Mittwoch, Juni 02, 2010

SQL*Net Compression

In Jonathan Lewis' Blog findet sich ein Beitrag zum Thema der SQL*Net Compression, die eine Reduzierung der Daten, die vom Server zum Client transportiert werden, ermöglicht. Grundsätzlich funktioniert das offenbar so, dass für jeden Satz entschieden wird, ob die Daten einer Spalte identisch mit den Inhalten der entsprechenden Spalte im letzten transferierten Satz sind - und auf diese Weise spielt die Sortierung der Daten eine wichtige Rolle für die Effizienz dieser Komprimierung (die eigentlich eine "de-duplication" ist). Interessanterweise kann ich die Ergebnisse nachvollziehen, wenn ich mit einer String-Spalte teste, wie sie Jonathan Lewis verwendet, also:

create table test
as
select rownum rn
     , lpad(dbms_random.string('U',2),40,'X')  v1
  from dual
connect by level < 10000;

-- Ergebnis:
-- 464825  bytes sent via SQL*Net to client - unsortiert
-- 118679  bytes sent via SQL*Net to client - sortiert nach v1

Wenn ich aber eine harmlose nummerische Spalte mit Wiederholungen verwende, sehe ich zwar auch Unterschiede zwischen der sortierten und der unsortierten Ausführung, aber sie gehen seltsamerweise in die andere Richtung:

create table test
as
select rownum rn
     , mod(rownum, 3)  v1
  from dual
connect by level < 10000;


-- Ergebnis:
-- 81653  bytes sent via SQL*Net to client - 
unsortiert
-- 81653  bytes sent via SQL*Net to client - sortiert nach rn


-- 90971  bytes sent via SQL*Net to client - sortiert nach v1

Mag sein, dass sich NUMBER-Werte bezüglich der Komprimierung tatsächlich anders verhalten. Oder mir entgeht noch irgendetwas Entscheidendes.

Nachtrag: nachdem mir auf Anhieb keine plausible Erklärung eingefallen war, habe ich Jonathan Lewis im Blog danach gefragt und folgende Antwort bekommen:

I think this may be a result of a fixed overhead for compression (or de-duplication, which might be a slightly better term). I think a row probably has to say “this column is the same as last time”, so I would look for a fixed size token to represent “same as last row”.
Test: create a table of 1,000,000 rows with a constant (e.g. 1000000001) and a variable (e.g. 1000000001 + rownum) column, set a large arraysize (5,000 is the max) then select each column in turn with autotrace traceonly statistics. See if the difference in volume is significant. It is, but there is a minimum volume of data per row which means you don’t see much of a saving with a single column of small numbers.
Meiner Erfahrung nach bekommt man auf thematisch passende Fragen in den Blogs meiner Sidebar immer gute Antworten (so war's jedenfalls auch bei Richard Foote und Charles Hooper).

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