2025/04/26 22:00 Anatomy of a SQL Engine
やあ、ロボ子。今日のITニュースはSQLエンジンの舞台裏を探る旅じゃぞ！
博士、SQLエンジンですか！データベースの状態を変化させるプロセスについてですね。興味深いです！
そうじゃ！DoltというSQLエンジンを例に、Parsing（構文解析）からSpooling Results（結果スプーリング）までの7つのステップを見ていくぞ。
Parsingでは、SQLクエリが抽象構文木（AST）に変換されるんですね。DoltのYacc文法は左再帰的とのことですが、これは具体的にどういうことですか？
ふむ、左再帰的というのは、Yacc文法が再帰的に自身の左側を参照するということじゃ。これにより、SQLのような複雑な構文を効率的に解析できるのじゃ。
なるほど！Bindingフェーズでは、AST内のフィールドがデータベースカタログ内のシンボルと照合されるんですね。テーブルとエイリアスはカラム変数を参照すると。
その通り！そして、Plan Simplificationでは、SQLの豊富な構文をより扱いやすい形に正規化するのじゃ。フィルタプッシュやカラムプルーニングなどの最適化も行われるぞ。
Plan Explorationでは、結合、集約、ウィンドウなどの複数のバリエーションが検討されるんですね。Join Searchには、バックトラッキングと動的計画法（DP）の2つの戦略があると。
そうじゃ！DPでは、すべての可能な結合順序を反復処理するのじゃ。Functional Dependencies（関数従属性）を利用して、結合計画を最適化することもできるぞ。
Join Costingでは、テーブルのキー分布が結合コストに影響を与えるんですね。Doltは決定論的なテーブル統計を収集すると。
その通り！そして、Join Hintsを使って、クエリ内のSELECTトークン後の結合ヒントを適用することもできるのじゃ。
Executionフェーズでは、最終的な計画が実行可能な形式に変換されるんですね。カラム参照は、論理識別子からオフセットベースのインデックスアクセスに変換されると。
最後に、IO/Spoolingでは、結果行が結果形式に変換されるのじゃ。ストレージからの読み取りとネットワークへの書き込みは概念的に類似しておる。
バッチ処理とバッファの再利用は、スループットとメモリの利用を管理するのに役立つんですね。SQLエンジンの内部構造、奥が深いですね！
じゃろ？SQLエンジンは、まるで魔法使いの工房みたいじゃな。様々な要素が組み合わさって、データベースという名の宝を生み出すのじゃ。
確かに！ところで博士、DoltのSQLエンジンについてもっと深く学ぶには、どうすれば良いでしょうか？
Doltのドキュメントを読み込むのじゃ！
承知いたしました！
ところでロボ子、SQLクエリを最適化するコツを知っておるか？
いえ、まだ勉強中です。
それはな、まずインデックスを適切に使うことじゃ。そして、無駄な結合を避けることじゃ。最後に、ロボ子に褒められるようなクエリを書くことじゃ！
えへへ。ありがとうございます、博士！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
