SQL ist der heutzutage meistverwendete Syntax, um Zugriffe auf Datenbanken zu formulieren. Es gibt verschiedene Datenbank-Server, die zwar zu großen Teilen identisch funktionieren, jedoch ein paar individuelle Unterschiede und Optimierungen enthalten, die nicht Teil des SQL-Standards sind. Ich selbst nutze hauptsächlich MySQL bzw. MariaDB als Server-Komponente, wobei sich der in MariaDB nutzbare Tabellentyp Aria als effizienteste Lösung herausgestellt hat. Bei MySQL ist der meistverwendete Tabellentyp InnoDB, und im direkten Vergleich benötigen die Zugriffe auf Aria-Tabellen praktisch verlässlich nur rund ein Zehntel der Zeit, die bei InnoDB-Tabellen nötig wäre.
Wichtig ist nur vor allem, dass man die Datenbanktabellen durch passende Index-Nutzung optimiert - dabei handelt es sich quasi um Inhaltsverzeichnisse, durch welche der Datenbank-Server sehr viele Abfragen deutlich schneller ausführen kann. Ohne solche Indizes müsste für jede Abfrage die gesamte Tabelle durchsucht werden, was bedeutet: je mehr Daten vorhanden sind, desto länger dauert jede Suche. Mit Indizes sind die Suchen skalierbar, benötigen also nicht zwingend mehr Zeit bei mehr Daten.
Viele Optimierungen sind auch mit so genannten JOINs möglich - dabei werden beliebig viele Tabellen miteinander in Relation gesetzt und für das jeweilige Query zu einer einzelnen Tabelle zusammengefügt. Auf die Weise kann man die Anzahl an Queries reduzieren, was ansonsten einer der Hauptpunkte für schlechte Performance ist. Im Regelfall kann man daher sagen: je mehr Details man durch ein einzelnes Query in Erfahrung bringen kann, desto besser.
Wichtig ist nur vor allem, dass man die Datenbanktabellen durch passende Index-Nutzung optimiert - dabei handelt es sich quasi um Inhaltsverzeichnisse, durch welche der Datenbank-Server sehr viele Abfragen deutlich schneller ausführen kann. Ohne solche Indizes müsste für jede Abfrage die gesamte Tabelle durchsucht werden, was bedeutet: je mehr Daten vorhanden sind, desto länger dauert jede Suche. Mit Indizes sind die Suchen skalierbar, benötigen also nicht zwingend mehr Zeit bei mehr Daten.
Viele Optimierungen sind auch mit so genannten JOINs möglich - dabei werden beliebig viele Tabellen miteinander in Relation gesetzt und für das jeweilige Query zu einer einzelnen Tabelle zusammengefügt. Auf die Weise kann man die Anzahl an Queries reduzieren, was ansonsten einer der Hauptpunkte für schlechte Performance ist. Im Regelfall kann man daher sagen: je mehr Details man durch ein einzelnes Query in Erfahrung bringen kann, desto besser.