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Spring Boot SQL性能測定

Oracle上でselect文で「*」を利用した場合とカラム名を利用した場合の性能を測定してみた

 

SQL SELECT文を記載する際、「SELECT *」よりは「SELECT (カラム名)」を、「SELECT COUNT(*)」よりは「SELECT COUNT((カラム名))」を利用した方が、SQLの実行速度を速くすることができる。

今回は、select文で「*」を利用した場合とカラム名を利用した場合それぞれで、SQLの実行速度を測定するプログラムを作成してみたので、共有する。

なお、SQL文の性能改善を行う方法については、以下のサイトを参照のこと。
https://sites.google.com/site/orapeform/sql_minaoshi

前提条件

下記記事の実装が完了していること。

Oracle上で@Transactionalアノテーションをネストして利用してみた@Transactionalアノテーションはクラス間でネストして利用することができ、propagation属性の設定値を変えることで、今...

サンプルプログラムの作成

作成したサンプルプログラムの構成は、以下の通り。
サンプルプログラムの構成
なお、上記の赤枠は、前提条件のプログラムから追加・変更したプログラムである。

Mapperインタフェース・Mapper XMLの内容は以下の通りで、select文で「*」を利用した場合とカラム名を利用した場合それぞれで、全データを取得するSQLと、全データ件数を取得するSQLを用意している。

package com.example.demo;

import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import java.util.List;

@Mapper
public interface UserDataMapper {

    /**
     * 指定したIDをもつユーザーデータテーブル(user_data)のデータを取得する
     * @param id ID
     * @return ユーザーデータテーブル(user_data)の指定したIDのデータ
     */
    UserData findById(Long id);

    /**
     * select * によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータを全件取得する
     * @return ユーザーデータテーブル(user_data)のリスト
     */
    List<UserData> findAllByAsta();

    /**
     * select (カラム名) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータを全件取得する
     * @return ユーザーデータテーブル(user_data)のリスト
     */
    List<UserData> findAllByColumn();

    /**
     * select count(*) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数を取得する
     * @return ユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数
     */
    Long countAllByAsta();

    /**
     * select count((カラム名)) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数を取得する
     * @return ユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数
     */
    Long countAllByColumn();
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.example.demo.UserDataMapper">
    <resultMap id="userDataResultMap" type="com.example.demo.UserData" >
        <id column="id" property="id" jdbcType="BIGINT" />
        <result column="name" property="name" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="birth_year" property="birthY" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="birth_month" property="birthM" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="birth_day" property="birthD" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="sex" property="sex" jdbcType="VARCHAR" />
        <result column="memo" property="memo" jdbcType="VARCHAR" />
    </resultMap>
    <select id="findById" parameterType="java.lang.Long" resultMap="userDataResultMap">
        SELECT id, name, birth_year, birth_month, birth_day, sex, memo 
        FROM USER_DATA WHERE id = #{id}
    </select>
    <select id="findAllByAsta" resultMap="userDataResultMap">
        SELECT * FROM USER_DATA
    </select>
    <select id="findAllByColumn" resultMap="userDataResultMap">
        SELECT id, name, birth_year, birth_month, birth_day, sex, memo FROM USER_DATA
    </select>
    <select id="countAllByAsta" resultType="long">
        SELECT COUNT(*) FROM USER_DATA
    </select>
    <select id="countAllByColumn" resultType="long">
        SELECT COUNT(id) FROM USER_DATA
    </select>
</mapper>

また、ユーザデータテーブルのエンティティクラスの内容は、以下の通り。

package com.example.demo;

import lombok.Data;

@Data
public class UserData {

    /** ID */
    private long id;

    /** 名前 */
    private String name;

    /** 生年月日_年 */
    private int birthY;

    /** 生年月日_月 */
    private int birthM;

    /** 生年月日_日 */
    private int birthD;

    /** 性別 */
    private String sex;

    /** メモ */
    private String memo;

}

さらに、サービスクラスのサブクラスの内容は以下の通りで、それぞれのSQLを呼び出し、それぞれの実行時間を表示するようにしている。

package com.example.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class DemoServiceSub {

    /**
     * ユーザーデータテーブル(user_data)へアクセスするマッパー
     */
    @Autowired
    private UserDataMapper userDataMapper;

    /**
     * 性能検証を行うための個別サービス
     */
    public void verifyPerformanceEach() {
        // 初回DB接続時は時間がかかるため、あえて性能測定対象外のSQLを1度実行しておく
        userDataMapper.findById(Long.valueOf(1));

        System.out.println("--- SELECT * によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データを全件取得するSQLを実行します start. ---");

        // 処理前の現在時刻を取得
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // SELECT * によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータを全件取得する
        List<UserData> userDataList = userDataMapper.findAllByAsta();

        // 処理後の現在時刻を取得
        long endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("取得件数 : " + userDataList.size());
        System.out.println("処理時間：" + (endTime - startTime) + " ms");

        System.out.println("--- SELECT * によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データを全件取得するSQLを実行します end. ---");
        System.out.println();

        System.out.println("--- SELECT (カラム名) によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データを全件取得するSQLを実行します start. ---");

        // 処理前の現在時刻を取得
        startTime = System.currentTimeMillis();

        // SELECT (カラム名) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータを全件取得する
        userDataList = userDataMapper.findAllByColumn();

        // 処理後の現在時刻を取得
        endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("取得件数 : " + userDataList.size());
        System.out.println("処理時間：" + (endTime - startTime) + " ms");

        System.out.println("--- SELECT (カラム名) によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データを全件取得するSQLを実行します end. ---");
        System.out.println();

        System.out.println("--- SELECT count(*) によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データ件数を取得するSQLを実行します start. ---");

        // 処理前の現在時刻を取得
        startTime = System.currentTimeMillis();

        // SELECT count(*) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数を取得する
        Long cntUserData = userDataMapper.countAllByAsta();

        // 処理後の現在時刻を取得
        endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("取得件数 : " + cntUserData);
        System.out.println("処理時間：" + (endTime - startTime) + " ms");

        System.out.println("--- SELECT count(*) によってユーザーデータテーブル(user_data)の"
                + "データ件数を取得するSQLを実行します end. ---");
        System.out.println();

        System.out.println("--- SELECT count((カラム名)) によってユーザーデータテーブル"
                + "(user_data)のデータ件数を取得するSQLを実行します start. ---");

        // 処理前の現在時刻を取得
        startTime = System.currentTimeMillis();

        // SELECT count((カラム名)) によってユーザーデータテーブル(user_data)のデータ件数を取得する
        cntUserData = userDataMapper.countAllByColumn();

        // 処理後の現在時刻を取得
        endTime = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("取得件数 : " + cntUserData);
        System.out.println("処理時間：" + (endTime - startTime) + " ms");

        System.out.println("--- SELECT count((カラム名)) によってユーザーデータテーブル"
                + "(user_data)のデータ件数を取得するSQLを実行します end. ---");
    }
}

また、サービスクラスの内容は以下の通りで、性能測定のためのサービスクラスのサブクラスのメソッドを2回呼び出している。

package com.example.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class DemoService {

    /**
     * 性能測定を行うための個別サービス
     */
    @Autowired
    private DemoServiceSub demoServiceSub;

    /**
     * 性能検証を行うためのサービス
     */
    public void verifyPerformance() {
        System.out.println("com.example.demo.DemoService.verifyPerformance start.");
        System.out.println();

        System.out.println("=== 1回目の性能測定を行います. ===");
        demoServiceSub.verifyPerformanceEach();
        System.out.println();

        System.out.println("=== 2回目の性能測定を行います. ===");
        demoServiceSub.verifyPerformanceEach();
        System.out.println();

        System.out.println("com.example.demo.DemoService.verifyPerformance end.");
    }

}

さらに、Spring Bootのメインクラスの内容は以下の通りで、サービスクラスのメソッドを呼び出している。

package com.example.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class DemoApplication implements CommandLineRunner {

    /**
     * 性能検証を行うためのサービス
     */
    @Autowired
    private DemoService demoService;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        try {
            // 性能検証を行うためのサービスを呼び出す
            demoService.verifyPerformance();
        } catch (Exception ex) {
            System.err.println(ex);
        }
    }

}

その他のソースコード内容は、以下のサイトを参照のこと。
https://github.com/purin-it/java/tree/master/spring-boot-oracle-performance-select-all/demo



「AOMEI Backupper」は様々な形でバックアップ取得や同期処理が行える便利ツールだったパソコン内のデータを、ファイル/パーティション/ディスク等の様々な単位でバックアップしたり、バックアップ時のスケジュール設定やリアルタイ...

サンプルプログラムの実行結果

サンプルプログラムの実行結果は以下の通りで、select文で「*」よりカラム名を指定した方が、SQLが速くなることが確認できる。

1) 以下を実行し、USER_DATAテーブルに100,000件のデータを追加する。

begin
   execute immediate 'TRUNCATE TABLE user_data';
   for i in 1..100000 loop
      INSERT INTO user_data VALUES (i, 'テスト　プリン' || TO_MULTI_BYTE(i)
          , 2012, 1, 20, TO_CHAR(MOD(i, 2) + 1), 'テスト');
   end loop;
   COMMIT;
end;
/
サンプルプログラムの実行結果_1_1

実行後、以下のように、レコード数が100,000件になっていることが確認できる。
サンプルプログラムの実行結果_1_2

サンプルプログラムの実行結果_1_3

2) 1)の状態でSpring Bootのメインクラス(DemoApplication.java)を実行した結果、コンソールログに出力される内容は以下の通り。

＜１回目＞
サンプルプログラムの実行結果_2_1

＜２回目＞
サンプルプログラムの実行結果_2_2

要点まとめ

  • SQL SELECT文を記載する際、「SELECT *」よりは「SELECT (カラム名)」を、「SELECT COUNT(*)」よりは「SELECT COUNT((カラム名))」を利用した方が、SQLの実行速度を速くすることができる。
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