DuckDB lagi naik daun banget sebagai “SQLite-nya OLAP”. Bisa proses data bergiga-giga di laptop lokal dengan kecepatan kilat. Tapi, kok bisa secepat itu? 🤔
Jawabannya bukan cuma di format penyimpanan (Parquet/Columnar), tapi di otak cerdasnya: Query Optimizer.
Mari kita bedah cara kerjanya berdasarkan artikel Alibaba Cloud “DuckDB Internals”! 👇
🛑 1. The Problem (Masalah Utama)
SQL adalah bahasa Declarative. Kita cuma bilang “Saya mau data X”, tapi tidak bilang “Cara ambilnya gimana”.
🐌 Isu: Jika database memilih rute eksekusi (Execution Plan) yang salah—misalnya melakukan Join tabel raksasa duluan sebelum di-filter—query yang harusnya detik bisa jadi berjam-jam.
📉 Tantangan OLAP: Query analitik biasanya melibatkan banyak tabel dan agregasi kompleks. Salah strategi sedikit saja, RAM laptop bisa langsung Out of Memory.
🧠 2. Metodologi & Solusi: Rule-Based + Cost-Based
DuckDB tidak menggunakan satu jurus saja. Mereka menggabungkan dua pendekatan utama dalam pipeline optimasi mereka:
📏 Rule-Based Optimizer: Menggunakan aturan baku untuk menyederhanakan query. Contoh: Mengubah a + 0 menjadi a, atau WHERE 1=0 langsung menghentikan query karena pasti kosong.
💰 Cost-Based Optimizer (CBO): Untuk keputusan yang lebih berat (seperti urutan JOIN), DuckDB menghitung “biaya” (CPU & I/O) dari berbagai skenario dan memilih yang termurah.
⚙️ 3. How It Works (Bedah Teknik)
Ada tiga fase magis yang terjadi di dalam DuckDB Optimizer:
📊 Statistics Propagation:
Sebelum query jalan, DuckDB mengintip statistik data (Min, Max, jumlah Null, HyperLogLog). Ini membantu optimizer menebak seberapa besar hasil filter nanti.
🧮 Expression Rewriting:
Menyederhanakan logika matematika dan boolean.
* Constant Folding: SELECT 10 + 20 langsung diubah jadi 30 saat kompilasi.
* Common Subexpression Elimination: Jika ada rumus yang dihitung dua kali, DuckDB cukup hitung sekali dan pakai ulang hasilnya.
🔗 Join Reordering (The King of Optimization):
Ini bagian paling krusial. DuckDB menggunakan algoritma Dynamic Programming (untuk jumlah tabel sedikit) dan Greedy Algorithm (untuk tabel banyak) demi menemukan urutan penggabungan tabel yang paling efisien memori.
📈 4. Finding & Result
Dengan arsitektur optimizer ini, DuckDB menghasilkan:
🚀 Predicate Pushdown: Filter (WHERE) dieksekusi sedini mungkin, sehingga data yang harus dibaca dari disk/memori jadi sangat sedikit.
✂️ Pruning: Kolom yang tidak dipakai dalam SELECT tidak akan pernah dibaca (Proyeksi), menghemat I/O secara drastis.
⚡ Vectorized Execution: Optimizer menyusun rencana yang memungkinkan CPU memproses data dalam batch (vektor), bukan baris per baris.
📝 5. Key Takeaways
🧩 Declarative is Hard: Membuat database mengerti “maksud” user itu sangat kompleks. Optimizer adalah komponen paling rumit di database engine.
📉 Filter Early: Prinsip utama optimasi adalah mengurangi jumlah data secepat mungkin (Filter Pushdown).
🤖 Know Your Data: CBO sangat bergantung pada statistik. Kalau statistik datamu ngaco (stale statistics), query plan juga bakal ngaco.
Jadi makin paham kan kenapa DuckDB bisa “ngebut” di local machine? 😎
🔗 Sumber Lengkap:
https://www.alibabacloud.com/blog/duckdb-internals—part-4-optimizer-overview_602677
#DuckDB #DatabaseInternals #DataEngineering #OLAP #SQL #QueryOptimization #BigData #SystemDesign #TechDeepDive