Сравнение оптимизации запросов: SQL Server против PostgreSQL

PostgreSQL, несмотря на улучшения, иногда уступает SQL Server в производительности. Проблемы возникают при обработке временных таблиц с операциями JOIN и агрегации, особенно когда данные представлены текстовыми столбцами. SQL Server, в отличие от PostgreSQL, эффективно использует параллелизм для группировки данных, что дает значительное ускорение. Также, SQL Server собирает более детальную статистику по распределению данных в индексах, что позволяет точнее оценивать селективность запросов. Это особенно важно для выражений с множественными условиями, где PostgreSQL может недооценивать количество строк, приводя к неоптимальному выбору плана запроса, например, Nested Loop вместо Hash Join.
Сравнение оптимизации запросов: SQL Server против PostgreSQL
Изображение носит иллюстративный характер

SQL Server также эффективно использует кэширование параметров и результатов запросов, что значительно ускоряет выполнение. Внутренняя параметризация планов запросов позволяет применять оптимизации не только к сканированию и джойнам, но и к более сложным подзапросам, например, с группировками, делая запросы в разы быстрее. PostgreSQL в этом отношении уступает, так как не пробрасывает параметры в подзапросы, что ограничивает возможности оптимизации. PostgreSQL параметризует операторы сканирования и джойны, но не умеет параметризовывать другие ноды плана запроса, в том числе и подзапросы, что ограничивает пространство поиска планов.

В заключение, хотя PostgreSQL имеет свои преимущества, SQL Server показывает лучшие результаты в ряде сложных случаев за счет продвинутых техник параллелизма, сбора статистики, кэширования и параметризации. Это позволяет SQL Server сглаживать влияние перекосов данных и большого количества дубликатов, в результате чего время выполнения запросов получается приемлемым.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка