パフォーマンスと使いやすさの両立！PostgreSQLにおけるTable、View、Materialized Viewの賢い選択

PostgreSQL における Table、View、Materialized View の比較

概要

Table

Tableは、データを構造化して保存するための基本的な単位です。行と列で構成され、各行はレコード、各列は属性を表します。属性にはデータ型が定義されており、レコードの集合はリレーションと呼ばれます。

特徴

• データを永続的に保存する
• 主キー、外部キーなどの制約を定義できる
• インデックスを使って検索を高速化できる
• INSERT、UPDATE、DELETEなどの操作でデータを直接更新できる

用途

• トランザクション処理など、データの一貫性を保つ必要がある場合
• アプリケーションで直接利用する主要なデータ
• 更新頻度の高いデータ

View

Viewは、既存のテーブルを参照して仮想的なテーブルを作成する仕組みです。テーブルと異なり、データを永続的に保存するのではなく、クエリ結果をビューとして定義します。

• 既存のテーブルを組み合わせたり、集計したりして、新しい視点のデータを提供できる
• データベース構造を変更せずに、データの表示形式を変更できる
• セキュリティ対策として、特定の列や行のみを閲覧できるように制限できる

• 複雑なクエリ結果をわかりやすい名前で保存して、再利用を容易にする
• 特定のユーザーに対して、必要なデータのみを限定的に表示する
• データベース構造を変更せずに、アプリケーションのデータアクセスロジックを変更する

Materialized View

Materialized Viewは、Viewと同様に既存のテーブルを参照して作成される仮想的なテーブルですが、Viewとは異なり、クエリ結果を物理的に保存します。つまり、Materialized Viewはあたかも通常のテーブルのように振る舞い、クエリの実行時に参照されます。

• Viewよりも高速なクエリ処理が可能
• 参照頻度の高い集計結果などを保存しておくことで、パフォーマンスを向上できる
• データ更新元となるベーステーブルが更新された場合、自動的に更新されるように設定できる

• 複雑な集計クエリを頻繁に実行する場合
• データ分析やレポート作成など、集計結果を基に処理を行う場合
• 更新頻度の低いデータに対して、リアルタイムではなく定期的に更新が必要な場合

それぞれの使い分け

補足

• 上記は一般的な指針であり、状況に応じて最適な選択は変わります。
• 複雑なデータ操作を行う場合は、パフォーマンスやデータ整合性を考慮する必要があります。
• PostgreSQL のバージョンによって、機能や制限が異なる場合があります。

Table、View、Materialized View はそれぞれ異なる特徴と用途を持つため、状況に応じて適切なものを選択することが重要です。それぞれの違いを理解し、使い分けることで、データベースを効果的に活用することができます。

PostgreSQL における Table、View、Materialized View のサンプルコード

Table

CREATE TABLE orders (
  order_id INT PRIMARY KEY,
  customer_id INT NOT NULL,
  order_date DATE NOT NULL,
  order_total DECIMAL(10,2) NOT NULL
);

View

CREATE VIEW customer_orders AS
SELECT orders.order_id, customers.name, orders.order_date, orders.order_total
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

このコードは、customer_ordersという名前のViewを作成します。このViewは、ordersテーブルとcustomersテーブルを結合し、注文ID、顧客名、注文日、注文合計の4つの列を表示します。

Materialized View

CREATE MATERIALIZED VIEW customer_orders_mv AS
SELECT orders.order_id, customers.name, orders.order_date, orders.order_total
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

このコードは、customer_orders_mvという名前のMaterialized Viewを作成します。このMaterialized Viewは、customer_ordersViewと同じクエリ結果を永続的に保存します。

各操作の実行例

Table

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, order_total)
VALUES (1, 123, '2024-06-16', 100.00);

SELECT * FROM orders;

UPDATE orders
SET order_total = 120.00
WHERE order_id = 1;

DELETE FROM orders
WHERE order_id = 1;

View

SELECT * FROM customer_orders;

Materialized View

SELECT * FROM customer_orders_mv;

REFRESH MATERIALIZED VIEW customer_orders_mv;

注意事項

• 上記のコードはあくまで例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。
• Materialized View を作成する場合は、ストレージスペースと更新処理のパフォーマンスを考慮する必要があります。

このサンプルコードを通して、Table、View、Materialized View の基本的な操作方法を理解していただけたでしょうか。それぞれの違いを理解し、状況に応じて適切なものを選択することで、データベースを効果的に活用することができます。

PostgreSQL における Table、View、Materialized View の代替方法

概要

• サブクエリ: 他のクエリ結果を組み込むために使用
• 共通表式 (CTE): 複雑なクエリを複数回に分けて記述するために使用
• 関数: データの加工や集計を行うために使用
• ストアドプロシージャ: 複数の SQL 文をまとめて実行するロジックを格納するために使用

これらの方法は、それぞれ異なる用途に適しています。以下では、それぞれの詳細と、Table、View、Materialized View との比較について説明します。

サブクエリ

サブクエリ は、別のクエリ結果を組み込むために使用するクエリです。SELECT 文の中で、FROM 句または WHERE 句などに別のクエリを記述することで実現できます。

• 複雑なクエリを簡潔に記述できる
• 他のクエリ結果を参照して、条件を絞り込んだり、新しい列を追加したりできる

• 特定の条件に一致するレコードのみを取得する
• 複数のテーブルからデータを結合する
• 集計結果を算出する

Table、View、Materialized View との比較

• サブクエリは、他のクエリ結果を一時的に利用するものであり、データを永続的に保存するものではありません。
• View は、サブクエリを保存して再利用できるようにしたものです。
• Materialized View は、View のクエリ結果を永続的に保存し、定期的に更新するように設定できます。

共通表式 (CTE)

共通表式 (CTE) は、複雑なクエリを複数回に分けて記述するために使用する機能です。WITH 句を使用して、CTE を定義することができます。

• 複雑なクエリを複数のパートに分けて記述することで、可読性と理解しやすさを向上できる
• 同じクエリを複数回参照する必要がある場合に、DRY (Don't Repeat Yourself) の原則に基づいて記述できる

• 複数回参照される複雑なクエリを定義する
• 再帰的なクエリを記述する
• 複数のクエリ結果を結合する

関数

関数 は、データを加工や集計を行うために使用するプログラムです。SQL 文の中で、関数名を引数と共に記述することで呼び出すことができます。

• データの加工や集計を共通化できる
• コードの再利用性を高め、メンテナンス性を向上できる
• 複雑なロジックをカプセル化できる

• データの形式変換を行う
• 数値演算や文字列操作を行う

• 関数は、データを永続的に保存するものではありません。
• Table は、データを永続的に保存するために使用されます。
• View は、既存のテーブルを参照して仮想的なテーブルを作成するものです。

ストアドプロシージャ

ストアドプロシージャ は、複数の SQL 文をまとめて実行するロジックを格納するために使用するプログラムです。PL/pgSQL などの言語で記述することができます。

• 複雑な処理を複数ステップに分割し、制御フローを記述できる
• データベースへのアクセスをカプセル化し、セキュリティを向上できる
• アプリケーションロジックをデータベースサーバー側に実装できる

• 複数の SQL 文を組み合わせた複雑な処理を行う
• データベースへのアクセスを制御する
• ビジネスロジックを実装する

それぞれの使い分け

| 状況 | 適切な選択肢 |