Optimiseur de requêtes de base de données : l’écart entre l’idéal et la réalité

Les optimiseurs de requêtes de base de données visent à sélectionner le plan de requête optimal, mais leur dépendance aux estimations de coût, qui dépendent à leur tour de la sélectivité et du coût des ressources de base (E/S, CPU, etc.), conduit souvent à des erreurs. Des expériences révèlent que, pour les requêtes SELECT simples, la précision de la sélection du plan par l’optimiseur varie considérablement en fonction de la distribution des données. Avec des ensembles de données uniformes, les analyses par bitmap surpassent généralement les analyses par index ; cependant, avec d’autres distributions, l’optimiseur est plus enclin à sélectionner des analyses par index sous-optimales. Cela montre que, même pour les requêtes simples, le modèle de coût de l’optimiseur a du mal à s’adapter parfaitement aux diverses distributions de données et aux environnements matériels. Bien que la planification basée sur les coûts reste la meilleure approche, l’amélioration de sa robustesse et de son adaptabilité reste un défi important.