Aurora DSQL EXPLAIN プランの操作

Aurora DSQL は PostgreSQL と同様の EXPLAIN プラン構造を使用しますが、分散アーキテクチャと実行モデルを反映するキーが追加されています。

このドキュメントでは、Aurora DSQL EXPLAIN プランの概要を示し、PostgreSQL と比較した類似点と相違点を強調します。Aurora DSQL で使用できるさまざまなタイプのスキャンオペレーションについて説明し、クエリの実行コストを理解するのに役立ちます。

PostgreSQL と Aurora DSQL EXPLAIN プラン

Aurora DSQL は PostgreSQL データベース上に構築され、ほとんどの計画構造を PostgreSQL と共有しますが、クエリの実行と最適化に影響するアーキテクチャ上の主な違いがあります。

Aurora DSQL は、テーブルデータを個別のヒープではなく、プライマリキーの順序で直接保存します。各行は一意のキー、通常はプライマリキーによって識別されるため、データベースの検索をより効率的に最適化できます。アーキテクチャの違いは、PostgreSQL がシーケンシャルスキャンを選択する可能性がある場合に、Aurora DSQL がインデックスのみのスキャンを使用することが多い理由の説明になります。

もう 1 つの主な違いは、Aurora DSQL がコンピューティングをストレージから分離し、実行パスの早い段階でフィルターを適用してデータの移動を減らし、パフォーマンスを向上させることです。

PostgreSQL での EXPLAIN プランの使用の詳細については、「PostgreSQL EXPLAIN documentation」を参照してください。

Aurora DSQL EXPLAIN プランの主な要素

Aurora DSQL EXPLAIN プランは、フィルタリングが発生する場所やストレージから取得される列を含め、クエリの実行方法に関する詳細情報を提供します。この出力を理解することにより、クエリのパフォーマンスを最適化できます。

Aurora DSQL のフィルター

Aurora DSQL はストレージからコンピューティングを分離します。つまり、クエリの実行中にフィルターが適用されるポイントはパフォーマンスに大きな影響を与えます。大量のデータが転送される前に適用されるフィルターは、レイテンシーを低減し、効率を向上させます。フィルターの適用が早いほど、処理、移動、スキャンが必要なデータが少なくなり、クエリが高速化されます。

Aurora DSQL は、クエリパスの複数のステージでフィルターを適用できます。これらのステージを理解することは、クエリプランを解釈し、パフォーマンスを最適化する上で重要です。