パフォーマンス向上のための必須コマンド！ SQLite の ANALYZE コマンド

2024-04-02

SQLite の ANALYZE コマンドは、テーブルやインデックスに関する統計情報を収集し、データベース内部のテーブルに保存します。この情報は、クエリプランナーが最適な実行計画を立てるために使用されます。

効果

ANALYZE コマンドを実行することで、以下の効果が期待できます。

クエリの実行速度が向上する
クエリプランの効率が向上する
不適切なインデックスの使用が抑制される

使い方

ANALYZE コマンドは以下の構文で使用します。

ANALYZE [database] [table]

database: 統計情報を収集対象とするデータベース名 (省略可)
table: 統計情報を収集対象とするテーブル名 (省略可)

例

すべてのデータベースのすべてのテーブルの統計情報を収集する

ANALYZE

main データベースの customers テーブルの統計情報を収集する

ANALYZE main.customers

注意点

ANALYZE コマンドは、テーブル全体をスキャンするため、実行に時間がかかる場合があります。
大規模なテーブルに対して ANALYZE コマンドを実行する場合は、オフピーク時に実行することをおすすめします。

補足

PRAGMA optimize コマンドは、必要に応じて個々のテーブルに対して自動的に ANALYZE コマンドを実行します。
PRAGMA analysis_limit コマンドを使用して、ANALYZE コマンドで収集される統計情報の量を制限することができます。

関連キーワード

SQLite
ANALYZE
クエリプラン
インデックス
パフォーマンス

SQLite ANALYZE コマンドのサンプルコード

すべてのデータベースのすべてのテーブルの統計情報を収集する

-- すべてのデータベースのすべてのテーブルの統計情報を収集する

PRAGMA database_list;

BEGIN;
FOR i IN (SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table') DO
  ANALYZE i;
END;
COMMIT;

特定のデータベースのすべてのテーブルの統計情報を収集する

-- 特定のデータベースのすべてのテーブルの統計情報を収集する

PRAGMA database_list;

ATTACH DATABASE 'mydb.sqlite3' AS mydb;

BEGIN;
FOR i IN (SELECT name FROM mydb.sqlite_master WHERE type='table') DO
  ANALYZE mydb.i;
END;
COMMIT;

DETACH DATABASE mydb;

特定のテーブルの統計情報を収集する

-- 特定のテーブルの統計情報を収集する

ANALYZE customers;

ANALYZE コマンドの実行時間を制限する

-- ANALYZE コマンドの実行時間を制限する

PRAGMA analysis_limit = 10000;

ANALYZE customers;

PRAGMA optimize コマンドを使用して自動的に ANALYZE コマンドを実行する

-- PRAGMA optimize コマンドを使用して自動的に ANALYZE コマンドを実行する

PRAGMA optimize;

SELECT * FROM customers;

注意

これらのサンプルコードは、あくまでも参考として使用してください。実際の使用環境に合わせて、コードを修正する必要があります。

SQLite の ANALYZE コマンドの代替方法

VACUUM コマンドは、データベースファイルを整理し、不要なスペースを解放します。このコマンドを実行すると、インデックスも再構築されます。

外部ツール

SQLite の統計情報を分析するための外部ツールがいくつか存在します。これらのツールを使用して、より詳細な分析結果を得ることができます。

手動による分析

データベースファイルの内容を直接編集することで、統計情報を手動で分析することができます。ただし、この方法は上級者向けであり、誤操作をするとデータベースが破損する可能性があります。

各方法の比較

方法	メリット	デメリット
`ANALYZE` コマンド	簡単	実行に時間がかかる場合がある
`VACUUM` コマンド	不要なスペースを解放できる	インデックスのみ分析される
外部ツール	詳細な分析結果を得られる	ツールの使い方を習得する必要がある
手動による分析	柔軟性が高い	誤操作のリスクがある

分析の目的
データベースの規模
使用者のスキルレベル

SQLite の公式ドキュメントには、ANALYZE コマンドやその他の関連コマンドに関する詳細情報が記載されています。
SQLite に関するフォーラムやコミュニティに参加することで、他のユーザーからアドバイスやヒントを得ることができます。

CHECK制約でデフォルト値の妥当性を検証！ SQLite Language列の設定

Language列は、テキストデータを格納するために使用されます。デフォルト値は、""（空文字列）""、NULL、または文字列リテラルのいずれかです。例:空文字列:上記の場合、nameとlanguage列は、レコード挿入時に明示的に値が指定されない場合は空文字列が割り当てられます。

SQLite MATCH プログラミングとは？

目次MATCH プログラミングとは？MATCH プログラミングの種類MATCH プログラミングの使用例MATCH プログラミングの制限事項まとめMATCH プログラミングとは？SQLite MATCH プログラミングは、SQL SELECT 文で使用される機能です。WHERE 句に MATCH プログラミングを記述することで、検索条件に合致するレコードを抽出できます。

SQLite で BEGIN IMMEDIATE を使用する利点と注意点

概要SQLiteの「BEGIN IMMEDIATE」は、トランザクションを開始するためのSQLコマンドです。通常の「BEGIN」とは異なり、他の接続が書き込みを行っていても、即座に書き込みトランザクションを開始しようとします。しかし、他の書き込みトランザクションがすでに進行中の場合は、「SQLITE_BUSY」エラーが発生する可能性があります。

データの扱いに悩むあなたへ！SQLiteの「NULLS FIRST」が解決する問題

SQLiteの「NULLS FIRST」は、ORDER BY句で列をソートする際、NULL値をどのように扱うかを指定するオプションです。従来の動作と比較従来のSQLiteでは、NULL値はソート順序の最後に表示されていました。しかし、「NULLS FIRST」を指定すると、NULL値はソート順序の最初に表示されます。

SQLiteでパワーアップする言語処理：非標準SELECT構文による高度なタスクの実行

本解説では、言語に関連する非標準SELECT構文について、分かりやすく説明します。LIKE演算子は、文字列パターンとの一致に基づいてレコードを検索するために使用されます。標準的な構文は以下の通りです。例えば、以下のクエリは、名前列がAで始まり、Bで終わるレコードをすべて返します。

SQLite INTEGER PRIMARY KEY vs UNIQUE制約：違いを理解して使い分ける

この解説では、INTEGER PRIMARY KEYの概念をプログラミング初心者にも分かりやすく掘り下げ、以下の点を詳細に解説します。SQLiteにおける「Language」と「INTEGER」の関係INTEGER PRIMARY KEYの役割と重要性

SQLite Correlated Subqueries のパフォーマンスを向上させる方法

そこで、この解説では、Correlated Subqueriesの仕組みを分かりやすく説明し、具体的な例を用いてその使用方法を紹介します。Correlated Subqueriesとは？Correlated Subqueriesは、主クエリ内の各行の値に基づいてフィルタリングや値の取得を行うサブクエリです。つまり、サブクエリは主クエリの各行に対して動的に実行されます。

ROWIDとLanguageの関係

ROWIDの使用方法ROWIDは、主キーが定義されていない場合に自動的に割り当てられます。主キーが定義されている場合でも、rowid キーワードを使用してアクセスできます。PRIMARY KEY と ROWID は、同じ値を指します。ROWIDは、レコードの物理的な位置を表すため、更新や削除の影響を受けやすいという欠点があります。

Language は、SQLite で使用される SQL の方言を指定するものです。デフォルトは "ANSI" ですが、"SQLite" や "MSSQL" など他の方言も選択できます。Language の設定は、リテラル値の解釈に影響を与える場合があります。例えば、数値リテラルの場合、デフォルトの "ANSI" では小数点表記は "." を使用しますが、"MSSQL" では "," を使用します。