Filtres de Bloom : Le secret pour rendre SQLite 10 fois plus rapide
Des chercheurs ont utilisé intelligemment des filtres de Bloom pour rendre les requêtes analytiques de SQLite 10 fois plus rapides. Ils ont découvert que les jointures en boucle imbriquée de SQLite étaient inefficaces, avec beaucoup de temps consacré aux sondages d'arbres B. En utilisant un filtre de Bloom avant l'opération de jointure pour filtrer rapidement les lignes qui ne correspondent probablement pas, puis en effectuant des sondages d'arbres B uniquement sur les correspondances potentielles, le nombre de sondages a été considérablement réduit. Les filtres de Bloom ont une surcharge mémoire minimale et ont été faciles à intégrer dans le moteur de requête existant de SQLite, ce qui a entraîné une amélioration significative des performances. Cette amélioration a été intégrée à SQLite v3.38.0.