ネステッドループとハッシュジョインの違いを徹底解説—DBの結合アルゴリズムを選ぶときのポイント

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ネステッドループとハッシュジョインの違いを知ろう

本記事ではデータベースの結合処理について、ネステッドループとハッシュジョインの違いを中学生にもわかるように噛み砕いて解説します。
両者はいずれもテーブル同士を結合するための手段ですが、内部で行われる処理の性質はかなり異なります。
ネステッドループは直感的で小規模データに向く一方、ハッシュジョインはデータ量が多いときに強みを発揮します。
この違いを知ることで、SQLを書いたときの実行計画に対する理解も深まります。

まず結論から述べると、ネステッドループは小規模データの結合やインデックスが使える場合に有効、ハッシュジョインは大規模データや等価結合で安定した速度を発揮します。
その時々でどのアルゴリズムを選ぶかは、データの量だけでなくデータの分布やメモリの制約にも左右されます。
以下の節で仕組みと使い分けのコツを整理します。

仕組みと処理の流れ

ネステッドループの動作は、外側のテーブルの各行に対して内側のテーブルを全件走査して結合条件を評価します。外側を順番に取り出し、内側のテーブルを全件走査するため、最悪の場合は外側の行数×内側の行数の比較が発生します。
この処理は特にソート済みのデータやインデックスがうまく使える場合に効率的に回せますが、データ量が増えると総行数の掛け算が爆発的に増え、時間がかかることが多いです。
一方、ハッシュジョインではまず小さな方のテーブルを「ハッシュ表」と呼ばれるデータ構造に格納します。ハッシュ表には結合キーがキーとなり、後で大きなテーブルの各行をキーで素早く探しに行きます。
このとき結合キーが等価条件であることが前提で、ハッシュ表の作成と参照の段階で大半の作業が発生します。
この順番で処理を進めると、結合条件を満たす組み合わせだけを効率よく出力できる点が魅力です。

ただし実践ではメモリ使用量やディスクへのスワップ、データの偏りに注意が必要です。大きなテーブルをそのままメモリ上に展開できない場合、ハッシュジョインは一部を分割して処理するパーティショニングや、ディスクベースのハッシュジョインへと変換されます。
またネステッドループはインデックスを活用できると爆速になることもあり、インデックスの活用状況が大きな分かれ目となります。

パフォーマンスの比較ポイント

性能比較の観点としては、データ量の規模、結合キーの選択性、利用可能なメモリ、インデックスの有無、データの分布などが挙げられます。例えば外部結合を伴う場合や、連結の条件が複雑な場合、ネステッドループは適さないケースが多く、近似ではなく正確な結合を最優先するDBMSではハッシュジョインの方が一貫性を保ちやすいです。
ただし結合キーが連続的で、片方のテーブルが非常に小さいときはネステッドループの方がオーバーヘッドが少なく速いことがあります。
実務では実行計画を確認して、コストモデルに基づいた判断を行います。

実務での使い分けと注意点

日常のアプリケーション開発では、SQLを書いてDBMSに任せる場面が多いですが、実務では実行計画を読み解く力が重要です。設計段階でのデータ量の見積り、結合条件の性質、同時実行性、メモリ制限、パーティショニング戦略などを総合的に判断します。
またDBMSの設定次第で、同じSQLでも別のアルゴリズムが選ばれることがあります。
例えば設定でハッシュジョインを優先にすることで大規模データの処理が安定する場合がある一方、中小規模データではネステッドループの方が余計なオーバーヘッドを減らせることがあります。

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ピックアップ解説

今日は小ネタとしてネステッドループとハッシュジョインの違いを雑談風に深掘りします。友達同士で机の上にデータを並べて考えると、ネステッドループは一つの席を順番に埋めていくイメージです。外側のテーブルの各行に対して内側のテーブルを全件照合していき、結合条件を満たす組み合わせを一つずつ出力します。一方ハッシュジョインは先に結合キーを使って小さなテーブルをハッシュ表に変換し、後から大きなテーブルの各行をそのハッシュ表で探す感じ。ここが大きな違いで、データ量が多いときにはハッシュ表の探索が圧倒的に速くなります。
ただしハッシュ表の作成にはメモリを使うため、利用可能な RAM が十分でないと分割処理やディスクベースの実装に移る必要があります。こうした設計上の工夫が、実務のパフォーマンス差を大きく左右します。

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