У меня есть вопрос о лучшем подходе. Я не уверен, какой подход лучше, когда данные считаются переменными по размеру.
Рассмотрим следующие 3 ТАБЛИЦЫ:
СОТРУДНИК
EMPLOYEE_ID, EMP_NAME
ПРОЕКТ
PROJECT_ID, PROJ_NAME
EMP_PROJ (много ко многим из двух таблиц выше)
EMPLOYEE_ID, PROJECT_ID
Проблема : По заданному идентификатору сотрудника найдите ВСЕХ сотрудников ВСЕХ проектов, с которыми связан данный Сотрудник.
Я попробовал это двумя способами ... оба подхода отличаются только на несколько миллисекунд, независимо от того, какой размер данных используется.
SELECT EMP_NAME FROM EMPLOYEE
WHERE EMPLOYEE_ID IN (
SELECT EMPLOYEE_ID FROM EMP_PROJ
WHERE PROJECT_ID IN (
SELECT PROJECT_ID FROM EMP_PROJ p, EMPLOYEE e
WHERE p.EMPLOYEE_ID = E.EMPLOYEE_ID
AND E.EMPLOYEE_ID = 123)
идти
select c.EMP_NAME FROM
(SELECT PROJECT_ID FROM EMP_PROJ
WHERE EMPLOYEE_ID = 123) a
JOIN
EMP_PROJ b
ON a.PROJECT_ID = b.PROJECT_ID
JOIN
EMPLOYEE c
ON b.EMPLOYEE_ID = c.EMPLOYEE_ID
На данный момент я ожидаю около 5000 сотрудников и проектов каждый ... но понятия не имею, какие существуют отношения между многими и многими. Какой подход вы бы порекомендовали? Благодарность!
РЕДАКТИРОВАТЬ: План выполнения подхода 1
"Hash Join (cost=86.55..106.11 rows=200 width=98)"
" Hash Cond: (employee.employee_id = emp_proj.employee_id)"
" -> Seq Scan on employee (cost=0.00..16.10 rows=610 width=102)"
" -> Hash (cost=85.07..85.07 rows=118 width=4)"
" -> HashAggregate (cost=83.89..85.07 rows=118 width=4)"
" -> Hash Semi Join (cost=45.27..83.60 rows=118 width=4)"
" Hash Cond: (emp_proj.project_id = p.project_id)"
" -> Seq Scan on emp_proj (cost=0.00..31.40 rows=2140 width=8)"
" -> Hash (cost=45.13..45.13 rows=11 width=4)"
" -> Nested Loop (cost=0.00..45.13 rows=11 width=4)"
" -> Index Scan using employee_pkey on employee e (cost=0.00..8.27 rows=1 width=4)"
" Index Cond: (employee_id = 123)"
" -> Seq Scan on emp_proj p (cost=0.00..36.75 rows=11 width=8)"
" Filter: (p.employee_id = 123)"
План выполнения подхода 2:
"Nested Loop (cost=60.61..112.29 rows=118 width=98)"
" -> Index Scan using employee_pkey on employee e (cost=0.00..8.27 rows=1 width=4)"
" Index Cond: (employee_id = 123)"
" -> Hash Join (cost=60.61..102.84 rows=118 width=102)"
" Hash Cond: (b.employee_id = c.employee_id)"
" -> Hash Join (cost=36.89..77.49 rows=118 width=8)"
" Hash Cond: (b.project_id = p.project_id)"
" -> Seq Scan on emp_proj b (cost=0.00..31.40 rows=2140 width=8)"
" -> Hash (cost=36.75..36.75 rows=11 width=8)"
" -> Seq Scan on emp_proj p (cost=0.00..36.75 rows=11 width=8)"
" Filter: (employee_id = 123)"
" -> Hash (cost=16.10..16.10 rows=610 width=102)"
" -> Seq Scan on employee c (cost=0.00..16.10 rows=610 width=102)"
Похоже, план выполнения подхода 2 немного лучше, потому что «стоимость» равна 60, а не 85 подхода 1. Это правильный способ проанализировать это?
Как можно знать, что это будет справедливо даже для всех видов множества комбинаций?
explain analyze
может выявить больше различий между планами