PostgreSQL のマテリアライズド ビューによるパフォーマンスの向上: ガイド (2023)

導入

PostgreSQL は、強力で広く使用されているオープンソース データベース管理システムです。幅広い機能を提供するため、開発者と組織にとって同様に最優先の選択肢の 1 つとなります。

これらの機能の 1 つはマテリアライズド ビューです。マテリアライズド ビューは、クエリの結果セットをテーブルのような構造に格納するデータベース オブジェクトの一種で、他のテーブルと同様にクエリを実行できます。

これらは通常のビューに似ていますが、重要な違いが 1 つあります。マテリアライズド ビューでは、結果セットが必要になるたびにその場で計算するのではなく、結果セットがメモリまたはディスクに保存されます。この記事では、PostgreSQL でマテリアライズド ビューを活用してパフォーマンスを向上させ、クエリ時間を短縮し、リソース使用量を最適化する方法を説明します。

マテリアライズドビューの説明

マテリアライズド ビューは基本的に、PostgreSQL に物理テーブルとして保存される事前計算された結果セットです。マテリアライズド ビューを作成するときは、通常のビューと同様に、そのコンテンツを定義する SQL クエリを指定します。ただし、アクセスされるたびに基になる SQL ステートメントを実行する (結果を保存しない) 通常のビューとは異なり、マテリアライズド ビューは構築直後に結果を物理テーブルに保存します。

これは、マテリアライズ ビューからデータをクエリする方が、大きなテーブルや複数のテーブルに対して複雑なクエリを繰り返し実行するよりも大幅に高速になる可能性があることを意味します。さらに、頻繁に使用されるクエリのデータをメモリまたはディスク ベースのストレージ領域にキャッシュするため、アクセスが高速化され、クエリを実行するたびに多数のテーブル間の結合が回避されるため、I/O 操作のオーバーヘッドが削減されます。

PostgreSQL でマテリアライズド ビューを活用することの重要性

マテリアライズド ビューを活用すると、PostgreSQL データベースを使用する開発者と組織の両方に大きなメリットが得られます。いくつかの利点は次のとおりです。 – クエリ パフォーマンスの向上: 複雑なクエリの事前計算された結果セットを保存するマテリアライズ ビューを使用すると、クエリのパフォーマンスが向上し、オーバーヘッドが削減され、速度とスケーラビリティが向上します。

– リソース使用量の削減: マテリアライズド ビューは、事前計算された結果セットをメモリまたはディスクに保存することにより、CPU 使用率と I/O コストを削減できます。 – 大規模なクエリの複雑さの簡素化: マテリアライズド ビューを使用すると、さらなる計算に必要な中間結果を保存できるため、大規模なクエリの複雑さを簡素化できます。

– リアルタイム データ分析: マテリアライズド ビューは、リアルタイム データ分析のための情報を保存する方法を提供します。これは、大規模なデータセットから迅速に洞察を抽出する必要がある企業にとって特に役立ちます。

ガイドの概要

このガイドでは、PostgreSQL でのマテリアライズド ビューの活用について知っておくべきことをすべて説明します。まず、マテリアライズド ビューがどのように機能するのか、そしてなぜマテリアライズ ビューが重要なのかについて説明します。

次に、パフォーマンスを最適化するためのベスト プラクティスを含め、PostgreSQL でマテリアライズ ビューを作成および維持する方法を検討します。次に、マテリアライズ ビューからデータをクエリする方法と、それらを使用した複雑なクエリの例について説明します。

マテリアライズド ビューでのインデックスの使用、マテリアライズド ビュー内のデータをリフレッシュ/更新する戦略、使用時のセキュリティ上の考慮事項など、高度なトピックについて詳しく説明します。このガイドを終了するまでに、マテリアライズド ビューを完全に理解し、次のことができるようになります。独自の PostgreSQL プロジェクトでそれらを効果的に活用してください。

PostgreSQL のマテリアライズド ビューについて理解する

マテリアライズドビューの定義と説明

PostgreSQL では、マテリアライズド ビューはクエリの結果セットを含むデータベース オブジェクトです。基礎となるテーブルの現在の状態をリアルタイムで表示するだけの仮想テーブルである通常のビューとは異なり、マテリアライズド ビューはデータをディスク上に物理的に保存します。これは、マテリアライズド ビューにクエリを実行すると、元のクエリを毎回実行するのではなく、その事前計算されたデータに対してクエリを実行することを意味します。

マテリアライズド ビューは、有効な SELECT ステートメントを使用して作成でき、データを自動または手動で更新するように定義できます。マテリアライズド・ビューの内容は、明示的にリフレッシュまたは更新されるまで、基本的に「凍結」されます。

通常のビューおよびテーブルとの比較

既存のテーブルに抽象化レイヤーを提供するだけの通常のビューとは対照的に、マテリアライズド ビューはクエリからの事前計算結果を保持する新しい物理テーブルを作成します。これにより、複雑なクエリを繰り返し実行する必要がなくなるため、通常のビューよりも高速にアクセスできるようになります。ただし、テーブル自体と比較すると、マテリアライズド ビューにはいくつかの制限があります。

たとえば、ソース テーブルの実際のライブ データではなく、事前計算されたデータが含まれるため、その内容が元のテーブルの内容と一致しない場合があります。さらに、これらのオブジェクトは通常のテーブルと同様にディスク上の物理記憶領域を消費するため、パフォーマンスの最適化にはこれらのオブジェクトを定期的に更新することが重要です。

マテリアライズド ビューを使用する利点と欠点

マテリアライズ ビューを使用すると、次のような利点があります。

• クエリの高速化: 結果は事前に計算され、物理的にメモリまたはディスクにアクセスして保存されているため、複雑なクエリを再度実行することなく結果を実行できます。
• サーバー負荷の軽減: 実行時に計算コストのかかるクエリの実行が必要になる回数を減らすことで、サーバーの負荷を軽減できます。
• クエリの最適化: テーブルを結合するクエリや複数のフィルター条件を持つクエリは、事前計算された結果を含むマテリアライズド ビューを作成することで最適化できます。

マテリアライズド ビューの使用には、次のようないくつかの欠点もあります。

• データの鮮度: マテリアライズド ビューの状態は固定されているため、明示的に更新または更新しない限り、最新のデータが含まれていない可能性があります。
• ストレージ要件: テーブルと同様、マテリアライズド ビューにはディスク上のストレージ領域が必要なため、それらを適切に管理することが重要です。

• メンテナンスのオーバーヘッド: マテリアライズド ビューは適切にメンテナンスする必要があります。これらのオブジェクトを無視すると、維持コストがその利益を上回る可能性があります。

全体として、マテリアライズド ビューは、慎重に使用すると、PostgreSQL でパフォーマンスに大きな利点をもたらします。ただし、プロジェクトで利点と欠点を利用するかどうかを決定する前に、利点と欠点の間のトレードオフを比較検討することが重要です。

PostgreSQL でのマテリアライズド ビューの作成と維持

マテリアライズド ビューの作成に関するステップバイステップ ガイド

PostgreSQL でマテリアライズド ビューを作成するのは比較的簡単です。マテリアライズド ビューを作成する構文は、通常のビューを作成する構文と似ていますが、「MATERIALIZED」キーワードが追加されています。

以下に例を示します: 「` CREATE MATERIALIZED VIEW my_materialized_view AS」

my_table から合計として SELECT 列 1、列 2、SUM(列 3)

GROUP BY 列 1、列 2;この例では、「my_table」のデータを要約する「my_materialized_view」という新しいマテリアライズド ビューを作成します。

マテリアライズド ビューには、column1、column2、total (column3 の合計) の 3 つの列が含まれています。 SELECT ステートメントで GROUP BY 句を使用することにより、列 1 と列 2 の値によってデータをグループ化します。

マテリアライズド ビューを作成したら、他のテーブルと同じようにクエリを実行できます。ただし、ディスク上に物理的にデータを保存しない通常のビューとは異なり、マテリアライズド ビューはデータを保存することに注意してください。

マテリアライズド ビューを維持するためのベスト プラクティス

マテリアライズド ビューを維持するには、データを正確かつ最新の状態に保つためにある程度の努力が必要です。マテリアライズ ビューを維持するためのベスト プラクティスをいくつか示します。

– 定期的な更新をスケジュールする: 通常のビューやテーブルのようにオンデマンドでクエリを実行するだけではなく、マテリアライズ ビューを使用して物理データを保存するためです。データを最新の状態に保つために、定期的な更新をスケジュールすることが重要です。

– ディスク領域の使用状況を監視する: マテリアライズ ビューは保存するデータ量に応じてディスク領域を消費するため、その増加率に対応できる十分なディスク領域が割り当てられていることを確認してください。 – できる限り増分リフレッシュを使用する: 特定の時点以降、マテリアライズ・ビュー内のデータの一部のみが変更されることがわかっている場合は、データセット全体をリフレッシュするのではなく、増分リフレッシュを使用して、変更されたデータのみを更新することを検討してください。

パフォーマンスを最適化するためのヒント

他のデータベース機能と同様、クエリが迅速に返されるようにするには、パフォーマンスの最適化が重要です。マテリアライズド ビューでパフォーマンスを最適化するためのヒントをいくつか紹介します。 – マテリアライズド ビューにインデックスを付ける: 通常のテーブルと同様に、マテリアライズド ビュー内の列にインデックスを付けると、検索が高速化され、クエリの実行が高速化されます。

– 更新を同時に使用する: このオプションを使用すると、マテリアライズ ビューがクエリからロックアウトされることなく、マテリアライズ ビューを更新できます。これにより、新しいデータの追加中にビューをクエリするクライアントが影響を受けないようになります。

– 事前ウォーミングを検討する: 事前ウォーミングでは、ユーザーがクエリの実行を開始する前に、マテリアライズド ビューにデータを設定します。事前ウォーミングにより、テーブル全体のスキャンが回避され、クエリの応答時間が短縮されます。

マテリアライズド ビューからのデータのクエリ

マテリアライズド ビューにより、PostgreSQL データベースのクエリ パフォーマンスが大幅に向上します。ただし、マテリアライズド ビューからデータをクエリするには、通常のテーブルやビューからデータをクエリする場合とは少し異なるアプローチが必要です。このセクションでは、マテリアライズド ビューからデータをクエリする方法を検討し、マテリアライズド ビューを使用した複雑なクエリの例について説明します。

マテリアライズド ビューからデータをクエリする方法

PostgreSQL のマテリアライズド ビューからデータをクエリするには、他のテーブルと同じように扱うだけで済みます。たとえば、「customer_orders_mv」という名前のマテリアライズド ビューを作成した場合、次の SQL ステートメントを使用してすべてのレコードを取得できます。 「」

必要に応じて、フィルタリング、グループ化、並べ替えを適用することもできます。「` SELECT customer_id, SUM(order_total) AS total_spent」

FROM customer_orders_mv WHERE order_date BETWEEN ‘2020-01-01’ AND ‘2021-12-31’

GROUP BY customer_id ORDER BY total_spent DESC; 「」

マテリアライズド ビューからデータをクエリする場合、結果セットが基になるソース テーブルと常に最新であるとは限らないことに注意することが重要です。これは、マテリアライズド ビュー内のデータが、明示的に要求された場合、または事前定義されたスケジュールに従ってのみ更新されるためです (これについては後で詳しく説明します)。

マテリアライズド・ビューを使用した複雑なクエリの例

マテリアライズド ビューの一般的な使用例の 1 つは、レポートを高速化するために大規模なデータセットを事前に集計することです。たとえば、顧客が行ったオンライン注文に関する情報を含む数百万のレコードを含む注文テーブルがあるとします。製品カテゴリごとの合計注文数と収益を示す月次レポートを生成したいと考えています。

この大きなテーブルに対して従来の SQL クエリを使用すると、テーブルのサイズに応じて数分から数時間かかる場合があります。しかし、月別、製品カテゴリ別にデータを集約して要約するマテリアライズドビューを作成することで、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

MATERIALIZED VIEW month_sales_mv を SELECT として作成

date_trunc('month', order_date) AS 月、製品カテゴリ、

COUNT(*) AS total_orders、SUM(order_total) AS total_revenue

FROM は GROUP BY 1、2 を注文します。 「」

これで、このマテリアライズド ビューにクエリを実行して、レポートを迅速かつ効率的に生成できるようになりました。 「」

マテリアライズド ビューからデータをクエリする場合の制限事項

マテリアライズド ビューは、大規模なデータセットをクエリするときにパフォーマンスに大きな利点をもたらしますが、いくつかの制限があります。大きな制限の 1 つは、基になるソース テーブルが変更されたときに、マテリアライズド ビュー内のデータが自動的に更新されないことです。これは、ソーステーブルでレコードが更新または削除された場合、その変更は手動で更新されるまでマテリアライズドビューに反映されないことを意味します。

もう 1 つの制限は、マテリアライズド ビューのサイズと複雑さに応じて、大量のディスク領域を消費する可能性があることです。ディスク使用量を定期的に監視し、頻繁にクエリされるデータに対してのみマテリアライズド ビューの作成を検討することが重要です。

マテリアライズド ビューは、データの鮮度が重要なリアルタイム アプリケーションやシステムには必ずしも適しているわけではないことに注意してください。このような場合、代わりに通常のテーブルまたは動的クエリを使用する方が適切な場合があります。

マテリアライズ ビューでのデータのリフレッシュと更新

マテリアライズド・ビューのデータをリフレッシュするメソッド

マテリアライズド ビューのデータをリフレッシュするには、手動リフレッシュと自動リフレッシュの 2 つの方法があります。手動リフレッシュはユーザーによって実行されますが、自動リフレッシュはデータベースによって実行されます。マテリアライズド・ビューを手動でリフレッシュするには、REFRESH MATERIALIZED VIEW コマンドを使用できます。

このコマンドは、マテリアライズド ビューから既存のデータをすべて削除し、定義クエリの新しいデータに置き換えます。別の方法は、REFRESH MATERIALIZED VIEW コマンドで CONCURRENTLY オプションを使用することです。これにより、リフレッシュ プロセス中に同時読み取りと書き込みが可能になります。

マテリアライズド・ビューのデータを更新する戦略

マテリアライズド ビューのデータの更新は、ベース テーブルとそれに対応するビューの両方を更新する必要があるため、困難な場合があります。マテリアライズド ビューを更新するには、完全更新と増分更新という 2 つの方法があります。

完全な更新を行うには、マテリアライズド ビューから現在のデータをすべて削除し、更新された情報でデータを再作成する必要があります。この戦略は大規模なデータセットの場合には時間がかかる可能性がありますが、すべての情報が最新であることが保証されます。

2 番目の戦略である増分更新では、最後の更新以降に行われた変更のみが更新されます。この方法では、ダウンタイムを最小限に抑えながら、データセット全体の更新に必要な計算コストを削減することでパフォーマンスを向上させます。

PostgreSQL でのマテリアライズ ビューの活用に関する高度なトピック

マテリアライズビューでのインデックスの使用

PostgreSQL を使用すると、ユーザーはマテリアライズド ビューにインデックスを作成でき、クエリ速度を大幅に向上させることができます。ただし、大規模なデータセットにインデックスを作成すると、ベース テーブルの初期化または完全更新タスク中にリソースが大量に消費される可能性があるため、インデックス作成がユースケースにメリットがあるかどうかを判断する際に考慮する必要があります。

マテリアライズ ビューを使用する場合のセキュリティに関する考慮事項

マテリアライズド ビューには、顧客データや財務レポートなどの機密情報が含まれる可能性のある事前計算された結果が含まれています。したがって、これらのビューへのアクセスは、それを必要とするユーザーに制限する必要があります。

さらに、マテリアライズド ビューは古くなり、権限のないユーザーに不正確なデータが公開される可能性があります。これらの事前計算結果にアクセスするデータベース ユーザーに対して、適切なセキュリティ対策を確実に講じることが重要です。

増分更新の実装

増分リフレッシュは、マテリアライズド・ビュー内のデータを効率的に更新する方法です。前回の更新以降に変更されたデータのみが更新されるため、クエリの実行時間が大幅に短縮されます。マテリアライズド・ビューの増分リフレッシュを実装するには、ベース・テーブルの変更を追跡し、対応するビューの更新をトリガーするメカニズムが必要です。

結論

PostgreSQL でマテリアライズド ビューを活用すると、クエリに必要な結果が事前に計算されるため、クエリ速度が大幅に向上します。データベース システムは、自動更新や増分更新などの高度な機能を提供し、データセットを最新の状態に保つために必要な計算コストを最小限に抑えてパフォーマンスをさらに向上させることができます。

マテリアライズド ビューは、リアルタイム処理のオーバーヘッドを排除することで応答時間を維持しながら、複雑な計算を使用して大規模なデータセットをクエリするための優れたソリューションを提供します。上で説明した手法は、クエリ速度とデータベース全体のパフォーマンスを向上させながら、その利用を支援するのに役立ちます。