Perbincangan terkini mengenai pengoptimuman query SQL telah mencetuskan perdebatan di kalangan pembangun pangkalan data berkaitan kos prestasi klausa OR dan penyelesaian alternatif. Perbualan ini berpusat pada contoh praktikal yang menunjukkan bagaimana query OR boleh menjadi lebih perlahan berbanding alternatif berasaskan AND, yang membawa kepada perbincangan lebih luas mengenai corak reka bentuk skema dan strategi pengoptimuman query.
Masalah Prestasi Teras
Contoh asal menunjukkan perbezaan prestasi yang ketara dalam PostgreSQL. Query yang menggunakan OR untuk mencari aplikasi di mana pengguna adalah sama ada penyerah atau pengulas mengambil masa lebih 100 milisaat dengan satu juta rekod. Walau bagaimanapun, menulis semula logik yang sama menggunakan query berasaskan AND yang berasingan mengurangkan masa pelaksanaan kepada kurang daripada 1 milisaat - peningkatan prestasi lebih daripada 100 kali ganda.
Perbezaan dramatik ini berlaku walaupun indeks yang sesuai wujud pada lajur yang ditapis. Isu ini berpunca daripada cara perancang query pangkalan data mengendalikan operasi OR, yang selalunya memerlukan sama ada penggabungan carian indeks berasingan atau melakukan imbasan jadual penuh, kedua-duanya adalah mahal dari segi pengiraan berbanding akses indeks langsung.
Perbandingan Prestasi:
- Pertanyaan OR: masa pelaksanaan >100ms
- Alternatif Pertanyaan AND: masa pelaksanaan <1ms
- Peningkatan Prestasi: >100x lebih pantas
- Persekitaran Ujian: 1,000,000 aplikasi, 1,000 pengguna, PostgreSQL
Perspektif Komuniti Mengenai Pengoptimuman Query
Profesional pangkalan data dalam perbincangan menyerlahkan beberapa pertimbangan penting. Ada yang berhujah bahawa walaupun pengoptimuman prestasi adalah berharga, ia tidak sepatutnya mengorbankan kejelasan kod dan kebolehselenggaraan. Query OR asal lebih baik menyatakan niat pembangun dan berkomunikasi dengan lebih jelas kepada pengaturcara masa depan yang perlu memahami kod tersebut.
Yang lain menunjukkan bahawa pengoptimum query moden semakin canggih. Terdapat pembangunan berterusan dalam PostgreSQL dan sistem pangkalan data lain untuk mengoptimumkan jenis query ini secara automatik, yang berpotensi menjadikan penulisan semula manual tidak diperlukan dalam versi masa depan.
Corak Jadual Sambungan
Penyelesaian popular yang dibincangkan melibatkan penstrukturan semula skema pangkalan data menggunakan apa yang dipanggil pembangun sebagai corak sambungan. Daripada mempunyai beberapa lajur kunci asing dalam jadual yang sama, pendekatan ini mencipta jadual persimpangan berasingan yang mewujudkan hubungan dengan lebih cekap.
Untuk contoh aplikasi, ini bermakna mencipta jadual application_user yang menghubungkan pengguna kepada aplikasi dengan penunjuk jenis (penyerah atau pengulas). Reka bentuk ini membolehkan query mengikuti laluan linear melalui indeks daripada memerlukan operasi penggabungan yang kompleks.
Saya sangat suka corak sambungan. Saya harap lebih banyak jadual di syarikat saya menggunakannya.
Contoh Skema Corak Extension:
-- Struktur asal yang bermasalah
create table application (
application_id int8 not null,
submitter_id int8 not null,
reviewer_id int8 not null
);
-- Penyelesaian corak extension
create table application_user (
user_id int8 not null,
application_id int8 not null,
user_type enum ('submitter', 'reviewer') not null
);
Implikasi Lebih Luas untuk Reka Bentuk Pangkalan Data
Perbincangan mendedahkan bahawa keputusan reka bentuk skema mempunyai kesan yang meluas melebihi prestasi query mudah. Pembangun menyatakan bahawa corak sambungan juga memudahkan integrasi dengan sistem carian seperti Elasticsearch dan mengurangkan keperluan untuk strategi denormalisasi yang kompleks.
Walau bagaimanapun, profesional pangkalan data berpengalaman memberi amaran terhadap terlalu menggeneralisasi teknik pengoptimuman ini. Keberkesanan pendekatan berbeza sangat bergantung pada sistem pangkalan data tertentu, taburan data, dan corak query. Apa yang berfungsi dengan baik untuk PostgreSQL mungkin tidak terpakai pada enjin pangkalan data lain, dan penyelesaian yang membantu dengan kes mudah boleh menjadi sukar dikendalikan dengan gabungan multi-jadual yang kompleks.
Perbualan juga menyentuh cabaran asas pengoptimuman query: sistem pangkalan data mesti membuat keputusan pelaksanaan tanpa pengetahuan lengkap mengenai saiz set hasil, menjadikannya sukar untuk memilih strategi optimum secara automatik.
Cadangan Praktikal
Untuk pembangun yang menghadapi isu prestasi serupa, komuniti mencadangkan beberapa pendekatan. Pertama, memahami pelan pelaksanaan adalah penting untuk mendiagnosis masalah prestasi. Sistem pangkalan data berbeza menyediakan alat untuk memvisualisasikan bagaimana query dilaksanakan, membantu mengenal pasti kesesakan.
Kedua, pilihan antara teknik pengoptimuman OR dan penstrukturan semula skema harus mempertimbangkan kes penggunaan tertentu. Untuk aplikasi yang kerap perlu membuat query merentas pelbagai jenis hubungan, corak sambungan menawarkan faedah yang jelas. Untuk kes yang lebih mudah atau sistem di mana perubahan skema adalah sukar, penulisan semula query mungkin lebih praktikal.
Perbincangan menekankan bahawa reka bentuk pangkalan data yang berkesan memerlukan pemahaman corak akses, beban kerja baca berbanding tulis, dan isu pertikaian yang berpotensi. Faktor-faktor ini selalunya lebih penting daripada mengikuti peraturan pengoptimuman umum.
Rujukan: A SQL Heuristic: ORs Are Expensive