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SQL Server 2014 実践シリーズ (HTML 版)
「No.1 インメモリ OLTP 機能の実践的な利用方法」

松本美穂と松本崇博が執筆した SQL Server 2014 実践シリーズの「No.1 インメモリ OLTP 機能の実践的な利用方法」の HTML 版です。 日本マイクロソフトさんの Web サイトで Word または PDF 形式でダウンロードできますが、今回、HTML 版として公開する許可をいただきましたので、ここに掲載いたします。[2015年12月29日]

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4.6 JOIN がある場合の性能差

前項の 1,000万件のテーブルを利用して、次のパターンの JOIN の性能を確認してみました。

  • col2 JOIN キーとした場合取得件数が約5件、シングル実行、50万回実行時)
  • col3 JOIN キーとした場合取得件数が約100件、シングル実行、10万回実行時)

col2 との JOIN のためのマスター テーブル(col2master_~)は、次のように 200万件のデータを格納しています(ディスク ベースとインメモリ OLTP の 2種類を作成)。

00258

JOIN は、次のように行っています(ディスク ベースの場合)。

00259

マスター側(col2master_~)の JOIN キーc1列)には、次のようにインデックスを作成して、Index Seek で検索できるようにしています。

00260

col3 との JOIN のためのマスター テーブル(col3master_~)は、次のように 10万件のデータを格納しています(ディスク ベースとインメモリ OLTP の 2種類を作成)。

00261

col3 での JOIN は、次のように行っています(ディスク ベースの場合)。

00262

マスター側(col3master_~)の JOIN キーc1列)には、インデックスを作成して、Index Seek で検索できるようにしています。

◆ 検証結果

検証結果は、次のようになりました。

00263

00264

col2 JOIN キーとした場合(約5件の結果が返る場合)に 1.27倍col3 JOIN キーとした場合(約100件の結果が返る場合)に 1.45倍となり、どちらもディスク ベースよりも性能が向上することを確認できました。

このように、インメモリ OLTP は、「=」演算子を利用して、データを絞り込んでいる場合の JOIN には強いことを確認することができました(後述しますが、データを絞り込まずに、全スキャンをするような JOIN の場合は、得意ではありません。範囲スキャンの場合は、次項で説明する bw-tree インデックスを利用することで、性能を向上させることができます)。

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事例1

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松本美穂のコラム
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第43回:SQL Server 2014 インメモリ OLTP 機能の上級者向けドキュメントを作成しました
第42回:Power Query プレビュー版 と Power BI for Office 365 へのクエリ保存(共有クエリ)
第41回:「SQL Server 2014 CTP2 インメモリ OLTP 機能の概要」自習書のお知らせです
第40回: SQL Server 2012 自習書(HTML版)を掲載しました
第39回: Power BI for Office 365 プレビュー版は試されましたか?
第38回: SQL Server 2014 CTP2 の公開
第37回: SQL Server 2014 CTP1 の自習書をご覧ください
第36回: SQL Server 2014 CTP1 のクラスター化列ストア インデックスを試す
第35回: SQL Server 2014 CTP1 のインメモリ OLTP の基本操作を試す
第34回: GeoFlow for Excel 2013 のプレビュー版を試す
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