標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #14 連番の集合を返すにも癖がある Tweet
標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺w Advent Calendar 2020の14日目です。
今回は大作（軽めにしたかったけど、少々難しのでそのまま載せることにしました）
業務上あまり多くないですが、一連番号の集合を作りたくなることがあります。シーケンスを使わずに。。
Oracleには昔から比較的簡単なクエリーで一連番号の集合を作り出せる（本来その目的のた目のクエリーではないですが）クエリーがいくつかあります。
PostgreSQLには、8.0(7.xぐらいから存在していたのか調べきれず。間違っていたらコメントいただけると助かります)ぐらいから 集合を返す関数として、generate_series()が組み込まれています。
MySQLは調べた限りですが、その手の便利関数やクエリーはあまりなさそうでした。
でそれを救う救世主w と言うのは大げさですが、WITH句を使った再帰問い合わせを使うと比較的互換の高い利用ができるようになってきました。
完全に同一構文ということではないのですけども。。。書き換える部分は少ない方だと思います：）
では、
Oracleから
まず、方言から古い順に紹介していきます。
Oracle/その1：階層問合せとlevel擬似列を利用する方法
他の方法に比べると処理時間なども有利ではあるのですが、Oracleだけでしか利用できない方法です。昔から利用している方は手グセでこちらをタイプすることも多いはずw
実行計画もシンプルで、Oracleで利用可能な方法の中では負荷は軽め（私が検証した範囲では）
階層問合せか、再帰問合せか、それが問題だ #2
https://discus-hamburg.cocolog-nifty.com/mac_de_oracle/2011/01/2-8488.html
ORACLE> set tab off
ORACLE> set linesize 300
ORACLE> r
1 SELECT
2 LEVEL AS r
3 FROM
4 dual
5 CONNECT BY
6 LEVEL <= 10
7*
R
----------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
10 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.10
ORACLE>ORACLE> set autot trace exp
ORACLE> r
...略...
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1236776825
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | CONNECT BY WITHOUT FILTERING| | | | |
| 2 | FAST DUAL | | 1 | 2 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(LEVEL<=10)
Oracle/その2：CUBEとrownum擬似列を利用する方法
これOracle 8iぐらいから拡張されたという記憶（間違ってたらごめんなさい）が、CUBEというクロス集計が簡単に書ける構文で長いクエリー書かなくて済むようになったーーーと
リリースされた当時は嬉しかった拡張の一つです。こんな使い方もできるのなーというところですが、実行計画を見るとかなり重めなんですよね。実際階層問合せより重いので、一連番号生成目的で利用することはほぼないですが、できるということで紹介しておきます。
20.3 CUBE(GROUP BYの拡張)
https://docs.oracle.com/cd/F19136_01/dwhsg/sql-aggregation-data-warehouses.html#GUID-C5FDD050-DCE0-4FE1-9741-420E2F970A36
ORACLE> r
1 SELECT rownum
2 FROM
3 (
4 SELECT 1
5 FROM
6 dual
7 GROUP BY
8 CUBE(1,1,1,1,1)
9 )
10 WHERE
11* rownum <= 10
ROWNUM
----------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
10 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.16
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2264780677
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 66 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | |
| 2 | VIEW | | 1 | | 66 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TEMP TABLE TRANSFORMATION | | | | | |
| 4 | MULTI-TABLE INSERT | | | | | |
| 5 | SORT GROUP BY NOSORT ROLLUP | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
| 6 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
| 7 | DIRECT LOAD INTO (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | | | | |
| 8 | DIRECT LOAD INTO (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D698F_276CE9B | | | | |
| 9 | VIEW | | 32 | 416 | 64 (0)| 00:00:01 |
| 10 | VIEW | | 32 | 416 | 64 (0)| 00:00:01 |
| 11 | UNION-ALL | | | | | |
| 12 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 13 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 14 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 15 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 16 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 17 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 18 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 19 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 20 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 21 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 22 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 23 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 24 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 25 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 26 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 27 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 28 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 29 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 30 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 31 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 32 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 33 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 34 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 35 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 36 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 37 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 38 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 39 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 40 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 41 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 42 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698E_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 43 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D698F_276CE9B | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - filter(ROWNUM<=10)
Oracle/その3：再帰問合せを利用する方法
冒頭で紹介した階層問合せはOracleの方言ばりばりですが、階層問合せをサポートしているエンジンも多くなってきたこともあり、同一構文とまでは行きませんがかなり互換性は高い方法です。
汎用性のある方法にしたい場合は階層問合せを利用しておくと良いかもしれませんね。
Oracleの再帰問合せ構文では、recursive がないのが大きな違いです。また、dual表の利用も必要なのでこの点が他のエンジンと違うところと思っておけば大丈夫だと思います。
意外と構文はシンプルです。階層問合せに比べるとタイプする文字列は多いですけどw
再帰的副問合せのファクタリング
https://docs.oracle.com/cd/F19136_01/sqlrf/SELECT.html#GUID-CFA006CA-6FF1-4972-821E-6996142A51C6
ORACLE> r
1 WITH gen_nums(v)
2 AS
3 (
4 SELECT 1
5 FROM
6 dual
7 UNION ALL
8 SELECT v + 1
9 FROM
10 gen_nums
11 WHERE v + 1 <= 10
12 )
13 SELECT v from gen_nums
14*
V
----------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
10 rows selected.
Elapsed: 00:00:00.16
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1492144221
--------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 26 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 1 | VIEW | | 2 | 26 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 2 | UNION ALL (RECURSIVE WITH) BREADTH FIRST| | | | | |
| 3 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | RECURSIVE WITH PUMP | | | | | |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - filter("V"+1<=10)
MySQL
調べた限りですが、MySQLにはPostgreSQLのような集合を返す関数として、generate_series()関数やOracleのような多くの方言はなさそうで
MySQL8.0からサポートされた再帰問合せが利用できます。Oracleで紹介した3つめの方法です。
多少構文は異なりますが、違うのは dual表がないのとrecursiveが必要なところ（MySQLの場合dual表を利用することも可能なので差異はrecursiveだけにすることもできます）
Recursive Common Table Expressions
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/with.html#common-table-expressions-recursive
mysql> WITH RECURSIVE gen_nums(v)
-> AS
-> (
-> SELECT 1
-> UNION ALL
-> SELECT v + 1
-> FROM
-> gen_nums
-> WHERE v + 1 <= 10
-> )
-> SELECT v from gen_nums;
+------+
| v |
+------+
| 1 |
| 2 |
| 3 |
| 4 |
| 5 |
| 6 |
| 7 |
| 8 |
| 9 |
| 10 |
+------+
10 rows in set (0.06 sec)
mysql> explain analyze WITH RECURSIVE gen_nums(v)
-> AS
-> (
-> SELECT 1
-> UNION ALL
-> SELECT v + 1
-> FROM
-> gen_nums
-> WHERE v + 1 <= 10
-> )
-> SELECT v from gen_nums;
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| EXPLAIN |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| -> Table scan on gen_nums (actual time=0.000..0.001 rows=10 loops=1)
-> Materialize recursive CTE gen_nums (actual time=0.019..0.020 rows=10 loops=1)
-> Rows fetched before execution (actual time=0.000..0.000 rows=1 loops=1)
-> Repeat until convergence
-> Filter: ((gen_nums.v + 1) <= 10) (cost=2.73 rows=2) (actual time=0.002..0.003 rows=4 loops=2)
-> Scan new records on gen_nums (cost=2.73 rows=2) (actual time=0.001..0.001 rows=5 loops=2)
|
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.06 sec)
さて、最後は、
PostgreSQL
PostgreSQL/その1：generate_series()関数を利用する方法
PostgreSQL方言の関数ですが、使いやすいですねタイプする文字数は一番少ない：）
9.24. 集合を返す関数 - 表9.61 連続値生成関数 - generate_series
https://www.postgresql.jp/document/12/html/functions-srf.html
postgresql=> SELECT r FROM generate_series(1, 10) r;
r
----
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
(10 rows)
test=> explain (analyze,buffers,verbose) SELECT r FROM generate_series(1, 10) r;
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Function Scan on pg_catalog.generate_series r (cost=0.00..10.00 rows=1000 width=4) (actual time=0.007..0.008 rows=10 loops=1)
Output: r
Function Call: generate_series(1, 10)
Planning Time: 0.025 ms
Execution Time: 0.022 ms
(5 rows)
PostgreSQL/その2：再帰問合せを利用する方法
見ての通り、MySQLで利用した構文がそのまま利用できます。全体で見る再帰問合せを利用する方法がもっとも差異の少ないことがわかります。微妙なさなんですけどね。 無くせないものか。。そこw
7.8. WITH問い合わせ（共通テーブル式）
https://www.postgresql.jp/document/12/html/queries-with.html
postgresql=> WITH RECURSIVE gen_nums(v)
postgresql-> AS
postgresql-> (
postgresql(> SELECT 1
postgresql(> UNION ALL
postgresql(> SELECT v + 1
postgresql(> FROM
postgresql(> gen_nums
postgresql(> WHERE v + 1 <= 10
postgresql(> )
postgresql-> SELECT v from gen_nums;
v
----
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
(10 rows)
postgresql=> explain (analyze, buffers, verbose) WITH RECURSIVE gen_nums(v)
AS
(
SELECT 1
UNION ALL
SELECT v + 1
FROM
gen_nums
WHERE v + 1 <= 10
)
SELECT v from gen_nums;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
CTE Scan on gen_nums (cost=3.21..3.83 rows=31 width=4) (actual time=0.004..0.016 rows=10 loops=1)
Output: gen_nums.v
CTE gen_nums
-> Recursive Union (cost=0.00..3.21 rows=31 width=4) (actual time=0.003..0.013 rows=10 loops=1)
-> Result (cost=0.00..0.01 rows=1 width=4) (actual time=0.001..0.002 rows=1 loops=1)
Output: 1
-> WorkTable Scan on gen_nums gen_nums_1 (cost=0.00..0.26 rows=3 width=4) (actual time=0.001..0.001 rows=1 loops=10)
Output: (gen_nums_1.v + 1)
Filter: ((gen_nums_1.v + 1) <= 10)
Rows Removed by Filter: 0
Planning Time: 0.055 ms
Execution Time: 0.039 ms
(12 rows)
ということで、今日は、役に立つような立たないような、でも何かの役に立ちそうなネタにしてみました。:)
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