SQL Script optimieren damit es schneller geht

[nahpets]

Hätte da eine etwas schwerer lesbare Alternative:

SQL-Code:

select a.MasterNummer from
(
  select MasterNummer, Status, CoNummer from Tabelle1
  where Tabelle1.Status <> 'N'
    and Tabelle1.Storno is Null
) a,
(
  select Status, CoNummer from Tabelle2
  where Status is null
) b
where a.Status   = b.Status
  and a.CoNummer = b.CoNummer

Unter Oracle haben solche Konstrukte schonmal die eine oder andere Stunde eingespart.
Ist das eventuell bei FireBird ähnlich?

Warum dieser Weg?

Zuerst soll die Datenbank nur die Sätze aus Tabelle 1 holen, die wir benötigen.
Dann dito. für Tabelle 2.

Damit sind diese beiden Ergebnismengen erstmal auf das benötigte Mindestmaß "eingestampft".

Mit dem "außendrum" liegenden Statement müssen jetzt "nur noch" diese beiden Restmengen nebeneinander gelegt werden.
D. H.: Die Menge der miteinander zu vergleichenden Daten wird deutlich verkleinert gegenüber einem Left Outer Join über die Gesamtmenge beider Tabellen.

Es kann sein, dass das schneller wird, muss aber nicht so sein.

'nen Versuch sollte es aber wert sein.

Alternative:

SQL-Code:

select a.MasterNummer
from
(
  select MasterNummer, Status, Conummer from Tabelle1
  where Status <> 'N'
  and   Storno is Null
)
a
Left Outer Join
(
  select Status, CoNummer from Tabelle2 where Status is null
) b
on  a.Status   = b.Status
and a.CoNummer = b.CoNummer

Gleicher Grundgedanke:

Zuerst die Tabellen auf die jeweils höchstens benötigte Teilmenge reduzieren und dann nur noch diese beiden Teilmengen miteinander verknüpfen.

Da die erwartete Ergebnismenge sehr klein ist (im Vergleich zur Ausgangsmenge) dürfte es beim Zusammenfassen der Teilmengen nicht mehr relevant sein, dass dort kein Index vorhanden ist und damit "indexlos" verglichen werden muss.

Du schreibst

Zitat:

Tabelle1 mit 477.379 Datensätzen
Tabelle2 mit 7.087.230 Datensätzen

Wieviel Sätze ergibt

SQL-Code:

select count(*) from Tabelle1 
where Status <> 'N'
  and Storno is Null

bzw.

SQL-Code:

select Count(*) from Tabelle2 
where Status is null

Eventuell kann man aus den Mengenangaben noch weitere Rückschlüsse für eine alternative Abfragemöglichkeit ziehen.