Hello there, ('ω')ノ
「SQLでデータを取るのはいいけど、遅い…」 「大量データを扱ったら、結果が出るまで待たされる」
こんな経験はありませんか？ データ量が増えると、クエリ（データ抽出の命令）のパフォーマンスが非常に重要になります。
✅ まずは、なぜSQLが遅くなるのか？
SQLが遅くなる主な原因は以下の通りです：
| 原因 | 説明 |
|---|---|
| データ量が多すぎる | 数百万件のデータをそのまま検索しようとすると時間がかかる |
| WHERE句やJOINの条件が不適切 | 条件の順番や項目が最適でないと全件スキャンになる |
| 重複処理や集計が多い | 無駄なGROUP BYやDISTINCTが処理を重くする |
| インデックスが使われていない | 検索を速くする道筋がない状態 |
🟩 ① インデックスとは？検索の“目次”を作ろう！
📚 インデックスのイメージ：
本で言う「索引ページ」や「しおり」のようなもので、特定の列に対して早く探せるような目印をつける仕組みです。
🔍 例：社員テーブルからIDで検索したい場合
SELECT name FROM employees WHERE employee_id = 1234;
→ employee_id にインデックスがあれば、ピンポイントで検索できます。
なければ、全社員データを1件ずつ見て探す＝時間がかかる！
✅ インデックスが効果的な列
- 主キー（IDなど）
- WHERE句でよく使う列
- JOINやORDER BYの対象になりやすい列
🧠 注意点：
- インデックスは速くなるが、作りすぎると更新が遅くなる！ → 適度な数で、重要な列だけに設定しましょう。
🟨 ② サブクエリ・共通テーブル式（CTE）で分割して処理！
🔸 サブクエリとは？
1つのSQLの中に、別のSELECT文を埋め込む書き方です。 データを段階的にフィルタリングしたり、比較対象を明確にしたりするときに使います。
例：一番給料が高い人の名前を取り出したい
SELECT name FROM employees WHERE salary = (SELECT MAX(salary) FROM employees);
→ 「サブクエリ」で最大値を先に取得し、それと一致するデータを抽出しています。
🔹 共通テーブル式（WITH句）
サブクエリを分離し、見やすく再利用可能にしたバージョンです。
例：月ごとの売上集計を一度作って、あとで加工する
WITH monthly_sales AS ( SELECT month, SUM(sales) AS total FROM sales_data GROUP BY month ) SELECT * FROM monthly_sales WHERE total > 1000000;
→ 一度まとめてから、その結果に条件をつけるので処理の流れが分かりやすく、最適化しやすい！
📊 インデックスとサブクエリの使い分け例
| 目的 | 使うべき技術 | 理由 |
|---|---|---|
| 特定IDや日付で絞り込みたい | インデックス | 高速検索に最適 |
| 複雑な条件を段階的に処理したい | サブクエリ or WITH句 | 可読性と効率UP |
| 集計後にさらにフィルタしたい | 共通テーブル式（WITH） | 集計→分析の流れがスムーズ |
| データ量が数十万件以上ある | 両方併用 | インデックス＋構造分割が効果的 |
✅ SQLチューニングの初歩テクニックまとめ
| テクニック | 内容 | 効果 |
|---|---|---|
| インデックス設定 | よく検索する列に目印をつける | 処理時間を劇的に短縮 |
| サブクエリ活用 | 条件を階層的に処理する | 複雑なSQLを整理しやすい |
| WITH句（CTE） | サブクエリを名前付きで管理 | 見やすく、再利用しやすい |
| 不要な列はSELECTしない | SELECT *は避ける |
ネットワーク負荷を減らす |
✨ まとめ：速いSQLは“設計”がすべて！
| ポイント | 解説 |
|---|---|
| インデックスは検索の道しるべ | 適切に使えば劇的に高速化できる |
| サブクエリ・WITH句で構造を整理 | 段階的にデータを処理してミスと重さを回避 |
| パフォーマンス改善は分析の前提 | 時間がかかるSQLでは、業務に使えないことも |
| ツール任せにせず、基本を知っておく | BIツールの裏側でSQLが動いていることを意識しよう！ |
Best regards, (^^ゞ
