Альтернативные способы написания одного и того же SQL-запроса для профилирования / тестирования

Я тестирую базу данных Ingres Vectorwise, чтобы попытаться найти более быстрый способ выполнения запросов, поскольку мы испытываем некоторую медлительность в связи с поиском текста.

Реализация №1 ниже очень быстрая, если я ищу около 5000 элементов на основе столбца char(). К сожалению, поиск 50 элементов занимает примерно столько же времени, сколько и поиск 5000.

Реализация №2, с другой стороны, очень быстрая для 50 элементов, но не масштабируется для 5000 элементов.

Реализация № 3, очевидно, будет хуже, чем № 1, но я просто приводил примеры того, что я пробовал.

У меня такой вопрос: если предположить, что в моей таблице только два столбца: q = bigint, r = char(), можете ли вы придумать какой-либо другой способ написания этого запроса с использованием базового SQL, чтобы у меня было больше вариантов выбора? Я надеюсь, что есть опция, которая работает разумно как для 50, так и для 5000 (та, которая масштабируется так, как вы ожидаете в базе данных).

Обратите внимание, что я приму любой ответ с альтернативными запросами, которые выполняют ту же функцию; чем больше, тем лучше. Я не ожидаю, что что-то изменится так, как я надеюсь, но я не буду знать, пока не попробую больше.

Реализация № 1:

select q
from test_table
where r in ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')

Реализация № 2:

select q
from test_table
where r = 'a' or r = 'b' or r = 'c' or r ='d' or r = 'e'

Реализация № 3:

select q
from test_table a
where exists (
    select r
    from testtable
    where r in ('a', 'b', 'c', 'd', 'e')
    and a.r = r)
Источник

2 ответа

Решение

Я могу только предложить объединение / объединение всех в реализации #2, так как объединение может быть быстрее, чем ИЛИ. Реализация № 1 - это то, что мне нравится больше. Он должен использовать индексы и должен быть достаточно быстрым. Например, начиная с Oracle 10g, он автоматически переписывает подзапрос IN для использования EXISTS.

select q
from test_table
where r = 'a' 
UNION ALL
select q
from test_table
where r = 'b' 
....

Оператор UNION выделяет отдельные строки. UNION ALL выделяет все строки, включая дубликаты. UNION ALL обычно быстрее, чем UNION.

Источник

Vectorwise не "масштабируется так, как вы ожидаете", потому что не имеет индексов B-дерева. Он использует метаданные для каждого блока высоких и низких значений, чтобы выбрать, какие блоки читать вместо этого, как и большинство столбчатых аналитических СУБД. Это дает отличную производительность при извлечении множества строк из очень большой таблицы, но при низкой производительности - при вытягивании нескольких строк, так как оно пропускает множество ненужных строк.

Вы можете оптимизировать, отсортировав свою таблицу по 'r', либо вручную, либо с помощью команды "создать индекс" (это предотвратит массовую загрузку после первой загрузки). Это сделает метаданные более точными, поэтому будет прочитано меньше блоков.

Я отмечаю, что в примере только два столбца, без объединений и агрегатных функций. Действительно ли вам нужна колоночная база данных или Lucene будет более подходящей?

Источник
Другие вопросы по тегам