達人に学ぶDB設計 徹底指南書 ch9 一歩進んだ論理設計〜SQLで木構造を扱う

RDB勉強メモ

出典: 


リレーショナルデータベースのアキレス腱

  • 木構造が苦手

木構造とは?

  • 例: 会社の組織
  • 言葉の定義

アダム
├── イブ
└── セト
    ├── カイン
    │   └── ヨブ
    ├── アベル
    └── ノア

伝統的な解法〜隣接リストモデル

社員(PK) 上司
アダム
イブ アダム
セト アダム
アベル セト
カイン セト
ノア セト
ヨブ カイン
  • 最も古くポピュラーな方法
  • デメリット

    • 更新や検索のクエリがベンダー拡張を使わないと極めて複雑
    • パフォーマンスも悪い
  • 以降、欠点を対処し、かつ標準SQLのみを使用して階層データを取り扱う方法

新しい解法〜入れ子集合モデル

入れ子集合モデルでは、ノードを円とみなす

  • Nested Sets Model
  • 数直線状の線分でもいい
  • 上司が部下を内包する

20190618003545

組織図

社員(PK) 左端 右端
アダム 1 14
イブ 2 3
セト 4 13
カイン 5 8
ヨブ 6 7
アベル 9 10
ノア 11 12

入れ子集合モデルを使った検索

  • ルート

    • 上司がいない
SELECT *
  FROM 組織図 部下
 WHERE NOT EXISTS
       (SELECT *
          FROM 組織図 上司
         WHERE 部下.左端 > 上司.左端
           AND 部下.左端 < 上司.右端);
  • リーフ

    • 部下がいない
SELECT *
  FROM 組織図 上司
 WHERE NOT EXISTS
       (SELECT *
          FROM 組織図 部下
         WHERE 部下.左端 > 上司.左端
           AND 部下.左端 < 上司.右端);
  • 木の深さ

    • = 上司の人数
    • = 自身を包含する円の個数
SELECT 部下.社員, COUNT(上司.社員) AS 深さ
  FROM 組織図 部下
 INNER JOIN 組織図 上司
    ON 部下.左端 BETWEEN 上司.左端 AND 上司.右端
 GROUP BY 部下.社員
 ORDER BY 深さ;

入れ子集合モデルを使った更新

  • 更新に問題あり

    • リーフに部下を持たせるには、円を広げる必要がある
    • リーフの円を広げるために、その上司の円を広げる必要がある
    • 更新対象と無関係な円の座標も連動して更新しなければならない
  • 削除は簡単

    • BETWEENで絞って部分木をまるっと消す
    • 歯抜けが生じるが問題なし

もしも無限の資源があったなら〜入れ子区間モデル

  • Nested Intervals Model
  • 入れ子集合モデルの実数拡張版

使っても使っても尽きない資源

  • 座標のとれる範囲を実数に
  • 実数の稠密性につき、いくらでも区間を刻んで円を追加できる

    • 円を広げる必要がないため、入れ子集合モデルにおける更新時のパフォーマンス問題を解決
    • 実際には「実数」ではなく有効桁数は有限桁なのでいつか枯渇する

入れ子区間モデルを使った更新

  • 検索、削除は変わらない
  • 部下の追加は、内分の公式を使っていい感じに

    • 関係のない円を広げる必要なし

ノードをフォルダだと思え〜経路列挙モデル

  • 経路列挙モデル(Path Enumeration Model)
  • 経路実体化モデル(Materialized Path Model)とも

ファイルシステムとしての階層

ノードをディレクトリと見なし、各ノードまでの経路(path)を記述する

アダム
├── イブ
└── セト
    ├── カイン
    │   └── ヨブ
    ├── アベル
    └── ノア
  • 主キー使う
社員(PK) 経路
アダム /アダム/
イブ /アダム/イブ/
セト /アダム/セト/
カイン /アダム/セト/カイン/
ヨブ /アダム/セト/カイン/ヨブ/
アベル /アダム/セト/アベル/
ノア /アダム/セト/ノア/
  • 番号使う
社員(PK) 経路
アダム .1.
イブ .1.1.
セト .1.2.
カイン .1.2.1.
ヨブ .1.2.1.1.
アベル .1.2.2.
ノア .1.2.3.
  • 利点

    • 検索のパフォーマンスが良い

      • ノード自身のレコードに親子関係が含まれている

        • 正規表現を使えるDBMSと高い親和性

          • Oracle
          • Postgres
      • 経路も一意なのでユニークインデックス効く
  • 欠点

    • 主キー使うと経路が長大に
    • 主キー使うと同階層のノードの順序を示せない

      • cf.入れ子集合モデルでは、座標位置で示せる
      • cf. 番号を使えば解決
    • 番号使うとノードの更新が複雑になる
    • 文字列関数まわりで可搬性が低い

経路列挙モデルによる検索

  • 検索にはめっぽう強い
  • ルート

    • 主キー使用: 経路が主キーからのみなる

      • WHERE 社員 = REPLACE(経路, '/', '')
    • 番号使用:

      • WHERE 経路 = '.1.'
  • リーフ

    • 子が存在しない
    • 子とは?
    • 自分の経路の後ろに追加の経路を持つ

      • 子.経路 LIKE 親.経路 || '_%'
    • ||: 標準SQLの文字列結合
    • '_%': 任意の1文字以上
  • 深さ

    • デリミタの数を数える
    • SELECT LENGTH(経路) - LENGTH(REPLACE(経路, '/', '')) - 1
    • レコード自身が親子関係を含んでいるため、自己結合が不要

      • cf.入れ子集合モデルでは自己結合が必要だった

経路列挙モデルを使った更新

  • 挿入

    1. 親にぶら下げる
    2. 子孫すべての経路を書き換える(高コスト)
  • 削除

    • 子孫すべて削除
DELETE FROM 組織図
 WHERE 経路 LIKE '%/' || 'カイン' || '/%';
  • LIKEによる中間一致

    • すぐ思いつくやつ
    • インデックス効かないのでパフォーマンス悪い
    • 主キー使用方式でないと使えない
  • 改良版
DELETE FROM 組織図
 WHERE 経路 LIKE (SELECT 経路
                    FROM 組織図
                   WHERE 社員 = 'カイン') || '%';
                   -- %が空文字列にマッチするときカイン自身が削除される
  • こう展開される
DELETE FROM 組織図
 WHERE 経路 LIKE '.1.2.1.' || '%';
  • 経路.1.2.1.のカイン氏、.1.2.1.1.のヨブ氏クビ
  • 主キー使用方式でなくても使える
  • サブクエリ内外いずれもインデックス効くのでパフォーマンス良好

    • サブクエリ

      • 主キーによるインデックス効く
    • LIKE

      • 前方一致につきユニークインデックス効く

各モデルのまとめ

  • 隣接リストモデル

    • 古典
    • 複雑

      • DBMS依存機能で欠点軽減

        • 可搬性はなくなる
  • 入れ子集合モデル

    • 検索のSQLが簡単
    • 更新のパフォーマンスに問題
  • 入れ子区間モデル

    • 入れ子集合モデルの拡張版
    • 更新のパフォーマンス問題の克服
    • 実数型の有効桁数が十分に確保されていること
  • 経路列挙モデル

    • 検索に強く更新に弱い