入れ子ループ法とは？仕組み・メリット・具体例で理解を深める

入れ子ループ法の基礎を理解する

入れ子ループ法とは？データベースで使われる結合アルゴリズムの一つ

「入れ子ループ法（Nested Loop Join）」は、データベースの結合アルゴリズムの一つです。

SQLで複数のテーブルを結合するとき、内部的にはどのようにデータを突き合わせるかを決める必要があります。その際に使われる代表的な方法の一つが、この入れ子ループ法です。

具体的には次のような流れで処理されます。

1. あるテーブル（外側のテーブル）から1行データを取り出す
2. その行に対応するデータを、もう一方のテーブル（内側のテーブル）から探す
3. 一致すれば結合結果として出力
4. 外側のテーブルの次の行に進み、同じ処理を繰り返す

つまり「外側のテーブルの1行に対して、内側のテーブルを毎回チェックする」という方式です。

プログラミングでいう二重ループ（for文の入れ子）を思い浮かべると理解しやすいでしょう。

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💡 ポイントまとめ
・入れ子ループ法は、SQLのテーブル結合で使われるアルゴリズムの一つ
・外側テーブルの1行に対し、内側テーブルを毎回走査する仕組み
・「二重ループ」のイメージで考えると分かりやすい

入れ子ループ法の仕組みをイメージする

小さな繰り返し処理を重ねるイメージ

入れ子ループ法は名前の通り、「繰り返しの中に繰り返しがある」仕組みです。

日常の例で考えてみましょう。

• Aさんが「クラス名簿」から1人を選ぶ
• その1人の名前を「住所録」から探す
• 見つかれば「名簿と住所が結合した結果」として出力
• 次の人に移り、また同じことを繰り返す

このように「名簿を1人ずつ確認 → 住所録をすべて調べる」という流れになります。

つまり 小さな作業を繰り返し、積み重ねる のが入れ子ループ法の本質です。

実際のSQL結合でどう使われるのか

SQLで JOIN を実行すると、データベースは内部で結合アルゴリズムを選びます。
その候補の一つが入れ子ループ法です。

例えば：

SELECT 顧客.氏名, 注文.商品名
FROM 顧客
JOIN 注文 ON 顧客.ID = 注文.顧客ID;

この場合、

• 外側テーブル（顧客）の1行を取り出す
• 内側テーブル（注文）を順番にチェックし、顧客IDが一致するものを探す
• 見つかれば結果に追加する

という処理が、すべての顧客について繰り返されます。

データ量による処理時間の違い

入れ子ループ法はシンプルな仕組みですが、データ量が増えると処理時間が大きく変わります。

• データ量が少ない場合：シンプルな処理なので高速に実行可能
• データ量が多い場合：外側テーブル × 内側テーブルの組み合わせが増えるため、処理が遅くなる

このため、実際のデータベースでは「インデックスを活用して内側テーブルの検索を高速化」する工夫がよく行われます。

💡 ポイントまとめ
・入れ子ループ法は「二重ループ」のように1行ごとに繰り返す仕組み
・SQLのJOIN実行時に使われる代表的なアルゴリズム
・データ量が増えると処理時間が急増する → インデックスの有無がカギ

入れ子ループ法のメリットとデメリット

他の結合方法（ハッシュ結合・ソートマージ結合）との比較

データベースは入れ子ループ法だけでなく、状況に応じて他の結合アルゴリズムも選択します。

• ハッシュ結合
  • 結合キーをハッシュ表に変換して、高速に突き合わせる
  • 大規模データに強い
• ソートマージ結合
  • 両テーブルをソートし、順番に走査して結合
  • 中規模～大規模に向いている

少量データに強い！入れ子ループ法のメリット

入れ子ループ法には、シンプルだからこその強みがあります。

• 少量のデータ結合では処理が速い
• プログラムとしての実装が簡単で、柔軟に使える
• インデックスを利用すると検索が効率化できる

そのため、数百件～数千件程度のデータであれば、入れ子ループ法はとても有効です。

資格勉強の観点では「小規模データに適する」と覚えておくと役立ちます。

大規模データでは不利になる理由

一方で、数百万件・数千万件といった大規模なデータになると不利になります。
理由はシンプルで、「外側テーブルの行数 × 内側テーブルの行数」という計算量が増えるためです。

例：

• 外側テーブルに 10,000 行
• 内側テーブルに 100,000 行

👉 最大で 10,000 × 100,000 = 10億回の比較 が必要になります。

こうなると実用的な速度は期待できません。

💡 ポイントまとめ
・入れ子ループ法は「少量データに強い」のが最大のメリット
・大規模データでは処理回数が膨大になり、速度面で不利
・ハッシュ結合やソートマージ結合と比較し、適材適所で使われる

まとめ

入れ子ループ法は、データベースの結合で最も基本的なアルゴリズムの一つです。

シンプルだからこそ理解しやすく、IPAの資格の中でも頻出のテーマとなっています。

この記事のポイントを整理すると：

• 入れ子ループ法は「二重ループ」のイメージで、外側テーブル1行ごとに内側テーブルを走査する
• 少量データではメリットが大きいが、大規模データでは不利になる
• ハッシュ結合やソートマージ結合と比較し、適材適所で使われる

特に試験では「計算量」に関する出題が多いです。

行数が n の二つの表を結合すると、最悪の場合 n × n = n² の計算量 になる、という点は必ず押さえておきましょう。