Milano – PostgreSQL Conference Europe 2019

It has been a while since one of us visited a PostgreSQL Conference. So when the opportunity arose Lennart and I took it. Additionally, it is somewhat of a special pgconf this year, because the conference is held where it originated, Italy. With over 500 attendees the conference set a new all time record. It is going to be a good one. Numerous talks, a lot of variety and gaining more insight into the postgres community. That being said, these talks can by no means be summarized in one blog post, that is why I have decided to bring you my just personal highlights. If you are interested in talks not mentioned here, I highly recommend checking out the official pgconf.eu website, where at least most slides of speakers can be found.

Paul Ramseys talk about PostGIS was the first one that spiked my attention. Having used PostGIS before without extensive knowledge, the add-on seemed pretty mundane, but little did I know. And I mean that. Little did I know of the extend of PostGIS or GIS as a whole. Let me try to give you the just of it. There was a phrase that he used a few times that somehow stuck: GIS without the GIS. To be just that PostGIS without the GIS the workload of low-performance scripts had to be moved to more efficient SQL. Additionally, spatial middleware from the database to the web had to go. Lastly, PostGIS had to be build in a way that provides developer with direct access to a GIS analytical engine. After giving everyone a basic introduction with the some example problems and queries to solve them. Well, he told us everything about PostGIS or atleast a lot. SFSQL, OSS, ISO, Indexing, Spatial Joins, the list is long. 189 Slides, If you will.

Next up in my little list of talks I really enjoyed was Wonderful SQL features your ORMs can use (or not) by Louise Grandjonc. She went through various ORMs (Object Relationship Mapper) during her talk like Django, SQLAlchemy, activerecord and Sequel and used them for a little project of hers. With scripts she aggregated Data regarding pop music lyrics and used this data as an example for various queries.

More Than a Query Language: SQL in the 21st Century was the title of the talk I want to tell you about next. Markus Winand talked a lot of history here. He looked at the very beginning and saw how SQL evolved and changed in many ways. A lot of empathisis was put on SQL having been bound to the idea of an relational data model for too long and that not necessarily beening the case today anymore. While jumping through the timeline of SQL development and explaining various features in the process he validated his claim.

I think it was a great event. I really liked the variety of topics and I hope even though I just mentioned a few, you got some insight into the event. PostgreSQL has an awesome community and having that conference as a platform to exchange experience, help and learn from eachother is just great

Alexander Stoll
Alexander Stoll
Junior Consultant

Alexander ist ein Organisationstalent und außerdem seit Kurzem Azubi im Professional Services. Wenn er nicht bei NETWAYS ist, sieht sein Tagesablauf so aus: Montag, Dienstag, Mittwoch Sport - Donnerstag Pen and Paper und ein Wochenende ohne Pläne. Den Sportteil lässt er gern auch mal ausfallen.

Über Physik, Erdnuss-Snacks und Schlangenöl aka Datenbanken

Achtung ein Hinweis in eigener Sache, dieser Artike kann Spuren von Polemik und rant enthalten!

Neal Stephenson hat in seinem wunderbaren Roman Cryptonomicon eine kleine Randgeschichte über eine Bandsäge eingebaut. Der für mich schönste Satz darin ist:

Anecdotes about accidents involving the bandsaw were told in hushed voices and not usually commingled with other industrial-accident anecdotes.

An diesen Satz muss ich immer denken, wenn es auf PostgreSQL-Konferenzen in den abendlichen War-Story-Runden zu Geschichten über MySQL oder MariaDB kommt, zugegeben hauptsächlichen deren Migration zu PostgreSQL.
Bei Entity–Attribute–Value (EAV) Schemas, nicht getesteten Backups, Prozeduren, die nicht maskierte Benutzereingaben als Tabellennamen für dynamisches SQL hernehmen etc. kann man sagen sie hätten es wissen können bzw. müssen. (Halt die üblichen Katastrophen, die man sich in gemütlicher Runde so erzählt, Datenbanker sind halt schon ein komischer Haufen.)

Das ist bei MySQL wie auch diversen anderen Datenbanken irgendwie anders, und ich frage mich immer wieder, warum ist das so?

Es hat evtl. etwas mit einer grundsätzlichen Bereitschaft zu tun, über physikalische Gegebenheiten nachzudenken.

Wenn jemand eine PostgreSQL-Mailingliste anschreibt und erklärt, dass Oracle eine Anfrage in 0,009 ms beantwortet, für die PostgreSQL über zwei Minuten benötigt, dann ist diese Frage erst einmal legitim.

Wenn dann aber nach und nach herauskommt, dass es um eine Tabelle mit 9.649.110 Zeilen und rund 3,5GB geht, die mittels SELECT * FROM table1; komplett gelesen wird, müsste einem doch sofort klar sein, das Ersteres nicht sein kann? Das brandneue DDR5-RAM schafft gerade mal 5,2 GT/s (Megatransfer), und da ist noch keine Netzwerkverbindung im Spiel. In 0,000009 Sekunden schafft selbst Licht “nur” rund 2,7km.

Wie können solche offensichtlichen Mess- oder Denkfehler nicht sofort auffallen? Die 2,7 km muss man ja nicht parat haben, aber dass 0,000009 Sekunden ein sehr kurzer Zeitraum sind, um 3,5GB Daten zu übertragen, liegt doch eigentlich für ITler nah?

Was mich zum Thema MM (Multi-Master-Replication) oder politisch korrekt Multi-Primary, Write-Anywhere etc. bringt…

PostgreSQL-Umsteiger von MySQL, MariaD, CockroachDB, Oracle,… fragen immer wieder (z.B. im Telegram-/Slack-Channel, den Mailinglisten, Seminaren), wie man denn einen MM-Cluster aufbaut.

Der Dialog läuft üblicherweise so ab:
Q: “Ich komme von und habe dort einen Multimaster-Cluster. Wie baue ich dasselbe mit PostgreSQL auf?”
A: “Gar nicht. Wahrscheinlich willst du das aber auch gar nicht.”
Q: “Doch, doch. Ich brauche die Hochverfügbarkeit und die Performance (ein Knoten allein schafft meine Schreiblast nicht)!”
A: “MM kostet Performance und verbessert deine Verfügbarkeit nicht wirklich. Benutze einfach eine klassische Replikation, ggfs. mit Lese-Lastverteilung.”

Verdeutlichen wir uns kurz, was es für eine Datenbank bedeutet, auf mehr als einem Clusterknoten schreibenden Zugriff zu erlauben:

  • Sequenzen (für Primärschlüssel bzw. “auto-increment/identity” Spalten) müssen synchronisiert werden, damit keine IDs doppelt vergeben werden
  • es muss sichergestellt werden, dass bei z.B. DELETE-Statements die referentielle Integrität erhalten bleibt; es muss also die Möglichkeit geben,
    clusterweit Datensätze oder sogar ganze Tabellen zu LOCKen
  • wenn auf mehreren Knoten derselbe Datensatz verändert wird, muss eine Konfliktbehandlung erfolgen. Wenn die nicht dem Zufall, sprich dem Replikations-Lag überlassen werden soll, werden clusterweite Transaktions-IDs benötigt
  • und zum Thema Schreiblast: Ziel ist es ja weiterhin, einen einheitlichen und konsistenten Datenbestand zu haben, die Schreiblast pro Knoten bleibt also unverändert!

Je mehr Knoten beteiligt sind, desto mehr Koordination ist erforderlich. Und jede dieser Aktivitäten benötigt Zeit, mindestens 1-2 Netzwerk-Roundtrips.

Je weiter meine Knoten voneinander entfernt sind, desto mehr Zeit und damit Performance geht allein schon durch pure Physik verloren!

Für PostgreSQL gibt bzw. gab es einige FOSS-Varianten, die MM beherrschen (Postgres-XC, Postgres-XL, BDR). Und 2ndQuadrant, deren derzeitiger Maintainer, sagt sinngemäß:

Die Einschränkungen und zusätzlichen Maßnahmen, die MM mit sich bringt bzw. erfordert, sind so eklatant, dass MM wahrscheinlich nie Einzug in den PostgreSQL-Core kommen wird. Und so ein Cluster ist explizit nicht für Hochverfügbarkeit gedacht, sondern um z.B. logisch weitgehend voneinander getrennte Datenbestände, z.B. Verkäufe und Lagerbestände in verschiedenen Ländern, in den jeweils anderen Standorten verfügbar zu machen.

Der Aufwand ist also durchaus erheblich, und mit ein klein wenig Nachdenken sollten sich die Zusammenhänge und Gründe auch jedem Interessenten erschließen.

Oder man macht sich einfach keine Gedanken und setzt bidirektionale Replikation auf, “was soll schon passieren” und “war ganz einfach, mit diesem Tutorial aus dem Netz”…

Multimaster-Clustering ist ein wenig wie im Dunkeln, bei Regen, mit 250 km/h über die Autobahn zu fahren. Als Beifahrer…

  1. Man wünscht sich auf jeden Fall, dass die Person am Steuer nicht nachtblind (sprich: “has RTFM”) ist
  2. das Auto und seine Grenzen sehr genau kennt (pun intended!)
  3. ein oder besser mehrere Fahrsicherheitstrainings hinter sich hat.

Und trotzdem ist man letztlich Faktoren überlassen, auf die man keinen Einfluss hat. Meist geht es ja auch gut…

Hier schließt sich der Kreis zur Bandsäge von oben, denn gewisse DBMS (Datenbank Management Systeme) stehen ja schon ohne bidirektionale Replikation nicht unbedingt im Ruf, Datenintegrität besonders hoch zu bewerten (https://bugs.mysql.com/bug.php?id=11472).

Zur Performance:

Ich erinnere mich, dass Oracle seinerzeit für ihr RAC angegeben hat, dass jeder neue Knoten 90% der Leistung des vorherigen Knotens bringt*. Was ein sensationell guter Wert wäre, aber eben alles andere als lineare Skalierung (linear steigt lediglich der Preis…):


WITH perf AS (
SELECT nodes, 0.9^(nodes-1) AS nextnodes_performance
FROM generate_series(1,8) AS nodes
)
SELECT *
,avg(nextnodes_performance) OVER (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
AS average_performance
,nodes * avg(nextnodes_performance) OVER (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
AS overall_performance
FROM perf;
┌───────┬───────────────────────┬────────────────────────┬────────────────────────┐
│ nodes │ nextnodes_performance │ average_performance │ overall_performance │
├───────┼───────────────────────┼────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 1 │ 1.0000000000000000 │ 1.00000000000000000000 │ 1.00000000000000000000 │
│ 2 │ 0.9000000000000000 │ 0.95000000000000000000 │ 1.90000000000000000000 │
│ 3 │ 0.8100000000000000 │ 0.90333333333333333333 │ 2.70999999999999999999 │
│ 4 │ 0.7290000000000000 │ 0.85975000000000000000 │ 3.43900000000000000000 │
│ 5 │ 0.6561000000000000 │ 0.81902000000000000000 │ 4.09510000000000000000 │
│ 6 │ 0.5904900000000000 │ 0.78093166666666666667 │ 4.68559000000000000002 │
│ 7 │ 0.5314410000000000 │ 0.74529014285714285714 │ 5.21703099999999999998 │
│ 8 │ 0.4782969000000000 │ 0.71191598750000000000 │ 5.69532790000000000000 │
└───────┴───────────────────────┴────────────────────────┴────────────────────────┘

* vielleich waren es auch 80% oder 95% oder die Aussage war einfach kompletter Humbug?

Zur Verfügbarkeit:

Ein anderes gerne vorgebrachtes Argument, z.B. auf galeracluster.com ist “Transparent to Applications: Required no or minimal changes to the application”.

Ich habe mich immer gefragt, wie Oracle beim RAC das TCP-Protokoll aushebelt, eine Netzwerkverbindung bricht nun einmal ab, wenn der Host offline geht. Bis mir mal jemand gesteckt hat, dass man auf ein RAC mit einer anderen Client-Bibliothek zugreift. Mit anderen Worten: der Verbindungsabbruch wird nicht an das Programm durchgereicht, sondern das Statement (bzw. die Transaktion?) wird auf einer neuen Verbindung wiederholt. Ich unterstelle einfach mal, dass Galera etc. ähnlich arbeiten.

Können das die modernen Connection-Pools, ORMs etc. nicht auch alle schon mehr oder weniger selbsttätig oder mit “minimal changes”? Eine Applikation sollte es auf jeden Fall können. Aber gut, es sollte auch keine Applikationen mehr geben, die mehr als ein Statement außerhalb einer Transaktion durchführen…!

Auf jeden Fall rücken solche Aussagen die entsprechenden Produkte m. E. in die Nähe eines Worts, das im Titel dieses Beitrags steht…

Der klassische Ansatz:

Der Vollständigkeit halber sei noch kurz umrissen, wie eine hochverfügbare Cluster-Lösung mit PostgreSQL oder auch anderen DBMS aussehen kann.

  • ein Knoten (“Primary” oder non-PC “master”, P) erlaubt lesende und schreibende Zugriffe (R/W)
  • n andere Knoten (“Secondaries” oder “slaves”, S1,…,Sn) erhalten die Änderungen von P und erlauben lesende Zugriffe (RO)
  • zusätzlich landen alle Änderungen in einem Archiv, aus dem jeder beliebige Zeitpunkt wieder hergestellt werden kann (PITR)
  • Sn können synchron oder asynchron replizieren (bei synchroner Replikation sollte n > 1 sein!)

Der Zugriff auf den Knoten P kann auf verschiedene Arten erfolgen:

  • Clients erhalten die IPs aller Knoten und können selbst festlegen, ob sie Schreib-Lesezugriff benötigen
  • P hat eine zusätzliche virtuelle IP-Adresse, unter der er angesprochen wird (gerne zusammen mit P in einer Resource-Group der eingesetzten HA-Lösung)
  • ein vorgeschaltetes Tool, z.B. HAProxy weiß, welcher Knoten gerade P ist

Zusätzlich können Clients entscheiden, ob ihre jeweilige Aktivität nur lesend oder schreibend ist und sich entsprechend mit P oder einem Sn unterhalten, um die Gesamt-Performance zu verbessern.

Manche Pooler, z.B. PGPool-II können diese Unterscheidung sogar selber mehr oder weniger gut treffen. Vorsicht aber mit z.B. schreibenden Triggern!

Dass eine Client-Software eine halbwegs funktionale Fehlerbehandlung haben sollte, vielleicht sogar mit ein wenig Wartezeit vor’m retry, versteht sich von selbst.

Multi-Master-Datenbankcluster bringen einige Aspekte mit, die zu wenig oder zumindest selten beachtet werden. Manche sind ausgesprochen gefährlich!

Eine klassische Replikationslösung bietet annähernd dieselbe Verfügbarkeit, i.A. deutlich bessere Performance und bereitet auf Dauer wesentlich weniger Kopfschmerzen.

Wie man ein solches Cluster aufbaut, lernt man in unserem Kurs PostgreSQL Fundamentals.

Gunnar “Nick” Bluth hat seine Liebe zu relationalen Datenbanken Ende des letzten Jahrtausends entdeckt. Über MS Access und MySQL 3.x landete er sehr schnell bei PostgreSQL und hat nie zurückgeschaut, zumindest nie ohne Schmerzen. Er verdient seine Brötchen seit beinahe 20 Jahren mit FOSS (Administration, Schulungen, Linux, PostgreSQL). Gelegentlich taucht er auch tiefer in die Programmierung ein, so als SQL-Programmierer bei der Commerzbank oder in App-Nebenprojekten.

Neu im NETWAYS Trainings-Portfolio: PostgreSQL

Ihr liebt sie! Zweimal in Folge, 2017 und 2018, wurde PostgreSQL “DBMS of the Year” im DB-Engines Ranking. Na klar nehmen wir für all ihre Fans und solche, die es werden wollen, die freie, objektrelationale Datenbank PostgreSQL in unser Schulungs-Portfolio auf.

PostgreSQL steht für Zuverlässigkeit, Flexibilität und viele fortgeschrittene Features. Deswegen entwickelt es sich immer mehr zur Alternative zu anderen Open-Source-Datenbanken wie MySQL/MariaDB, aber auch den großen, kommerziellen Systemen.

Für einen stabilen, stressfreien Betrieb

Die Schulung „PostgreSQL Fundamentals“ richtet sich an Administratoren, die an einem stabilen, wartungsarmen Betrieb einer PostgreSQL-Datenbank interessiert sind. Fundamentals-Inhalte sind unter anderem Entwicklungs- und Release-Zyklus, Beschaffung und Installation, (G)UIs, grundlegende Konfiguration, Backup und Restore, Replikation und (Hoch)Verfügbarkeit und vieles weitere.

PostgreSQL als „Data Center“

Die Schulung „PostgreSQL Advanced“ richtet sich an Datenbank-Architekten und -Designer sowie Entwickler, aber auch DevOps, die ihre Kunden aus ebenjenen Bereichen beraten wollen. Advanced-Inhalte sind, grob skizziert, Performance, PostgreSQL als „Data Center“ und Programmierung und Design.

Im Schulungs-Paket enthalten sind wie immer umfangreiche Schulungsunterlagen, ein Notebook für die Dauer des Trainings, sowie unsere legendäre Rund-um-sorglos-Verpflegung mittags, abends und in allen Pausen.

 

TRAININGS DETAILS
PostgreSQL Fundamentals: 4. Juni / 10. September / 19. November 2019
PostgreSQL Advanced: 6. August / 22. Oktober / 3. Dezember 2019

 

Weitere Informationen & Anmeldung
www.netways.de/trainings
training@netways.de

Julia Hornung
Julia Hornung
Marketing Manager

Julia ist seit Juni 2018 Mitglied der NETWAYS Family. Vor ihrer Zeit in unserem Marketing Team hat sie als Journalistin und in der freien Theaterszene gearbeitet. Ihre Leidenschaft gilt gutem Storytelling, klarer Sprache und ausgefeilten Texten. Privat widmet sie sich dem Klettern und ihrer Ausbildung zur Yogalehrerin.

Running RedHat SCL PostgreSQL with Puppet

On a test system for a customer I wanted to bring up a newer PostgreSQL version on CentOS 7 (same for RHEL 7). Software Collections (also for RedHat) gives you a neat distribution method that is not very invasive into your existing distribution. So you can install a PostgreSQL 9.4 under RHEL 7 without replacing any of the existing packages. This is a bit tricky in terms of paths, but just works.
I found a relatively simple way to install, configure and run such a SCL with Puppet, with just using the existing PostgreSQL module.
https://gist.github.com/lazyfrosch/1926b17d1d605bfb819e899ef6bd4b63
Have fun trying it out and let me know what you think.

Markus Frosch
Markus Frosch
Principal Consultant

Markus arbeitet bei NETWAYS als Principal Consultant und unterstützt Kunden bei der Implementierung von Nagios, Icinga und anderen Open Source Systems Management Tools. Neben seiner beruflichen Tätigkeit ist Markus aktiver Mitarbeiter im Debian Projekt.

Ein Buch über Icinga 2

Erscheint am 27. Juni 2016

 
41suqaLOyCL._SX336_BO1,204,203,200_April 2015, nach Monaten des Schwankens machten sich dann zwei verbliebene Möchtegernautoren doch auf ein Buch zum Thema Icinga 2 zu verfassen. Wir wollten ein sehr praxisnahes Werk mit vielen Beispielen wie und mit welchen Plugins etwas zu überwachen ist. Herausgekommen sind 344 Seiten von denen sich 100 mit Plugins und deren Verwendung in Icinga 2 befassen. Vorweg erfolgt eine generelle Einführung, die Vorstellung des neuen Webinterfaces Icingaweb 2 als auch eine ausführliche Erläuterung wie man lokale Werte wie Load bzw. CPU bei Windows oder Disk Usage mit NRPE/NSClient++, SSH und selbstverständlich mit dem neuen Icinga Agenten ermittelt.
Dem Kapitel über Plugins ist noch die Vorstellung einer fiktiven Firma vorangestellt. Diese betreibt ein zweigeteiltes Netzwerk mit einem internen Netz und eine durch Perimeter abgetrennte DMZ. Anhand dieses Beispiels wird eine verteilte Überwachung implementiert. Im internen Netz ist ein Icinga-Server (Master) für die Überwachung der dortig angesiedelten Server und Dienste zuständig. Für die DMZ wird ein weiterer Icinga-Server (Satellit) verwendet, der die ermittelten Ergebnisse an den Master meldet.
Diese Icinga-2-Infrastruktur wird dann im Folgenden benutzt, um eine Vielzahl von Diensten zu überwachen:

  • Host Erreichbarkeit
  • Zeitserver und lokale Zeit
  • Webservices incl. Apache und Ngnix
  • Domain Name Services
  • DHCP
  • Kerberos
  • Mailempfang und -versand
  • Proxy-Server
  • Generische Portüberwachung am Beispiel von Jabber
  • Javabasierte Application-Server
  • SAP
  • Kibana
  • Microsoft-Infrastrukturdienste: CIFS, Terminalservice, Domaincontroller, Exchange
  • Datenbanken: MySQL, PostgreSQL, MS SQL, Oracle
  • LDAP
  • Redis
  • Elasticsearch
  • VMware vSphere
  • Hardware: IPMI, HP, Oracle Solais, Thomas Krenn, Netzwerk, Festplatten
  • NetApp
  • Qnap

Das letzte Drittel ist Graphing mit PNP4Nagios und Graphite, Logmangement, Reporting und Businessprozessen gewidmet.
Teilbereiche werden von den beiden Autoren in einem Workshop vor der diesjährigen Open Source Monitoring Conference mit den Teilnehmern zusammen praktisch umgesetzt.

Lennart Betz
Lennart Betz
Senior Consultant

Der diplomierte Mathematiker arbeitet bei NETWAYS im Bereich Consulting und bereichert seine Kunden mit seinem Wissen zu Icinga, Nagios und anderen Open Source Administrationstools. Im Büro erleuchtet Lennart seine Kollegen mit fundierten geschichtlichen Vorträgen die seinesgleichen suchen.

In Datenbanken Indizes benutzen Du sollst!

… hat Bernd schon verlauten lassen.
Das heißt aber nicht, dass pauschal jede Spalte jeder Tabelle indiziert gehört – und es funktioniert. Denn bei jeder Schreiboperation müssen auch alle betroffenen Indizes mit aktualisiert werden. Dies sollte berücksichtigt werden, wenn in eine Tabelle potenziell viel geschrieben wird, aber die Lesevorgänge sich in Grenzen halten. (Beispiel: Icinga 2 DB IDO)
Im folgenden möchte ich genauer auf die Anwendungsfälle von DB-Indizes eingehen. Zwecks Demonstration habe ich eine SQLite-DB mit folgendem Schema angelegt:

CREATE TABLE myheavytable0 (
  c0 INTEGER, c1 INTEGER, c2 INTEGER, c3 INTEGER, c4 INTEGER,
  c5 INTEGER, c6 INTEGER, c7 INTEGER, c8 INTEGER, c9 INTEGER
);
CREATE TABLE myheavytable1 (
  c0 INTEGER, c1 INTEGER, c2 INTEGER, c3 INTEGER, c4 INTEGER,
  c5 INTEGER, c6 INTEGER, c7 INTEGER, c8 INTEGER, c9 INTEGER
);

(2 Tabellen mit je 10 Ganzzahlen-Spalten)
Diese Tabellen habe ich mit je 10.000.000 Zeilen Zufallszahlen befüllt. Im übrigen ist die Indizierung numerischer Spalten potenziell besser als die Indizierung von Text-Spalten.

Anwendungsfall #1: Joins

Die Herstellung von Beziehungen zwischen verschiedenen Entitätsmengen mit Hilfe von Fremdschlüsseln ist bei relationalen Datenbanken das Tagesgeschäft. Es kann sich durchaus lohnen, die entsprechenden Spalten zu indizieren.
Zwecks Demonstration wird das Schema wie folgt ergänzt:

CREATE INDEX myheavyindex0c0 ON myheavytable0 (c0);
CREATE INDEX myheavyindex0c1 ON myheavytable0 (c1);
CREATE INDEX myheavyindex1c0 ON myheavytable1 (c0);
CREATE INDEX myheavyindex1c1 ON myheavytable1 (c1);

(Die ersten 2 Spalten beider Tabellen werden jeweils einzeln indiziert.)
Die Auswirkungen können mit Messungen der Ausführungszeiten folgender Abfragen veranschaulicht werden:

Abfrage Zeit
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 m0 INNER JOIN myheavytable1 m1 ON m0.c2 = m1.c3 1m 6.519s
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 m0 INNER JOIN myheavytable1 m1 ON m0.c0 = m1.c3 20.836s
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 m0 INNER JOIN myheavytable1 m1 ON m0.c0 = m1.c1 4.468s

Daraus folgt: Werden 2 Tabellen mit Hilfe von je einer Spalte, von denen eine indiziert ist, gejoint, ist die Abfrage etwa 3x so schnell wie mit 2 nicht-indizierten Spalten. Sind beide Spalten indiziert, ist die Abfrage fast 15x so schnell.

Anwendungsfall #2: Verrechnung mehrerer Spalten

Manchmal müssen 2 Attribute einer Entität in einer Abfrage miteinander verrechnet werden. Viele Datenbanken bieten lobenswerterweise auch die Möglichkeit, Ausdrücke zu indizieren:

CREATE INDEX myheavyindex0e0 ON myheavytable0 (c4 + c5);
Abfrage Zeit
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 WHERE c0 + c1 > 8000000 1.324s
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 WHERE c4 + c5 > 8000000 0.513s

Daraus folgt: Wenn ein indizierter Ausdruck abgefragt wird, ist die Abfrage fast 3x so schnell wie wenn alle am Ausdruck beteiligten Spalten einzeln indiziert sind.

Anwendungsfall #3: Filter auf mehrere Spalten

Wenn abgefragte Daten häufig auf mehreren Spalten basierend gefiltert werden, kann es sich lohnen, diese Spalten zusammen zu Indizieren:

CREATE INDEX myheavyindex0m0 ON myheavytable0 (c6, c7);
Abfrage Zeit
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 WHERE c0 < 8000000 AND c1 > 8000000 12.130s
SELECT COUNT(*) FROM myheavytable0 WHERE c6 < 8000000 AND c7 > 8000000 0.445s

Daraus folgt: Bei zusammen indizierten Spalten ist die Abfrage 27x so schnell wie bei einzeln indizierten.

Fazit

Bei Nutzung von Indizes hängt viel vom Einzelfall ab. Im Zweifelsfall sollte ein Fachmann zu Rate gezogen werden.

Alexander Klimov
Alexander Klimov
Developer

Alexander hat 2017 seine Ausbildung zum Developer bei NETWAYS erfolgreich abgeschlossen. Als leidenschaftlicher Programmierer und begeisterter Anhänger der Idee freier Software, hat er sich dabei innerhalb kürzester Zeit in die Herzen seiner Kollegen im Development geschlichen. Wäre nicht ausgerechnet Gandhi sein Vorbild, würde er von dort aus daran arbeiten, seinen geheimen Plan, erst die Abteilung und dann die Weltherrschaft an sich zu reißen, zu realisieren - tut er aber nicht. Stattdessen beschreitet er mit der...