Dienstag, Januar 02, 2018

Optimizer Strategien für Subqueries für Oracle, Postgres und MySQL

Chris Antognini hat in seinem Blog eine sehr spannende Untersuchung zur Frage durchgeführt: wie gut kommen die Optimizer unterschiedlicher RDBMS mit relativ einfachen Subqueries klar? In der umfangreichen Untersuchung betrachtet er sechs unterschiedliche Subquery-Typen:
  • Scalar subqueries with equality predicate
  • Scalar subqueries with inequality predicate
  • Uncorrelated subqueries with either IN or EXISTS
  • Uncorrelated subqueries with either NOT IN or NOT EXISTS
  • Correlated subqueries with either IN or EXISTS
  • Correlated subqueries with either NOT IN or NOT EXISTS
Zu jedem dieser Typen werden wiederum mehrere Test-Abfragen eingesetzt, die sich in der Verwendung von großen und kleinen Tabellen und der Nutzung von eindeutigen und nicht-eindeutigen, sowie von null und not null Spalten unterscheiden. Zu allen Permutationen der jeweiligen Fälle liefert er dann jeweils seine Erwartungen und die Beobachtung, was tatsächlich passiert, sowie eine Einschätzung, ob die Abweichungen im jeweiligen Fall ein Problem darstellen (also die Performance negativ gegenüber dem erwarteten Plan beeinflussen).

Wenig überraschend ist, dass keines der Systeme ein perfektes Ergebnis liefert, bei dem alle Zugriffe effizient erfolgen:
  • Oracle Database 12.2: 72 out of 80
  • MySQL 8.0.3: 67 out of 80
  • PostgreSQL 10.0: 60 out of 80
Mich wundert, dass MySQL hier besser abschneidet als Postgres, aber das grundsätzliche Fazit ist sicher unstrittig: "Since not all queries are handled correctly, for best performance it is sometimes necessary to rewrite them."

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