述語プッシュダウンと射影プッシュダウンの最適化

「いつ・どこで絞るか」が I/O を決める

同じ結果を返すクエリでも、フィルタと列の絞り込みを演算子木のどこで行うかで読むデータ量は桁違いに変わります。述語プッシュダウン（predicate pushdown） はフィルタ（関係代数の選択 σ）を、射影プッシュダウン（projection pushdown） は列の絞り込み（射影 π）を、それぞれ可能な限りデータ源に近い側へ押し下げる論理最適化です。どちらも結果を変えない等価変換で、上流の結合・集約に行が届く前に、行数（縦）と行の幅（横）を削ります。これは クエリオプティマイザの内部 が物理プランを選ぶ前の、論理プラン整形の中核です。

原理：関係代数の等価規則

押し下げは関係代数の恒等式に基づきます。代表的なのは選択を結合の下へ通す規則です。

# 述語 p が表 R の列だけを参照するとき
σ_p(R ⋈ S) = σ_p(R) ⋈ S      # p を結合の手前で R に適用してよい

# 射影：上位で使う列集合だけ残して下へ
π_cols(R ⋈ S) = π_cols( π_{R必要列}(R) ⋈ π_{S必要列}(S) )

左辺は「結合してから絞る」、右辺は「絞ってから結合する」。結果の集合は等しいのに、右辺は結合に入る入力が小さくなります。素朴な実行は左辺の順で動くため、オプティマイザが右辺へ書き換えること自体が最適化です。射影も同様に、最終的に出力されない列を走査の直後で捨てれば、中間タプルの幅が縮み、コピー量とメモリ消費が減ります。

列指向での効き方：射影が I/O を直接削る

行指向と列指向 のうち、射影プッシュダウンが最も直接的に効くのは列指向です。列指向は同一カラムの値を連続配置するため、SELECT amount FROM t WHERE status='paid' では amount 列と status 列のブロックだけを読み、他の列ブロックには一切触れません。

• 射影：全 N 列のうち k 列しか参照しないなら、読むブロックは素朴に k / N の割合まで減る。広い表で少数列を集計する OLAP では支配的な差になる。
• 述語：status='paid' を辞書符号化された ID への整数比較に変換し（→ テーブル圧縮の符号化）、合格行のビットマップを作ってから amount を取り出す。落ちる行の amount は読まずに済む。

この「述語で先に行を絞り、必要列を後から実体化する」順序が レイトマテリアライゼーション で、述語・射影プッシュダウンが実行モデルと噛み合う典型例です。

ブロック単位スキップ：メタデータで丸ごと飛ばす

押し下げのもう一段上が、読む前に読まずに済むと判断する仕組みです。Parquet や ORC、列指向エンジンはデータを行グループ／ブロックに分け、各ブロックの最小値・最大値などの統計をメタデータに持ちます。押し下げられた述語をこの統計と突き合わせ、条件に合致し得ないブロックを丸ごとスキップします。

ブロックA: min(ts)=2024-01-01, max(ts)=2024-01-31
ブロックB: min(ts)=2024-02-01, max(ts)=2024-02-28

述語: ts >= 2024-02-10
→ ブロックA は max が 1/31 で条件を満たし得ない → 読まずにスキップ
→ ブロックB だけ読む

これは min/max プルーニング（zone map） と呼ばれ、述語プッシュダウンがあって初めて成立します。述語がスキャンに届かなければ、エンジンはどのブロックが不要か判断できません。同じ発想がパーティション単位で働くのが パーティションプルーニングで、パーティショニング のキー列に述語が押し下がると、無関係なパーティションのファイル自体を開きません。粒度はパーティション、行グループ、ブロックと段階的に効きます。

分散・外部表：転送量を源で削る

分散クエリや外部表（フェデレーション）では、押し下げは I/O だけでなくネットワーク転送を削ります。各シャードやリモートのデータ源で先に絞れば、ノード間を流れる行が減るからです。

外部表ラッパ（PostgreSQL の FDW、Spark/Trino のコネクタなど）の性能は「どこまで述語と射影をリモートへ押し下げられるか」でほぼ決まります。押し下げできない述語はローカルで評価するしかなく、その分だけ全行をネットワーク越しに引いてから捨てる無駄が生じます。実行計画に Remote Filter や pushdown が表示されるかは、ここで効いているかの直接の指標です。

押し下げてはいけない場合：等価性の境界

押し下げは結果を変えないことが大前提です。次のような境界を越えると結果が変わるため、オプティマイザは規則で安全な範囲だけ押し下げます。

特に外側結合は要注意です。LEFT JOIN ... ON の条件は結合の前に右表へ押し下げられますが、結合結果に対する WHERE の条件を NULL 生成側へ無条件に押し下げると、本来 NULL 行として残るべき行が落ち、外側結合が実質的に内側結合へ変わってしまいます。オプティマイザはこの NULL 拒否性を判定し、安全なときだけ降ろします。

まとめ