SQL Serverのパフォーマンス改善のために、SQL文の書き方纏め

SQL Serverのパフォーマンス改善のために、SQL文の書き方におけるよくある改善点と例を以下に示します。

### 1. **SELECT * を避け、必要なカラムのみを選択する**
   - `SELECT *` は全てのカラムを取得するため、余分なデータをフェッチしパフォーマンスが低下する可能性があります。必要なカラムを明示的に指定することで、ネットワーク負荷やメモリ使用量を減らします。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT * FROM Orders WHERE OrderDate = '2024-09-01';
     ```
   - **改善後:**
     ```sql
     SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate FROM Orders WHERE OrderDate = '2024-09-01';
     ```

### 2. **JOINの使用に注意し、必要な場合だけJOINを行う**
   - 不必要なテーブルをJOINすることで、クエリの実行時間が増加します。必要なデータのみ取得するようにJOINを制限します。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
     FROM Orders
     LEFT JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
     WHERE Orders.OrderDate = '2024-09-01';
     ```
   - **改善後:**
     ```sql
     SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName
     FROM Orders
     INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID = Customers.CustomerID
     WHERE Orders.OrderDate = '2024-09-01';
     ```
   - 必要な場合は `LEFT JOIN` や `RIGHT JOIN` を使いますが、デフォルトで `INNER JOIN` の方が一般的に高速です。

### 3. **インデックスを活用する**
   - WHERE句やJOIN句に使われる列に適切なインデックスを作成することで、検索速度を大幅に向上させます。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT OrderID, OrderDate FROM Orders WHERE CustomerID = 12345;
     ```
   - **改善後:**
     - CustomerID 列にインデックスを作成:
     ```sql
     CREATE INDEX idx_CustomerID ON Orders(CustomerID);
     ```

### 4. **NOT IN よりも NOT EXISTS を使用する**
   - `NOT IN` はNULL値の処理に問題があり、より効率の良い `NOT EXISTS` に置き換えるとパフォーマンスが改善することがあります。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Orders);
     ```
   - **改善後:**
     ```sql
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM Orders WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID);
     ```

### 5. **サブクエリよりもJOINを使う**
   - サブクエリはネストされたクエリを繰り返し実行することがあり、パフォーマンスが低下します。JOINを使用することで、効率的にデータを結合できます。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT CustomerID, (SELECT MAX(OrderDate) FROM Orders WHERE Orders.CustomerID = Customers.CustomerID) AS LastOrderDate
     FROM Customers;
     ```
   - **改善後:**
     ```sql
     SELECT Customers.CustomerID, MAX(Orders.OrderDate) AS LastOrderDate
     FROM Customers
     JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID
     GROUP BY Customers.CustomerID;
     ```

### 6. **UNION ALL を使う**
   - `UNION` は重複を排除するため、全ての結果をソートしますが、`UNION ALL` はソートせず重複を許容するため、高速です。重複が許される場合は `UNION ALL` を使用します。
   - **改善前:**
     ```sql
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'Japan'
     UNION
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'USA';
     ```
   - **改善後:**
     ```sql
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'Japan'
     UNION ALL
     SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'USA';
     ```

### 7. **トランザクションの範囲を小さくする**
   - 大規模なトランザクションは、ロック時間を増加させ他のユーザーのパフォーマンスにも影響を与えます。トランザクションの範囲を小さくし、短時間で終了するようにします。
   - **改善前:**
     ```sql
     BEGIN TRANSACTION
     UPDATE Orders SET Status = 'Completed' WHERE OrderID = 1;
     UPDATE Customers SET LastOrderDate = '2024-09-01' WHERE CustomerID = 12345;
     COMMIT;
     ```
   - **改善後:**
     - トランザクションを必要最小限に分ける:
     ```sql
     BEGIN TRANSACTION
     UPDATE Orders SET Status = 'Completed' WHERE OrderID = 1;
     COMMIT;

     BEGIN TRANSACTION
     UPDATE Customers SET LastOrderDate = '2024-09-01' WHERE CustomerID = 12345;
     COMMIT;
     ```

### 8. **適切なデータ型の使用**
   - 過剰に大きなデータ型を使用すると、メモリ使用量が増えパフォーマンスが悪化します。データ型は必要最小限にするべきです。
   - **改善例:**
     - `INT` 型を使うほど大きくない数値データには `TINYINT` や `SMALLINT` を使用する。
     - 固定長の文字列には `CHAR` を、可変長には `VARCHAR` を使う。

これらの改善点を実践することで、SQL Serverクエリのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。



### 9. **関数や式をWHERE句で使用しない**
* **WHERE句で関数や式を使用すると、インデックスが利用できなくなる場合があります:**
    関数や式で計算した結果で比較する場合は、サブクエリを使用するか、事前に計算結果を一時テーブルに格納するなどの工夫が必要です。

### 10. **カーソルを避ける**
* **カーソルはレコードセットを1行ずつ処理するため、パフォーマンスが低下します:**
    可能な限り、セットベースの操作を使用しましょう。

### 11. **SQL Serverの機能を活用する**
* **共通テーブル式(CTE):** 複雑なクエリを分割して可読性を高め、パフォーマンスを向上させることができます。
* **ウィンドウ関数:** 集計関数やランキング関数を用いて、複雑な集計処理を効率的に行うことができます。

### 12. **実行計画の確認**
* **SQL Server Management Studio:** 実行計画を確認することで、クエリのボトルネックを特定し、最適化することができます。

### その他

* **インデックスの断片化:** 定期的にインデックスを再構築し、断片化を解消しましょう。
* **統計情報の更新:** データベースの統計情報は、クエリの最適化に利用されます。定期的に更新することで、クエリの性能を維持しましょう。
* **パラメータ化クエリ:** SQLインジェクションを防ぎ、キャッシュヒット率を高めることができます。
* **ストアドプロシージャ:** 頻繁に実行されるSQL文をストアドプロシージャとして定義することで、コンパイルコストを削減し、パフォーマンスを向上させることができます。

**注意:**

* 上記は一般的な改善点であり、すべてのケースに当てはまるわけではありません。
* パフォーマンスチューニングは、データベースの構造やデータ量、ハードウェア環境など、様々な要因によって最適な方法が異なります。
* 実行計画を分析し、状況に合わせて最適なチューニングを行うことが重要です。

**SQL Serverのドキュメントやコミュニティフォーラムなどを参考に、より詳細な情報を確認することをおすすめします。**