Lindorm:時空間クエリの性能を最適化する

時空間条件のみを含むクエリの最適化

時空間条件とその他の条件を含むクエリの最適化

クエリ条件に時空間条件とその他の条件が含まれている場合は、クエリを高速化するために複合インデックスを作成することをお勧めします。複合インデックスとは、Z-ORDER 関数とその他の列が含まれる主キーインデックスまたはセカンダリインデックスです（例：PRIMARY KEY(Z-ORDER(g,t), id)）。Z-ORDER 関数は、特定の列の値に対応する時空間コードの列を返すため、複合インデックスに列として含まれています。LindormTable の複合インデックスの詳細については、「Z-ORDERセカンダリインデックスに基づいてクエリを最適化する」をご参照ください。

並列クエリの最適化

並列クエリを有効にすると、シャーディングを使用してクエリの並列性を高め、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

シャーディングとは、データをシャードに分割するために使用される手法です。時空間インデックスを作成するときにシャーディングを使用して、データをより多くのシャードに分散できます。また、シャーディングを使用して、空間的または時間的に隣接するデータをインデックステーブルの異なるリージョンに書き込むこともできます。この場合、データはデータベースストレージの異なるシャードに格納されます。

次の形式で Z-ORDER インデックス関数を使用して、点を格納する列の時空間インデックスを作成し、シャードの数を指定できます。Z-ORDER(Point, numShards)。numShards パラメーターは、インデックステーブルの異なるリージョンに書き込まれるデータ行の数を指定します。0 から numShards-1 までの範囲の一連のプレフィックスが、書き込まれる前にこれらのデータ行に順番に個別に追加されます。

次の例では、時空間インデックスを作成するときにシャーディングを使用する前と後のクエリのパフォーマンスを比較しています。

1. 約 1 億 5000 万行の点データを格納するサンプルテーブル用に table_noshard という名前の時空間テーブルを作成し、numShards を指定しません。

   CREATE TABLE table_noshard(id INT, g GEOMETRY(POINT), name VARCHAR, PRIMARY KEY(Z-ORDER(g)));

2. table_noshard に対して並列クエリを有効にします。

   SELECT /*+_l_enable_parallel_(8)*/ id FROM table_noshard WHERE ST_Contains(ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), g);

   結果によると、2,058,894 行のデータが 10986 ms 以内に返されます。

シャーディング使用後のクエリ パフォーマンス

1. 同じサンプルテーブル用に table_shard8 という名前の時空間テーブルを作成し、numShards を 8 に設定します。

   CREATE TABLE table_shard8(id INT, g GEOMETRY(POINT), name VARCHAR, PRIMARY KEY(Z-ORDER(g, 8)));

2. table_shard8 に対して並列クエリを有効にします。

   SELECT /*+_l_enable_parallel_(8)*/ id FROM table_shard8 WHERE ST_Contains(ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), g);

   結果によると、2,058,894 行のデータが 2501 ms 以内に返されます。

結果によると、numShards を構成した後、並列クエリの性能が大幅に向上しています。

不規則な範囲が指定されたクエリの最適化

大量のデータに対してクエリを実行する場合は、/*+_l_enable_enhanced_filter_*/ ヒントを指定して、拡張インデックスフィルタリングを有効にすることができます。

SELECT /*+_l_enable_enhanced_filter_*/ id FROM gtest WHERE ST_Contains(ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), g);