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SQL: Datenbankabfragen beschleunigen

Datentypen optimieren

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Unabhängig vom Tabellen-Datenmodell hat die Auswahl der Datentypen einen erheblichen Einfluss auf die Zugriffsgeschwindigkeit.

Transkript

Für Datenfelder sollten Sie also, bevor Sie sich überhaupt mit dem Datenmodell insgesamt beschäftigen, immer schon die korrekten Datentypen wählen. Das bedeutet unter einem Kleinstmögliche Datentypen. Wenn Ihre Daten von dem Inhalt dort hineinpassen, also eher ein Integer statt ein Long und eher einen Ganzzahligen statt Nachkomma-Datentyp. Das sollte auch inhaltlich überhaupt passend sein. Das heißt, wenn Sie einen Datums Zeitwert haben, dann schreiben Sie ihn am besten auch in einen Datums Zeit-Datentyp, statt einfach in ein Text-Datentyp. Und wenn Sie Zahlen haben, sollten Sie auch diese nicht in Texten, sondern in Zahlen Datentypen speichern. Bspw. für Nummerierungen. Wir können uns das in der Datenbank direkt angucken. Ich habe dort zwei extra Tabellen angelegt für diesen Test. Es gibt einmal eine Tabelle DatentypenKorrekt. Die enthält für die Zahlen ein Long Zahlenfeld und für das Datum ein Datum Uhrzeit Zahlenfeld. Also der passende Datentyp. Und das Gegenstück dazu ist eine Tabelle mit unpassenden Datentypen, also obwohl der Long Datentyp ausreichen würde für die Zahlen, ist es hier ein Double, ein Nachkomma Zahlenfeld. Und entsprechend wird das Datum in einem Textfeld gespeichert. Das sehe ich sehr, sehr häufig. Das ist eigentlich so einer der beliebtesten Fehler den man machen kann. Und jetzt kann ich in dem Formular selber nachgucken. Der wird hier beispielhaft auf den falschen Datentyp zugegriffen, nämlich das Datum ist in einem Textfeld. Das sehen Sie unter anderem daran, dass es linksbündig ist und hier z. B. erscheint kein Datum-Picker. Und im Vergleich dazu ist es der korrekte Datentyp in einem Datum. Das ist nicht nur schneller, kann ich schon verraten, sondern, wenn Sie da reinklicken haben Sie auch hier den Datum-Picker. Und es ist eben auch ein richtiges Datum. Das ist ja so ein Nebeneffekt, ungültige Datumswerte, der 30.02. oder so was, werden schlicht abgelehnt und sind nicht speicherbar. Entsprechend bei den Zahlen Datentypen, wenn ich jetzt weiter schalte, die Long Zahl, die in einem Double Feld gespeichert ist, das sind unnötige Nachkomma Stellen, speicherbar sozusagen. Und die alternative dazu, das es in einem Long Zahlenfeld gespeichert ist. Davon sehen Sie optisch erstmal nichts. Die sind beide recht bündig wie Zahlen aber dann gucken wir doch mal die Messung an. Wenn Sie, also, das Datum speichern, dann kann es in einem Text-Datentyp sein oder eben in einem korrekten Datums Zeit-Datentyp, und Sie sehen das der Text, wenn Sie dort die Datumswerte auslesen, ungefähr 31 ms dauert und das Datum Uhrzeit Feld, dass in 16 ms zurückliefert, d. h. Sie haben mal eben den Zugriff um knapp die Hälfte beschleunigt. Bei den Zahlen ist es nicht ganz so deutlich, wenn Sie die Long-Zahl in einem Double-Datentyp speichern, oder in einem Long-Datentyp, dann ist das praktisch identisch, also von 15 auf 16 ms macht keinen wahrnehmbaren Unterschied. Es lohnt sich also im Zweifelsfall den richtigen Datentyp zu nehmen aber es ist, so wie hier bei den Zahlen, nicht immer ein messbarer Erfolg aber Sie sind zu mindestens sicher das Sie dort z. B. nicht versehentlich Nachkomma Werte speichern, wenn Sie nur mit ganzzahligen Werten rechnen.

SQL: Datenbankabfragen beschleunigen

Entdecken Sie, wo das Beschleunigungspotenzial für SQL-Datenbanken liegt und lernen Sie die Rezepte für bessere Performance.

2 Std. 15 min (39 Videos)
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Erscheinungsdatum:25.03.2015

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