In der heutigen datengetriebenen Welt gewinnen schnelle und effiziente Abfragen in großen Datensätzen zunehmend an Bedeutung. Während viele Systeme sich auf die Optimierung der Schreibgeschwindigkeit konzentrieren, spielt die Lesegeschwindigkeit gerade bei kundenorientierten Anwendungen eine entscheidende Rolle. Eine Methode, die sich in der Praxis besonders bewährt hat, ist die Sortierung der Daten bereits beim Einfügen. Dieses Vorgehen steigert vor allem selektive Abfragen enorm, indem es dafür sorgt, dass unnötige Datenmengen nicht erst gelesen werden müssen. Im Kern steht dabei die Frage: Wie lässt sich die Lesezeit auf ein Minimum reduzieren? Die Antwort liegt darin, gezielt zu sortieren und so die Datenstruktur so zu gestalten, dass nur die tatsächlich benötigten Teile bei einer Abfrage verarbeitet werden müssen.
Ein eindrucksvolles Beispiel für diese Herangehensweise bietet die Datenbank DuckDB. Anders als traditionelle Datenbanken speichert DuckDB Daten vollständig in einer Datei und nutzt dabei ein spaltenorientiertes Format. Spaltenorientierte Speicherung bedeutet, dass Daten einer bestimmten Spalte physisch zusammen abgelegt werden, was einen erheblichen Vorteil bei selektiven Abfragen bietet. Dabei zerlegt DuckDB große Tabellen in sogenannte Row Groups, die standardmäßig jeweils rund 122.880 Zeilen umfassen.
Innerhalb dieser Row Groups werden die Daten einer Spalte komprimiert in Blöcken abgelegt. Der entscheidende Clou ist aber der Einsatz sogenannter Min-Max-Indizes oder Zone Maps. Diese Indizes speichern die minimalen und maximalen Werte einer Spalte innerhalb einer Row Group. So kann die Datenbank vor einer eigentlichen Datenlesung überprüfen, ob die gesuchten Werte überhaupt in einem dieser Datenbereiche vorkommen können. Wenn nicht, wird das komplette Lesen dieser Row Group ausgelassen.
Dieses Vorgehen sorgt für enorme Zeitersparnisse, insbesondere bei großen Datensätzen, die nicht komplett in den Arbeitsspeicher passen. Um den Nutzen solcher Min-Max-Indizes zu maximieren, hilft gezieltes Sortieren der Daten vor dem Einfügen. Sind die Daten sortiert, verteilen sich die Werte bestimmter Spalten möglichst unvermischt über wenige Row Groups, sodass viele Gruppen komplett übersprungen werden können. Ein Beispiel: Werden US-Bundesstaaten in alphabetischer Reihenfolge sortiert, fällt eine Abfrage nach einem spezifischen Bundesstaat leichter auf eine kleine Anzahl von Row Groups zurückzuschneiden. Im Gegensatz dazu würde eine unsortierte oder nach Einfügezeit geordnete Tabelle kaum effiziente Auslassungen erlauben, weil die relevanten Werte überall verstreut sind.
Die geeignete Wahl der Sortierspalten orientiert sich stets am Abfrageverhalten. Die Spalten, die in WHERE-Klauseln am häufigsten gefiltert werden, sollten bevorzugt in die Sortierung einbezogen werden. Besonders effektiv ist es, mit Spalten zu beginnen, die eine geringe Kardinalität besitzen – also wenige unterschiedliche Werte. Ein Beispiel hierfür ist eine „Kundentyp“-Spalte, die wenige Kategorien umfasst, bevor man nach individuellen Kunden-IDs sortiert. Auch Zeitstempel werden oft als Sortierkriterium genutzt, sollten jedoch vorsichtig eingesetzt werden, da sie meist eine sehr hohe Kardinalität besitzen.
Sinnvoll kann es sein, Zeitstempel auf kleinere Einheiten wie Woche, Monat oder Jahr zu runden und danach zu sortieren, um die Vorteile der Min-Max-Indizes besser auszuschöpfen. Zudem ist es wichtig zu wissen, dass Filter direkt auf Spalten angewendet werden müssen, um von Min-Max-Indizes zu profitieren. Filter, die auf berechneten oder abgeleiteten Werten beruhen, können die Indizes nicht nutzen, da diese Ausdrücke erst für jede einzelne Zeile ausgewertet werden müssen. Die Praxis zeigt außerdem, dass kleine Einzelinserts eine Sortierung erschweren oder gar verhindern. Werden Daten nur zeilenweise oder in kleinen Batches eingefügt, ist die natürliche Sortierung oft nur nach Einfügezeitpunkt möglich.
Das reduziert die Effektivität der Min-Max-Indizes auf Zeitfilter und schränkt die Performance bei anderen Spalten ein. Besser sind Bulk-Inserts oder periodische Neusortierungen im Hintergrund, die analog einem Reindexing in relationalen Systemen funktionieren. Aufgrund des hohen Rechenaufwands beim Sortieren großer Datensätze bietet es sich an, den Vorgang in kleinere Teilstücke zu unterteilen. So lässt sich beispielsweise in einer Anwendung ein Prozess implementieren, der Daten chunkweise verarbeitet, also in fest definierten Teilen sortiert und anschließend zusammensetzt. Das kann im Python-Script oder im SQL-Client mit Unterstützung von Schleifenmechanismen erfolgen.
Diese Chunk-Weise Sortierung reduziert den Ressourcenbedarf erheblich, ohne die Sortierqualität einzuschränken. Weiterhin kann bei Zeichenketten eine approximative Sortierung genügen. DuckDB speichert in seinen Min-Max-Indizes nur die ersten acht Bytes eines Strings. Dementsprechend ist es sinnvoll, beim Sortieren längere Strings lediglich auf die ersten acht Zeichen zu beschränken. Das beschleunigt nicht nur den Sortiervorgang, sondern führt häufig zu vergleichbaren Lesegeschwindigkeiten, da die Zone Maps für Abfragen mit Filterungen auf Basis der Anfangsbuchstaben ausreichen.
Nicht zuletzt sollte die Größe der Row Groups hinsichtlich der individuellen Workloads angepasst werden. Eine kleinere Row Group Größe führt zwar zu mehr Metadatenprüfungen, kann aber bei Filtern auf hochvariierende Spalten die Gesamtmenge der zu prüfenden Daten reduzieren. Große Row Groups sind hingegen vorteilhaft, wenn selektive Abfragen auf wenig Teile der Daten zugreifen, beispielsweise bei historisch großen Tabellen mit überwiegend aktuellen Abfragen. Die optimale Row Group Größe sollte dabei eine Zweierpotenz sein und zwischen 2048 und dem Standardwert von 122.880 liegen.
Die beschriebenen Sortier- und Optimierungsansätze sind nicht nur auf DuckDB beschränkt. Sie lassen sich dank der generischen Konzepte von spaltenorientierten Dateiformaten auch auf Datenformate wie Apache Parquet und diverse analytische Datenbanken übertragen. Besonders bei Daten, die beispielsweise in Cloud-Objektspeichern wie AWS S3 vorliegen und remote abgefragt werden, kann das Einsparen unnötiger Datenübertragungen für signifikante Performancesteigerungen sorgen. Für die Zukunft sind bereits weiterführende Konzepte geplant. So wird es zunehmend wichtig, komplexe Sortierstrategien einzusetzen, die mehrere Spalten intelligent kombinieren, um verschiedenste Abfrageprofile optimal abzudecken.
Beispielsweise könnte eine Sortierung neben Bundesstaaten auch Kundennamen berücksichtigen. Ebenso bergen Zeitstempel, die auf gerundete Tages-, Monats- oder Jahresgruppen basieren, in Verbindung mit weiteren Sortierschlüsseln viel Potenzial zur Beschleunigung von Analysen, die stets die jüngsten Daten fokussieren. Zusammenfassend zeigt sich, dass das intelligente Sortieren bei der Datenaufnahme ein mächtiges Mittel ist, um bei der Datenlesung Zeit und Ressourcen einzusparen. Wenn die Daten mit Blick auf zukünftige Abfragen organisiert und entsprechend sortiert werden, profitieren vor allem große Datensätze und Anwendungen mit hohem Leseanteil. Spaltenorientierte Datenbanken wie DuckDB bieten mit ihren Min-Max-Indizes und flexiblen Speichermodellen die besten Voraussetzungen, um diese Vorteile optimal zu nutzen.
Wer also Wert auf schnelle, selektive Abfragen legt, sollte den Fokus auf Sortierung und Datenorganisation bei der Einfügung legen und so seine Systeme effizienter und skalierbarer gestalten.
