クエリの実行計画解説
クエリの実行計画は、データベースがSQLクエリをどのように実行するかの詳細を提供します。以下の実行計画を分析しました：
set @ownerId = 4242;
set @hospitalId = 21;
EXPLAIN ANALYZE SELECT
(SELECT
contactName
FROM
contacts
INNER JOIN
phone_numbers ON contacts.id = phone_numbers.contactId
WHERE
phone_numbers.phoneNumber = `call`.pairPhoneNumber
AND contacts.hospitalId = @hospitalId
LIMIT 1) AS display_contacts
FROM
(SELECT
*
FROM
calls
WHERE
`type` = 1 AND `ownerId` = @ownerId) `call`
ORDER BY `call`.`callAt`
LIMIT 0 , 1000
-> Limit: 1000 row(s) (cost=3974 rows=1000) (actual time=440..442 rows=1000 loops=1)
-> Sort: callAt, limit input to 1000 row(s) per chunk (cost=3974 rows=4277) (actual time=440..442 rows=1000 loops=1)
-> Filter: (calls.`type` = 1) (cost=3974 rows=4277) (actual time=9.37..436 rows=4277 loops=1)
-> Index lookup on calls using index_calls_owner (ownerId=(@ownerId)) (cost=3974 rows=4277) (actual time=9.35..434 rows=4277 loops=1)
-> Select #2 (subquery in projection; dependent)
-> Limit: 1 row(s) (cost=1138 rows=1) (actual time=17.8..17.8 rows=0.767 loops=1000)
-> Nested loop inner join (cost=1138 rows=137) (actual time=17.8..17.8 rows=0.767 loops=1000)
-> Index lookup on contacts using index_contacts_extensionNumber (hospitalId=(@hospitalId)) (cost=564 rows=1299) (actual time=0.456..5.85 rows=1060 loops=1000)
-> Filter: (phone_numbers.phoneNumber = calls.pairPhoneNumber) (cost=0.336 rows=0.105) (actual time=0.0105..0.0105 rows=724e-6 loops=1.06e+6)
-> Index lookup on phone_numbers using indeex_phonenumber_contact (contactId=contacts.id) (cost=0.336 rows=1.05) (actual time=0.0085..0.00956 rows=0.486 loops=1.06e+6)
解説
- Limit: 最初に1000行の制限が設定されています。これは、クエリの結果が1000行に限定されることを意味します。
- Sort: 結果は
callAtでソートされ、各チャンクで1000行に限定されます。 - Filter:
calls.type = 1でフィルタリングされ、タイプが1の通話記録のみが選択されます。 - Index Lookup:
index_calls_ownerを使用してownerIdに基づくインデックスルックアップが行われます。 - サブクエリ: 各ループで1行を返すように制限されており、内部的にネストされたループ結合を使用しています。
クエリの総コスト計算
クエリの総コストは、メインクエリとサブクエリのコストを合計して計算されます。
- メインクエリのコスト:
3974 - サブクエリのコスト:
1138(各実行におけるコスト) - サブクエリの実行回数:
1000(メインクエリが処理する行数)
クエリ全体の総コストは、以下の計算により1,141,974となります。
const mainQueryCost = 3974;
const subQueryCostPerExecution = 1138;
const numberOfExecutions = 1000;
// サブクエリの総コスト
const totalSubQueryCost = subQueryCostPerExecution * numberOfExecutions;
// クエリ全体の総コスト
const totalCost = mainQueryCost + totalSubQueryCost;
console.log(totalCost);
