統計情報のノウハウ(考え方)

実行計画ってなぜ最適にならないのか？　について書いてみたいと思います。

●「実行計画のトラブル」とは？

「実行計画のトラブル」を「最適ではない(＝より良い実行計画が存在する)」だと定義します。このトラブルはいろいろな理由により起こります。

実行計画とは、データの処理の仕方です。処理の仕方は何通りもあるため、最近のOracleでは、コストベースという考え方で、処理時間の指標(コスト)を計算して、「この実行計画が最短だ！」と推測します。このとき使用する情報を「統計情報」と呼びます。

なお、9iまではI/O回数ベースで判断していましたが、10g以降ではSQL処理時間の目安になりました。

推測の仕方ですが、基本的に、全ての組み合わせを調査します(※)。組み合わせには、表の結合の仕方や、どの列の条件で絞るか、インデックスでアクセスするかフルスキャンするかなどが含まれます。

※：各社のRDBMSごとに工夫が見られますが、ここは割愛します。

１つのテーブルしか含まないSQLでは、数〜数十パターン程度の処理方法でしょうが、5つともなると数千という組み合わせになりかねません。いわゆる組み合わせ爆発です。

●コストとは

コスト(処理負荷の予測)は、実行計画でCOSTの列を見るとわかります。
COSTの数値が大きければ、それは大変だろうということです。たとえば、statspackのsprepsqlではこのように見えます(右の列)。COSTの数値が大きくなっているところが重い処理だとOracleが考えていることになります。

  --------------------------------------------------------------------------------
   | Operation                      | PHV/Object Name     |  Rows | Bytes|   Cost |
   --------------------------------------------------------------------------------
   |SELECT STATEMENT                |----- 1093152308 ----|       |      |      5 |
   |HASH JOIN                       |                     |     1 |   36 |      5 |
   | TABLE ACCESS FULL              |DEPT                 |     1 |   22 |      2 |
   | TABLE ACCESS FULL              |EMP                  |     5 |   70 |      2 |

●所詮は予測に過ぎません。

実は、わざと「予測(推測)」と書いてきました。「予測」というのは、当たらないことがあるからです。よく言われるのが、予測ではなくて、断定する方法があるだろう？という疑問です。私も考えてみたのですが、例えば次のようなケース(反証)がありえます。

テーブルAとテーブルBを結合するSQLを考えます。さて、テーブルAに条件句がついています。where no = 1です。AとBの結合条件は、 A.no = B.noだとします。Bの表は何行選ばれると考えるのが妥当でしょうか？
通常、１行と答えるでしょう。しかし、場合によっては全行のこともありえます。これは検索してみるまで(AからBに辿ってみるまで)わかりません。このように表に関する統計情報をいくら集めてみても、実際に検索されるデータ量や最適な検索方法までは断定できないのです。「Aのこのデータを検索するとBではこれくらい選ばれる」という統計情報は量を考えると非現実的です。このように、「やってみるまでわからない」というのが、現実です。

●メジャーな理由

いくつか実行計画が悪くなる理由を考えてみます。

理由１：統計情報が無い or 古い
統計上が古い場合、実データの状況とあっておらず、効率の悪い計画を選ぶことが考えられます。表に10行程度しか入っていない状況で、統計情報を固定してしまうとフルスキャンをしやすいでしょう。その統計情報のまま、実データが100万行だと大変なことを起こすかもしれません。統計情報の固定も考え物です。

理由２：実行計画を作ったのが古い
SQLの解析作業(実行計画をつくる作業)は、CPUを大量に消費します。そのため、一度作った実行計画を再利用するのが一般的です。再利用により解析作業は減りますが、やはり、実データとの乖離が発生して、最速ではない実行計画をそのまま使い続けてしまうかもしれません。

理由３：実行計画の候補が多すぎて、途中であきらめた。
表の数が多い場合など、解析作業が大変なときは、DBMSは途中ではしょります。そのため、最適ではない実行計画がえらばれやすくなるはずです。

理由４：データを見るとわかりますが、非均一のデータというものがあります。
ほとんどの人がある特定の商品ばかり頼んだようなものですね。その場合、インデックスアクセスではなく、フルスキャンが効率的だったり、その逆だったりします。この対処として、ヒストグラム(データの分布)という統計情報があるのですが、SQLの書き方やパラメータによっては、ヒストグラムが使われたり、使われなかったり、いろいろと条件があります(※)。

※：ブログに書くレベルの複雑さではないので、この程度の言い方でお茶をにごします・・・

理由５：製品のバグで遅い方を速いと評価した
無いとは言えません。バグであれば、直してくれるでしょう。

参考までに、Oracle以外のDBMSでも、実行計画のトラブルは存在します。

●大事なTIPS

今回の大事なTIPSです。statspackの取得レベル(※)のデフォルトはレベル5ですが、レベル6以上でとるようにしましょう。理由は”実行計画も記録してくれるから”です。トラブルを事後調査するような場合、非常に心強い見方になってくれます。「普段はこの実行計画だけど、当時はこの実行計画だったから遅かった」という証拠を示してくれます。私は大抵レベル7にしています。

※：statspackは、情報の取得レベルにより、記録するデータの範囲を変えられます。