オプティマイザとは、データベースに対するクエリ（問い合わせ）の実行計画を最適化する機能である。
オプティマイザの役割
データベースのオプティマイザは、以下の役割を担う。
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クエリ解析: クエリを解析し、その意味を理解する。クエリの構文や意味的な誤りをチェックし、実行可能な形式に変換する。
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統計情報の収集: データベース内のテーブルやインデックスに関する統計情報を収集する。テーブルの行数、列の値の分布、インデックスの選択性など、様々な統計情報を収集し、最適化の判断材料とする。
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実行計画の生成: 収集した統計情報やクエリの構造に基づいて、複数の実行計画を生成する。実行計画は、クエリを実行するための具体的な手順を示すものであり、テーブルの結合順序、インデックスの使用、ソート方法などが含まれる。
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実行計画の評価と選択: 生成された複数の実行計画を評価し、最適な計画を選択する。評価には、コストベースオプティマイザ（CBO）が用いられることが一般的である。CBOは、各実行計画のコスト（CPU時間、I/O回数など）を推定し、最もコストの低い計画を選択する。
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実行計画の調整: 実行計画を実行中に、状況に応じて計画を調整する。例えば、実行中に取得した情報に基づいて、インデックスの使用や結合順序を変更するなどの調整を行う。
オプティマイザの種類
オプティマイザには、大きく分けて以下の2種類がある。
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ルールベース・オプティマイザ（RBO: Rule-Based Optimizer）
- あらかじめ定義されたルールに基づいて実行計画を決定する。
- ルールは、クエリの構文やデータベースオブジェクトの特性などを考慮して設定される。
- 比較的単純なクエリに対しては有効だが、複雑なクエリや大規模なデータベースでは最適な計画を選択できない場合がある。
- Oracle Databaseの初期バージョンではRBOが採用されていたが、現在ではコストベース・オプティマイザ（CBO）が主流となっている。
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コストベース・オプティマイザ（CBO: Cost-Based Optimizer）
- 統計情報やクエリの構造に基づいて、各実行計画のコストを推定し、最もコストの低い計画を選択する。
- コストは、CPU時間、I/O回数、メモリ使用量など、様々な要素を考慮して計算される。
- 複雑なクエリや大規模なデータベースに対しても、より最適な計画を選択できる。
- Oracle Databaseを含む多くの最新のデータベースシステムでは、CBOが採用されている。
コストベース・オプティマイザは、高度な最適化技術を駆使しており、多様なクエリに対して最適な実行計画を選択できる。例えば、結合方法の選択、インデックスの使用、パーティションプルーニングなど、様々な最適化手法をサポートしている。また、統計情報を自動的に収集・更新する機能や、実行計画を動的に調整する機能も備えている。
ただし、コストベース・オプティマイザは統計情報に依存するため、統計情報が正確でない場合は最適な計画を選択できない場合がある。そのため、定期的な統計情報の収集・更新が重要となる。
オプティマイザと統計情報の関係
データベースのオプティマイザ、特にコストベース・オプティマイザ（CBO）は、統計情報に大きく依存する。統計情報とは、テーブルの行数、列のデータ分布、インデックスの選択性など、データベース内のデータに関する情報を指す。
CBOは、この統計情報を基に各実行計画のコストを推定し、最適な計画を選択する。例えば、ある列に特定の値を持つ行が非常に少ない場合、その値を検索条件とするクエリでは、インデックスを利用する方がテーブル全体をスキャンするよりも高速である可能性が高い。CBOは、このような統計情報を基に、インデックスの使用有無などを判断する。
しかし、統計情報が古かったり、不正確であったりすると、CBOは誤ったコスト推定を行い、最適でない実行計画を選択してしまう可能性がある。例えば、テーブルのデータが大幅に更新されたにも関わらず、統計情報が更新されていない場合、CBOは古いデータに基づいてコスト推定を行い、誤った計画を選択してしまう可能性がある。
そのため、データベースのオプティマイザを効果的に活用するためには、定期的な統計情報の収集と更新が不可欠である。Oracle Databaseでは、自動統計収集機能が提供されており、データベースの変更に応じて自動的に統計情報を更新することができる。ただし、自動統計収集は、データベースの負荷や設定によっては、必ずしも最適なタイミングで実行されるとは限らない。そのため、必要に応じて手動で統計情報を収集・更新することも重要である。
データベース以外のオプティマイザ
本稿ではデータベースにおけるオプティマイザ機能について解説したが、その他の分野でもオプティマイザ（最適化）機能が利用されている。データベース以外のオプティマイザは以下の通り。
１. コンパイラ最適化: プログラムのソースコードを機械語に変換するコンパイラにおいて、生成されるコードの効率を向上させる機能もオプティマイザと呼ばれる。ループ展開やインライン展開、デッドコード削除など、様々な最適化手法が存在する。
２. 機械学習の最適化: 機械学習モデルの学習プロセスにおいて、モデルのパラメータを最適化する機能もオプティマイザと呼ばれる。勾配降下法やAdamなどのアルゴリズムが用いられ、モデルの予測精度向上を目指す。
３. ルート最適化: 運輸や物流の分野で、配送ルートを最適化する機能もオプティマイザと呼ばれる。複数の配送先を効率的に巡回するルートを計算し、移動距離や時間の短縮、コスト削減などを実現する。
４. レイアウト最適化: Webページや広告のデザインにおいて、要素の配置を最適化する機能もオプティマイザと呼ばれる。ユーザーの視線や行動パターンを分析し、コンバージョン率向上を目指す。
５. パラメータ最適化: シミュレーションや実験において、パラメータの値を最適化する機能もオプティマイザと呼ばれる。目的とする結果を得るために、最適なパラメータの組み合わせを探索する。
６. ポートフォリオ最適化: 金融分野で、投資ポートフォリオを最適化する機能もオプティマイザと呼ばれる。リスクとリターンのバランスを考慮し、最適な資産配分を決定する。
これらの他にも、様々な種類のオプティマイザが存在する。最適化の対象や目的によって、適切な種類のオプティマイザを選択することが重要である。
まとめ
データベースのオプティマイザは、クエリの実行計画を最適化することで、データベースのパフォーマンス向上に大きく貢献する。同じ結果を得るクエリでも、実行計画によって処理速度やリソース消費が大きく異なるため、最適な計画を選択することが重要となる。Oracleデータベースのオプティマイザは、高度な最適化機能を備えており、大規模なデータベースに対しても効率的なクエリ処理を実現する。
データベースのオプティマイザと統計情報は、切っても切り離せない関係にある。最適なパフォーマンスを実現するためには、両者の関係を理解し、適切な統計情報の管理を行うことが重要である。