディクショナリ、B035-1092>を参照)。

統計が収集されていても、相当の時間が経過しているためデータのデモグラフィックを正しく反映していない場合には、最適化ルーチンは、処理法についての十分な情報に基づいた最良の決定を下すことができない可能性があります(統計の収集方法を決める要素としての時間とリソースの消費、古い統計が貧弱な問合わせ計画を生成する例、および古い統計情報を参照)。統計を再収集するための各種しきい値を設定し、不要な場合にはシステムが統計の再収集を行なわないようにできます。統計を再収集するためのしきい値の指定について詳しくは、<Teradata Vantage™ - SQLデータ定義言語 - 詳細トピック、B035-1184>の「COLLECT STATISTICS (最適化ルーチン形式)」を参照してください。

リクエスト内のインデックスが付けられている列についての統計が収集されていない場合、最適化ルーチンは、データのスナップショット サンプリングを作成し、その見積もりを使用して最適なデータ取得パスを推定します(動的AMPサンプリングを参照)。最適化ルーチンが開発する派生統計は、追加の統計を抽出するための基礎として、動的AMPサンプルを使用して開始されます。最適化ルーチンは、カーディナリティの見積もりを行なう際に、インデックスが付けられていない列の動的AMPサンプルを使用しないことに注意してください。

この動的AMPサンプルが列またはテーブルの集団統計に近似する程度は、テーブルのサイズに直接比例します。テーブルが大きければ大きいほど、サンプルは実際のグローバル デモグラフィックに近似するようになります。

最適化ルーチンのプロセス

以下は、最適化ルーチン処理ステージの簡略化されたリストです。

1. 最適化ルーチンは、着信リクエスト パーセルを検査して、これから最適化するSQLテキストが、DMLリクエストかDDL/DCLリクエストかを判定します。

   リクエスト パーセルのSQLリクエストのタイプ	最適化ルーチンの処理
   DDLまたはDCL	最適化ルーチンは、特定のデータ ディクショナリ操作と置き換えたあとで、解析ツリーから元のリクエストを削除します。 DDLおよびDCLリクエストにはアクセス計画が必要ないため、最適化ルーチンは、そのリクエスト パーセルをディクショナリの書込みに関係する作業ステップや情報のロックなどに変換するだけです。
   DML	最適化ルーチンは、アクセス計画、結合計画、および実行計画を生成します。 最適化ルーチンは、次に、完全なまたはサンプリングされた統計情報を使用して、どのアクセス パスまたは実行計画を採用するかを決定します。 統計キャッシュ内に列統計またはインデックス統計がない場合には、最適化ルーチンは動的AMPサンプリングを使用して、データの母集団統計を見積もります。

2. 最適化ルーチンは、各ステップを順次(シリアル)に実行するのか、並列(パラレル)に実行するのか、また各ステップを単独のステップにするのか、共通の処理ステップにするのかを決定します。
3. 解析ツリーは、最適化されたアクセス パス、結合計画および集約によってさらに肉付けされ、最適化ルーチンは、利用可能な派生統計と、その統計に含まれるコスト データに基づいて最良のパスを選択します。
4. 最適化ルーチンは、デッドロックの発生する可能性を低くするためにテーブル レベルのロックを配置、組み合わせ、および再整理し、重複するロックがあれば削除します。
5. 最後に、最適化ルーチンは、ホワイト ツリーとして知られる完全に最適化された構文解析ツリーを、さらに処理するために生成ルーチンに渡すか、またはEXPLAINリクエストを最適化している場合は、ホワイト ツリーの言葉による説明を生成します。この説明には、追加のスプール サイズ情報と、別途コストの見積もりは行なわれないコスト データが追加されます。このデータを分析したり、Teradata ViewPointで使用することができます。

問合わせ最適化ルーチンが実行しないタスク

ステップの種類について

AMPステップ

AMPステップとは、リクエスト パーセルに対する応答についてのタスクを実行するために、1つ以上のAMPが処理する操作を記述するデータ構造のことです。あるリクエストのために組み合わされたAMPステップは、そのリクエストの計画の構成要素になります。

数種類のステップがありますが、最も重要なものはプラスチック ステップとコンクリート ステップです。 プラスチック ステップとコンクリート ステップの詳細については、生成ルーチンを参照してください。

並列ステップ

並列ステップとは、AMPによって同時に実行できる同じリクエスト パーセルからのステップ、または複数のAMPによって同時に実行できるリクエスト パーセル内の単一のステップのことです。並列ステップは、Teradataアーキテクチャに継承された並列性を利用します。各並列ステップには独立した実行パスがあり、他のステップと同時に実行されます。

最適化ルーチンは、タスクのどのステップを並列的に実行できるかを判定し、それらをグループにまとめます。最適化ルーチンによって可能な限り生成されるこれらの並列ステップによって、BYNETアーキテクチャを最大限に活用することができます。

最適化ルーチンによって指定される並列ステップはすべて、EXPLAIN機能によって明示的に報告されます。ディスパッチャには、実際、アクティブに並列実行できるステップの数についての制限があることに注意してください。また、AMPレベルでのチェックにより、前の並行ステップが完了するまで、次の並列ステップがブロックされる可能性があります。

さらに、ステップで、行が送信される他のステップを生成することがあります。例えば、再分散中です。送信ステップと生成された受信ステップは並行して実行され、メッセージ システムは送信側と受信側の間のパイプラインとして機能します。

共通ステップ

共通ステップとは、同じリクエスト パーセルまたはマクロからの複数のSQL文に共通の処理ステップのことです。このようなステップは、最適化ルーチンによって共通ステップとして認識され、組み合わせされます。

例えば、以下のような複文リクエスト パーセルを考えてみます。

     SELECT employee_number, last_name, ‘Handling Calls’
     FROM employee
     WHERE employee_number IN (SELECT employee_number
                               FROM call_employee)
     ;SELECT employee_number, last_name, ‘Not Handling Calls’
      FROM employee
      WHERE employee_number NOT IN (SELECT employee_number
                                    FROM call_employee);

最適化ルーチンは、以下のテーブルに示す共通ステップ アプローチによってこれらのリクエストを並列的に処理します。

以下の図に示すように、最適化ルーチンは、パーセル用に並列ステップと共通ステップを生成します。

詳細情報

問合わせの最適化についての詳細は、クエリー リライト、統計、および最適化を参照してください。

Teradata Databaseによる結合リクエストの最適化方法の詳細については、結合計画と最適化および結合の最適化を参照してください。

最適化ルーチンのコンポーネントでもあるTeradata Index WizardおよびViewpoint統計マネージャの詳細については、<Teradata® Index Wizardユーザー ガイド、B035-2506>および<Teradata® Viewpointユーザー ガイド、B035-2206>の「統計マネージャ」を参照してください。