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

Abfrageoptimierer

Abfrageoptimierer in Datenbankmanagementsystemen (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 Datenzugriff und die Datenverarbeitung berücksichtigen, um letztlich die Gesamtleistung von Datenbankoperationen zu verbessern.

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

Techniken zur Abfrageumformulierung

1. Spalten explizit angeben: Anstelle des Sternchens (*) sollten Spaltennamen in Abfragen explizit genannt werden, um Leistung, Lesbarkeit und Wartbarkeit zu verbessern;

2. Subabfragen minimieren: Die Verwendung von Subabfragen reduzieren, um die Abfrageleistung zu optimieren. Alternativen wie Joins oder abgeleitete Tabellen in Betracht ziehen, um Komplexität und Overhead zu vermeiden;

3. Wiederholte IN-Operatoren vermeiden: Die Nutzung des IN-Operators in Abfragen begrenzen, um Leistungseinbußen zu verhindern. Stattdessen JOIN- oder EXISTS-Klauseln für effizientere Ausführungspläne verwenden;

4. Joins logisch organisieren: SQL-Joins mit der Haupttabelle beginnen und anschließend mit verknüpften Tabellen verbinden, um die Abfrageorganisation und die Optimierung durch die Datenbank-Engine zu verbessern;

5. Restriktive WHERE-Bedingungen verwenden: Die Abfrageleistung durch restriktive Bedingungen in der WHERE-Klausel verbessern, um Zeilen zu filtern und die Ausführungsgeschwindigkeit zu erhöhen;

6. Code in gespeicherte Prozeduren oder Funktionen auslagern: Wiederkehrende Codeabschnitte in gespeicherte Prozeduren oder benutzerdefinierte Funktionen kapseln, um Wiederverwendbarkeit, Modularität und einfachere Wartung zu erreichen. Dies kann Redundanz verringern und SQL-Abfragen optimieren.

Datenpartitionierung

Datenpartitionierung ist eine Optimierungstechnik, bei der große Tabellen oder Indizes in kleinere, besser handhabbare Segmente, sogenannte Partitionen, unterteilt werden. Jede Partition enthält einen Teil der Daten und arbeitet unabhängig, was zu einer verbesserten Abfrageleistung, effizienterem Datenmanagement und erhöhter Skalierbarkeit führt.

Hinweis

Beachten Sie, dass Datenpartitionierung und Datenreplikation zwei unterschiedliche Prozesse sind. Bei der Datenreplikation werden mehrere Kopien derselben Daten erstellt, während bei der Partitionierung dieselben Daten aufgeteilt und auf verschiedenen Servern gespeichert werden.

Indexierungsstrategien

Indexierung kann in bestimmten Fällen die Abfrageleistung verbessern, indem sie einen schnelleren Datenzugriff ermöglicht. Der wahllose Einsatz von Indizes kann jedoch zu Systemüberlastung und Leistungseinbußen führen.

Hier einige Empfehlungen für den effektiven Einsatz von Indizes:

• Analyse von Abfragemustern: Identifikation von häufig ausgeführten Abfragen und solchen, die große Datenmengen betreffen. Indizes auf Spalten anwenden, die häufig in Suchbedingungen oder Join-Operationen verwendet werden;

• Berücksichtigung der Datenverteilung: Verständnis der Verteilung der Daten innerhalb der indizierten Spalten. Bei Spalten mit niedriger Kardinalität, wie etwa Boolean- oder Geschlechtsfeldern, ist Indexierung möglicherweise nicht vorteilhaft. Im Gegensatz dazu kann die Indexierung bei hochselektiven Spalten, wie Primärschlüsseln oder eindeutigen Kennungen, die Leistung erheblich steigern;

• Ausgewogenheit zwischen Lese- und Schreiboperationen: Indizes auf häufig gelesenen Spalten verwenden, um Leseoperationen zu beschleunigen. Allerdings sollten Indizes auf häufig veränderten Spalten vermieden werden, da sie Schreiboperationen durch zusätzlichen Overhead verlangsamen können;

• Übermäßige Indexierung vermeiden: Das Anlegen von Indizes auf jeder Spalte oder eine übermäßige Indexierung von Tabellen kann zu erhöhtem Speicherbedarf, Wartungsaufwand und Leistungseinbußen führen. Priorisierung der Indexierung auf Spalten, die für die Abfrageleistung entscheidend sind.

Denormalisierung

Denormalisierung ist eine Datenbank-Optimierungstechnik, die darauf abzielt, die Abfrageleistung durch gezielte Einführung von Redundanz in Tabellen zu verbessern.
Im Gegensatz zur Normalisierung, die Redundanz vermeidet und Datenintegrität durch Aufteilung in kleinere, miteinander verbundene Entitäten sicherstellt, fügt die Denormalisierung bewusst doppelte Daten hinzu. Diese Redundanz reduziert den Bedarf an komplexen Joins und ressourcenintensiven Operationen während Abfragen, was insbesondere bei leseintensiven Aufgaben zu einer schnelleren Performance führt.