Snapshot of upstream SQLite 3.43.2
[sqlcipher.git] / test / analyze8.test
blob69605fd6f758d2d1d7d55af06480ffa3630891e5
1 # 2011 August 13
3 # The author disclaims copyright to this source code.  In place of
4 # a legal notice, here is a blessing:
6 #    May you do good and not evil.
7 #    May you find forgiveness for yourself and forgive others.
8 #    May you share freely, never taking more than you give.
10 #***********************************************************************
12 # This file implements tests for SQLite library.  The focus of the tests
13 # in this file is testing the capabilities of sqlite_stat4.
16 set testdir [file dirname $argv0]
17 source $testdir/tester.tcl
19 ifcapable !stat4 {
20   finish_test
21   return
24 set testprefix analyze8
26 proc eqp {sql {db db}} {
27   uplevel execsql [list "EXPLAIN QUERY PLAN $sql"] $db
30 # Scenario:
32 #    Two indices.  One has mostly singleton entries, but for a few
33 #    values there are hundreds of entries.  The other has 10-20
34 #    entries per value.
36 # Verify that the query planner chooses the first index for the singleton
37 # entries and the second index for the others.
39 do_test 1.0 {
40   db eval {
41     CREATE TABLE t1(a,b,c,d);
42     CREATE INDEX t1a ON t1(a);
43     CREATE INDEX t1b ON t1(b);
44     CREATE INDEX t1c ON t1(c);
45   }
46   for {set i 0} {$i<1000} {incr i} {
47     if {$i%2==0} {set a $i} {set a [expr {($i%8)*100}]}
48     set b [expr {$i/10}]
49     set c [expr {$i/8}]
50     set c [expr {$c*$c*$c}]
51     db eval {INSERT INTO t1 VALUES($a,$b,$c,$i)}
52   }
53   db eval {ANALYZE}
54 } {}
56 # The a==100 comparison is expensive because there are many rows
57 # with a==100.  And so for those cases, choose the t1b index.
59 # Buf ro a==99 and a==101, there are far fewer rows so choose
60 # the t1a index.
62 do_test 1.1 {
63   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=100 AND b=55}
64 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1b (b=?)*/}
65 do_test 1.2 {
66   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=99 AND b=55}
67 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1a (a=?)*/}
68 do_test 1.3 {
69   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=101 AND b=55}
70 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1a (a=?)*/}
71 do_test 1.4 {
72   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=100 AND b=56}
73 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1b (b=?)*/}
74 do_test 1.5 {
75   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=99 AND b=56}
76 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1a (a=?)*/}
77 do_test 1.6 {
78   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=101 AND b=56}
79 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1a (a=?)*/}
80 do_test 2.1 {
81   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=100 AND b BETWEEN 50 AND 54}
82 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1b (b>? AND b<?)*/}
84 # There are many more values of c between 0 and 100000 than there are
85 # between 800000 and 900000.  So t1c is more selective for the latter
86 # range.
87
88 # Test 3.2 is a little unstable. It depends on the planner estimating
89 # that (b BETWEEN 30 AND 34) will match more rows than (c BETWEEN
90 # 800000 AND 900000). Which is a pretty close call (50 vs. 32), so
91 # the planner could get it wrong with an unlucky set of samples. This
92 # case happens to work, but others ("b BETWEEN 40 AND 44" for example) 
93 # will fail.
95 do_execsql_test 3.0 {
96   SELECT count(*) FROM t1 WHERE b BETWEEN 30 AND 34;
97   SELECT count(*) FROM t1 WHERE c BETWEEN 0 AND 100000;
98   SELECT count(*) FROM t1 WHERE c BETWEEN 800000 AND 900000;
99 } {50 376 32}
100 do_test 3.1 {
101   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE b BETWEEN 30 AND 34 AND c BETWEEN 0 AND 100000}
102 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1b (b>? AND b<?)*/}
103 do_test 3.2 {
104   eqp {SELECT * FROM t1
105        WHERE b BETWEEN 30 AND 34 AND c BETWEEN 800000 AND 900000}
106 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1c (c>? AND c<?)*/}
107 do_test 3.3 {
108   eqp {SELECT * FROM t1 WHERE a=100 AND c BETWEEN 0 AND 100000}
109 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1a (a=?)*/}
110 do_test 3.4 {
111   eqp {SELECT * FROM t1
112        WHERE a=100 AND c BETWEEN 800000 AND 900000}
113 } {/*SEARCH t1 USING INDEX t1c (c>? AND c<?)*/}
115 finish_test