Allgemeine Optimierungsstrategien

Optimierung in Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) umfasst verschiedene Techniken zur Verbesserung der Abfrageleistung, Ressourcennutzung und Gesamteffizienz des Systems.

Abfrageoptimierer

Abfrageoptimierer in Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) sind entscheidende Komponenten, die für die Analyse von SQL-Abfragen und die Erstellung effizienter Ausführungspläne verantwortlich sind.
Sie zielen darauf ab, die Antwortzeit der Abfrage zu minimieren, indem sie verschiedene Faktoren wie verfügbare Indizes, Datenstatistiken und Algorithmen für den Zugriff und die Verarbeitung von Daten berücksichtigen, um letztendlich die Gesamtleistung der Datenbankoperationen zu verbessern.

Abfrageoptimierer sind in DBMS integriert und arbeiten unabhängig, um die Leistung zu verbessern.
Benutzer können jedoch weiterhin zur Optimierung beitragen, indem sie Abfragen verfeinern und geeignete Indexierungsstrategien anwenden, um die Datenbankleistung weiter zu verbessern.

Techniken zur Abfrageumschreibung

1. Spalten explizit angeben: Anstatt das Sternchen (*) Platzhalter zu verwenden, geben Sie die Spaltennamen in Abfragen explizit an, um die Leistung, Lesbarkeit und Wartbarkeit zu verbessern;

2. Minimieren Sie Unterabfragen: Reduzieren Sie die Verwendung von Unterabfragen, um die Abfrageleistung zu optimieren. Ziehen Sie Alternativen wie Joins oder abgeleitete Tabellen in Betracht, um Komplexität und Overhead zu vermeiden;

3. Vermeiden Sie wiederholte IN-Operatoren: Begrenzen Sie die Verwendung des IN-Operators in Abfragen, um Leistungseinbußen zu vermeiden. Ziehen Sie stattdessen die Verwendung von JOIN- oder EXISTS-Klauseln für effizientere Ausführungspläne in Betracht;

4. Organisieren Sie Joins logisch: Beginnen Sie SQL-Joins mit der Haupttabelle und verbinden Sie dann mit verwandten Tabellen, um die Abfrageorganisation und die Optimierung der Datenbank-Engine zu optimieren;

5. Verwenden Sie restriktive WHERE-Bedingungen: Verbessern Sie die Abfrageleistung, indem Sie restriktive Bedingungen in die WHERE-Klausel aufnehmen, um Zeilen zu filtern und die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen;

6. Code in gespeicherte Prozeduren oder Funktionen umstrukturieren: Kapseln Sie wiederkehrende Code-Segmente in gespeicherte Prozeduren oder benutzerdefinierte Funktionen für Wiederverwendbarkeit, Modularität und einfachere Wartung. Diese können Redundanz reduzieren und SQL-Abfragen optimieren.

Datenpartitionierung

Datenpartitionierung ist eine Datenbankoptimierungstechnik, die verwendet wird, um große Tabellen oder Indizes in kleinere, besser handhabbare Segmente, sogenannte Partitionen, zu unterteilen. Jede Partition enthält einen Teil der Daten und arbeitet unabhängig, was zu einer verbesserten Abfrageleistung, einer verbesserten Datenverwaltung und einer erhöhten Skalierbarkeit führt.

Hinweis

Beachten Sie, dass Datenpartitionierung und Datenreplikation zwei unterschiedliche Prozesse sind. Bei der Datenreplikation erstellen wir mehrere Kopien derselben Daten, während wir bei der Partitionierung dieselben Daten aufteilen und auf verschiedenen Servern speichern.

Indexierungsstrategien

Indexierung kann vorteilhaft sein, um die Abfrageleistung zu verbessern, indem sie in einigen Fällen eine schnellere Datenabfrage ermöglicht. Eine wahllose Verwendung von Indizes kann jedoch zu Systemüberlastung und verminderter Leistung führen.

Hier sind einige Empfehlungen für die effektive Nutzung von Indizes:

• Analyse von Abfragemustern: Identifizieren Sie häufig ausgeführte Abfragen und solche, die große Datensätze betreffen. Wenden Sie Indizes auf Spalten an, die häufig in Suchbedingungen oder Join-Operationen verwendet werden;

• Berücksichtigung der Datenverteilung: Verstehen Sie die Verteilung der Daten innerhalb der indizierten Spalten. Für Spalten mit niedriger Kardinalität, wie boolesche oder Geschlechtsfelder, könnte die Indexierung nicht vorteilhaft sein. Im Gegensatz dazu kann die Indexierung bei hochselektiven Spalten, wie Primärschlüsseln oder eindeutigen Identifikatoren, die Leistung erheblich verbessern;

• Ausgleich von Lese- und Schreiboperationen: Verwenden Sie Indizes auf häufig gelesenen Spalten, um Leseoperationen zu beschleunigen. Vermeiden Sie jedoch das Hinzufügen von Indizes auf häufig geänderten Spalten, da sie aufgrund des zusätzlichen Aufwands die Schreiboperationen verlangsamen können;

• Vermeidung von Über-Indexierung: Das Erstellen von Indizes auf jeder Spalte oder das übermäßige Indizieren von Tabellen kann zu erhöhtem Speicherbedarf, Wartungsaufwand und verminderter Leistung führen. Priorisieren Sie die Indexierung auf Spalten, die für die Abfrageleistung entscheidend sind.

Denormalisierung

Denormalisierung ist eine Datenbankoptimierungstechnik, die darauf abzielt, die Abfrageleistung zu verbessern, indem strategisch Redundanz in Tabellen eingeführt wird. Im Gegensatz zur Normalisierung, die darauf abzielt, Redundanz zu beseitigen und die Datenintegrität zu gewährleisten, indem Tabellen in kleinere, verwandte Einheiten aufgeteilt werden, fügt die Denormalisierung absichtlich doppelte Daten hinzu. Diese Redundanz hilft, die Notwendigkeit komplexer Joins und kostspieliger Operationen während der Abfragen zu reduzieren, was zu einer schnelleren Leistung führt, insbesondere bei leseintensiven Aufgaben.