Larkin

Hallo,

bisher habe ich bei Datenbankanfragen immer folgendes gemacht.

"SELECT foo1, foo2 ..... foo30, foo31 FROM bar WHERE id = $variable"

Nun würde mich mal interessieren ob es schneller wäre diese große Tabelle in mehrere kleine zu unterteilen und mit Joins zu verbinden.

Gibt es dazu im Web irgendwelche Seiten die Benchmarks mit Datenbanken durchführen, so wie einige Seiten das mit PHP machen?

Alles was ich gefunden habe handelte von Problemen irgendwelcher User mit ihren JOINs oder es waren Erklärungen was JOINs sind - Angaben zur Geschwindigkeit habe ich beim Überfliegen nicht entdecken können.

P.S. ich muss gestehen, mit Joins habe ich mich noch nicht richtig beschäftigt, geschweige denn gearbeitet, möchte mich aber demnächst näher damit befassen, weil es, soweit ich das verstanden habe, die Datenhaltung deutlich übersichtlicher gestaltet.

Gruß
Larkin

Mister Ad

Chriz

Ich weiß deine Spaltenbezeichnung jetzt nicht zu deuten, aber sehr viele Spalten, dazu noch durchnummeriert deuten auf ein schlechtes Datenbank-Design hin. Um wieviele Datensätze handelt es sich denn? Hast du mehr Schreib- oder Lesezugriffe? Welche Engine verwendest du?

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"Nuschel ich?" - "Was?"

Flor1an

Wenn du eh immer alle Daten ausliest ist es besser wenn du die Daten auch in einer Tabelle stehen hast. Wenn du natürlich nur kleine Teile auslesen willst und nicht jeder Datensatz alle Informationen besitzt ist es vielleicht sinnvoll bestimmte Daten auszulagern und bei bedarf über einen JOIN hinzuzufügen. Kommt aber immer auf den Anwendungszweck drauf an.

Larkin

Die Nummerierung sollte nur als Beispiel herhalten. Ich wollte damit zeigen das viele Spalten vorhanden sind.

Momentan brauche ich auch noch keine JOINs da ich bis auf 2 oder 3 Spalten immer alle brauche.

Da ich aber beim rumstöbern nach anderen Themen immer wieder auf Inner, Outer, Left JOINs gestoßen bin, und dort oftmals die Geschwindigkeit eben dieser angepriesen wurde, würde es mich interessieren ob es schneller ist die Tabelle zu zerpflücken und mit JOINs zu verbinden, oder ob es besser ist nur eine Tabelle zu haben in der alles steht.

Für mich wäre es logischer wenn die Methode mit den JOINs langsamer wäre, sofern man immer alle Felder bis auf 2 oder 3 benötigt. Aber vielleicht liege ich ja falsch. Dahingehend konnte ich nämlich nichts finden.

Was das Lese/Schreib-Verhältnis angeht, das dürfte bei 70% Lesen und 30% Schreiben liegen.

Genutzt wird momentan MySQL - MyISAM.

Flor1an

Naja JOINs sind ja nicht nur dafür gedacht Tabellen auseinander zu rupfen. Sondern eher dafür verschiedene Datensätze mit einer Relation zueinander zusammen zu führen.

Zum Beispiel hast du eine Tabelle Personen und eine Tabelle Mietautos. Jetzt möchtest du alle Mietautos auslesen und dazu den aktuellen Mieter ermitteln. Dafür kannst du jetzt einen JOIN auf die Personen Tabelle machen und zwar so dass immer die entsprechende Person mit ausgelesen wird die in er Tabelle Mietautos als "mieter_id" geführt wird.

Ich denke kaum dass es sich bei dir lohnen würde die Tabelle auseinander zu nehmen denn wenn du sowieso fast alle Spalten ausliest müssen sowieso alle Daten geholt werden, JOINs würden da eher langsamer sein da du intern eben zwei Tabellen befragen musst und nicht mehr nur eine.

Die Frage ist halt ob es wirklich ein gutes Datenbankdesign ist wenn du so viele Spalten hast, bist du sicher dass es so sein muss?

mquadrat

1 zu 1 Relationen machen selten Sinn (Ausnahme: Abbilden einer Vererbungshierarchie). Alles in einer Tabelle lassen aber eben die Ergebnismengen möglichst klein halten. Spart Zeit bei vielen Ergebnissen.

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Larkin

Danke schon einmal an alle für die Antworten.
Man könnte das auch ändern - also es muss nicht so sein. Die Tabelle ist die erste SQL-Tabelle die ich angefertigt habe. Die vielen Spalten sind dadurch bedingt, das ich mal für einen Freund die Möglichkeit geschaffen habe Daten auf seinen Funpic-Server zu laden, und diese dann in die Datenbank einzufügen. Über phpmyadmin ist ihm das zu umständlich, und so muss er nur zwei Knöpfe drücken. Von den Passwortabfragen mal abgesehen.