Diskusi terbaru tentang optimasi query SQL telah memicu perdebatan di kalangan developer database mengenai biaya performa dari klausa OR dan solusi alternatif yang mungkin diterapkan. Percakapan ini berpusat pada contoh praktis yang menunjukkan bagaimana query OR dapat jauh lebih lambat dibandingkan alternatif berbasis AND, yang kemudian mengarah pada diskusi yang lebih luas tentang pola desain skema dan strategi optimasi query.
Masalah Performa Inti
Contoh asli menunjukkan perbedaan performa yang mencolok di PostgreSQL. Query yang menggunakan OR untuk mencari aplikasi di mana pengguna adalah submitter atau reviewer membutuhkan waktu lebih dari 100 milidetik dengan satu juta record. Namun, menulis ulang logika yang sama menggunakan query terpisah berbasis AND mengurangi waktu eksekusi menjadi di bawah 1 milidetik - peningkatan performa lebih dari 100 kali lipat.
Perbedaan dramatis ini terjadi bahkan ketika indeks yang tepat sudah ada pada kolom yang difilter. Masalah ini berasal dari cara query planner database menangani operasi OR, yang seringkali memerlukan penggabungan pencarian indeks terpisah atau melakukan full table scan, keduanya secara komputasi lebih mahal dibandingkan akses indeks langsung.
Perbandingan Performa:
- Query OR: waktu eksekusi >100ms
- Alternatif Query AND: waktu eksekusi <1ms
- Peningkatan Performa: >100x lebih cepat
- Lingkungan Pengujian: 1.000.000 aplikasi, 1.000 pengguna, PostgreSQL
Perspektif Komunitas tentang Optimasi Query
Profesional database dalam diskusi ini menyoroti beberapa pertimbangan penting. Beberapa berargumen bahwa meskipun optimasi performa berharga, hal tersebut tidak boleh mengorbankan kejelasan kode dan kemudahan pemeliharaan. Query OR asli lebih baik mengekspresikan maksud developer dan berkomunikasi lebih jelas dengan programmer masa depan yang perlu memahami kode tersebut.
Yang lain menunjukkan bahwa query optimizer modern menjadi semakin canggih. Ada pengembangan berkelanjutan di PostgreSQL dan sistem database lainnya untuk secara otomatis mengoptimalkan jenis query ini, yang berpotensi membuat penulisan ulang manual tidak diperlukan di versi mendatang.
Pola Extension Table
Solusi populer yang dibahas melibatkan restrukturisasi skema database menggunakan apa yang disebut developer sebagai extension pattern. Alih-alih memiliki beberapa kolom foreign key dalam tabel yang sama, pendekatan ini menciptakan tabel junction terpisah yang membangun hubungan dengan lebih efisien.
Untuk contoh aplikasi, ini berarti membuat tabel application_user yang menghubungkan pengguna ke aplikasi dengan indikator tipe (submitter atau reviewer). Desain ini memungkinkan query mengikuti jalur linear melalui indeks daripada memerlukan operasi merge yang kompleks.
Saya sangat menyukai extension pattern. Saya berharap lebih banyak tabel di perusahaan saya menggunakannya.
Contoh Skema Pola Extension:
-- Struktur asli yang bermasalah
create table application (
application_id int8 not null,
submitter_id int8 not null,
reviewer_id int8 not null
);
-- Solusi pola extension
create table application_user (
user_id int8 not null,
application_id int8 not null,
user_type enum ('submitter', 'reviewer') not null
);
Implikasi yang Lebih Luas untuk Desain Database
Diskusi ini mengungkapkan bahwa keputusan desain skema memiliki dampak yang luas melampaui performa query sederhana. Developer mencatat bahwa extension pattern juga menyederhanakan integrasi dengan sistem pencarian seperti Elasticsearch dan mengurangi kebutuhan untuk strategi denormalisasi yang kompleks.
Namun, profesional database berpengalaman memperingatkan agar tidak terlalu menggeneralisasi teknik optimasi ini. Efektivitas pendekatan yang berbeda sangat bergantung pada sistem database spesifik, distribusi data, dan pola query. Apa yang bekerja baik untuk PostgreSQL mungkin tidak berlaku untuk mesin database lain, dan solusi yang membantu kasus sederhana dapat menjadi rumit dengan join multi-tabel yang kompleks.
Percakapan ini juga menyentuh tantangan fundamental dari optimasi query: sistem database harus membuat keputusan eksekusi tanpa pengetahuan lengkap tentang ukuran result set, sehingga sulit untuk memilih strategi optimal secara otomatis.
Rekomendasi Praktis
Untuk developer yang menghadapi masalah performa serupa, komunitas menyarankan beberapa pendekatan. Pertama, memahami execution plan sangat penting untuk mendiagnosis masalah performa. Sistem database yang berbeda menyediakan tools untuk memvisualisasikan bagaimana query dieksekusi, membantu mengidentifikasi bottleneck.
Kedua, pilihan antara teknik optimasi OR dan restrukturisasi skema harus mempertimbangkan use case spesifik. Untuk aplikasi yang sering perlu melakukan query lintas beberapa tipe hubungan, extension pattern menawarkan manfaat yang jelas. Untuk kasus yang lebih sederhana atau sistem di mana perubahan skema sulit dilakukan, penulisan ulang query mungkin lebih praktis.
Diskusi ini menekankan bahwa desain database yang efektif memerlukan pemahaman pola akses, beban kerja read versus write, dan masalah kontention potensial. Faktor-faktor ini seringkali lebih penting daripada mengikuti aturan optimasi umum.
Referensi: A SQL Heuristic: ORs Are Expensive