SQL Server: データアクセスを極める - TVF、View、CTE、UDT、ストアドプロシージャなど、最適な方法の選び方

SQL ServerにおけるTable-Valued Function(TVF)とViewの比較

TVFとViewの主な違いは以下の通りです。

データのソース

• View: Viewは、既存の1つ以上のテーブルまたはビューからデータを定義する仮想テーブルです。Viewは、データの構造を変更することなく、データへのアクセス方法を制御するために使用されます。
• TVF: TVFは、独自のコードで構成された関数です。このコードは、データを取得するためのSELECTステートメント、データ処理のためのロジック、および結果セットを返すための構文を含むことができます。TVFは、ベースとなるテーブルやビューに依存せず、独立したデータソースとして機能します。

実行方法

• View: Viewは、テーブルと同様にクエリすることができます。Viewにはパラメータを渡すことはできませんが、WHERE句などの条件を使用して結果セットをフィルタリングすることができます。Viewは、データへのアクセスを簡素化し、セキュリティを強化するために使用できます。
• TVF: TVFは、他の関数と同様に呼び出されます。TVFにパラメータを渡すことができ、結果セットは関数呼び出しのコンテキストで返されます。TVFは、複雑なデータ処理や条件ロジックをカプセル化するために使用できます。

パフォーマンス

• View: Viewは、TVFよりもパフォーマンスが優れている場合があります。これは、Viewが事前にコンパイルされるためです。ただし、Viewは複雑なクエリや結合を含む場合、TVFよりもパフォーマンスが劣る可能性があります。
• TVF: TVFは、Viewよりもパフォーマンスが劣る場合があります。これは、TVFが実行時に毎回コンパイルされる必要があるためです。一方、Viewは事前にコンパイルされるため、実行速度が速くなります。

使用例

• View: Viewは、次のような場合に使用されます。
  • データへのアクセスを簡素化したい場合
  • セキュリティを強化したい場合
  • 複数のテーブルからのデータを1つのビューに統合したい場合
• TVF: TVFは、次のような場合に使用されます。
  • 複雑なデータ処理や条件ロジックをカプセル化したい場合
  • 再利用可能なデータアクセスモジュールを作成したい場合
  • パラメータ化されたクエリを実行したい場合

TVFとViewのどちらを使用するかを判断するには、以下の要素を考慮する必要があります。

• 使用例
• 実行方法

一般的に、Viewは単純なデータアクセス要件に適しています。一方、TVFは、複雑なデータ処理や条件ロジックが必要な場合に適しています。

以下は、TVFとViewのそれぞれの利点と欠点の要約です。

TVF

利点:

欠点:

• 開発と保守が複雑になる場合がある
• Viewよりもパフォーマンスが劣る場合がある

View

• セキュリティを強化できる

• 複雑なデータ処理や条件ロジックには適していない

Table-Valued Function (TVF)

CREATE FUNCTION dbo.GetCustomerInfo(@customerId INT)
RETURNS TABLE AS
BEGIN
    SELECT *
    FROM Customers
    WHERE CustomerID = @customerId;
END;

このTVFを呼び出すには、次のクエリを使用します。

SELECT *
FROM dbo.GetCustomerInfo(123);

このクエリは、CustomerID 123を持つ顧客の情報を返します。

CREATE VIEW dbo.CustomerOrdersSummary
AS
SELECT
    c.CustomerName,
    COUNT(*) AS OrderCount,
    SUM(o.OrderAmount) AS TotalOrderAmount
FROM Customers c
JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID;

SELECT *
FROM dbo.CustomerOrdersSummary;

Common Table Expressions (CTEs) are temporary named result sets that can be used within a single query. CTEs can be used to simplify complex queries and make them more readable. CTEs can also be used to perform operations that are not possible with standard SQL statements, such as hierarchical data retrieval.

Scalar Functions

Scalar functions return a single value, which can be used in SELECT statements, WHERE clauses, and other expressions. Scalar functions can be used to perform simple calculations or data transformations.

Stored Procedures

Stored procedures are blocks of SQL code that can be executed by calling them with a name and optional parameters. Stored procedures can be used to encapsulate complex logic, control data flow, and manage transactions.

User-Defined Data Types (UDTs)

User-Defined Data Types (UDTs) allow you to create new data types that encapsulate complex data structures and behaviors. UDTs can be used to simplify data access and improve code reusability.

Materialized Views

Materialized views are pre-computed copies of data that are stored in a separate table. Materialized views can be used to improve query performance for frequently accessed data.

Temporary Tables

Temporary tables are temporary tables that are created and destroyed within the context of a single session. Temporary tables can be used to store intermediate results or data that is not needed permanently.

Derived Tables

Derived tables are temporary tables that are created inline within a query. Derived tables can be used to simplify complex queries and make them more readable.

Inline Table-Valued Functions

Inline table-valued functions are functions that return a result set directly within the function body. Inline table-valued functions can be used to perform simple data transformations or filtering.

External Tables

External tables are tables that reference data stored in external data sources, such as flat files or Hadoop clusters. External tables can be used to integrate data from multiple sources into a SQL Server database.

Partitioned Tables

Partitioned tables are tables that are divided into smaller partitions based on a partitioning column. Partitioned tables can be used to improve query performance for large tables by allowing the optimizer to only scan the relevant partitions.