SQLで大量のデータを取得する際に、ページングが進められますが大体悪手です。
オプティマイザに従ってsqlが正しく動作する場合、プログラムよりコストが低いので、リソースが許す限りデータ量を大きく取った方がいいです。
「大量のデータ」と言っている想定件数が異なるせいでしょうが、私の場合大体200万件以上のデータを想定しています。
DBによりますが、このくらいの件数以上になるとDBの性能閾値を超える可能性があるため、極端に小分けで取得すると後半速度劣化を起こします。
検索後半で遅くなる原因はいくつか考えられるので、以下にいくつかの主要な原因を示します。
ページングの問題
ページングは大量のデータを小分けに取得する方法で、初めのページでは問題ない場合でも、後半のページでパフォーマンスが低下することがあります。
ページが進むにつれて、データベースエンジンは毎回新しいページのデータを計算し、前のページからのオフセットを処理する必要があります。
このため、後半のページで遅くなることがあります。
オフセットとリミット
ページングは通常、オフセットとリミットを使用して実装されます。
初めのページではオフセットがゼロで、一定のリミット（例: 100行または1000行）でデータを取得します。
しかし、後半のページではオフセットが増加していき、データベースはそのオフセットまでスキップしてデータを取得する必要があります。
このオフセットが増えるにつれて、クエリの実行時間が増加し速度が遅くなっていき、ある閾値以降から急減に減速し始めます。
インデックスの不足
ページングにおいて、後半のページは初めのページよりも多くのデータをスキップする必要があります。
データベースがスキップする行数が多い場合、インデックスが存在しない場合や適切でない場合、クエリの実行時間が増加します。
インデックスはオフセットを使ったクエリのパフォーマンス向上に役立ちますが、件数が多すぎる場合限界があります。
キャッシングの問題
データベースは一度に多くのデータを処理する必要があるため、キャッシングメカニズムが効果的でない場合、後半のページでデータベースからデータを取得する際にキャッシングミスが発生する可能性があります。
これにより、データベースからのデータのフェッチが遅くなります。
データベースエンジンの最適化
データベースエンジンは、初めのページのクエリと後半のページのクエリを異なる方法で最適化します。
オフセットとリミットによって後半のページでは、スキップする行数が多くなるため、クエリの最適化が難しく、遅くなる可能性があります。
リソースの枯渇
小分けにデータを取得する場合、実行速度の長さから、メモリやCPUなどのリソースが長時間上限値に貼り付いてしまい、後半のリクエストがリソース不足に陥ることで遅くなることがあります。
データベースやサーバーのリソースを適切にスケーリングすることが解決策の一つです。
最後に
これらの問題を解決するためには、データベース設計、クエリ最適化、リソース管理、ネットワークの最適化など、多くの側面を考慮する必要があります。
具体的な件数や状況に応じて、適切な対策を講じることが大切です。
データベースやアプリケーションのモニタリングを行い、問題を特定し最適な対策を選択することが重要です。
Zennで間違った内容とページングが進められていたので注意してください。
