Otimização em Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) envolve diversas técnicas voltadas para melhorar o desempenho das consultas, a utilização de recursos e a eficiência geral do sistema.

Otimizadores de consultas

Otimizadores de consultas em sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD) são componentes essenciais responsáveis por analisar consultas SQL e gerar planos de execução eficientes.
Eles buscam minimizar o tempo de resposta da consulta considerando diversos fatores, como índices disponíveis, estatísticas dos dados e algoritmos para acesso e processamento das informações, resultando na melhoria do desempenho geral das operações no banco de dados.

Os otimizadores de consultas são integrados ao SGBD e operam de forma independente para aprimorar o desempenho.
No entanto, os usuários ainda podem contribuir para a otimização refinando consultas e aplicando estratégias adequadas de indexação, melhorando ainda mais o desempenho do banco de dados.

Técnicas de reescrita de consultas

1. Especificar colunas explicitamente: Em vez de utilizar o caractere curinga asterisco (*), mencione explicitamente os nomes das colunas nas consultas para melhor desempenho, legibilidade e manutenção;

2. Minimizar subconsultas: Reduza o uso de subconsultas para otimizar o desempenho das consultas. Considere alternativas como joins ou tabelas derivadas para evitar complexidade e sobrecarga;

3. Evitar uso repetido do operador IN: Limite o uso do operador IN nas consultas para evitar impacto no desempenho. Em vez disso, considere utilizar cláusulas JOIN ou EXISTS para planos de execução mais eficientes;

4. Organizar joins logicamente: Inicie os joins SQL com a tabela principal e, em seguida, una com as tabelas relacionadas para otimizar a organização da consulta e a otimização pelo mecanismo do banco de dados;

5. Utilizar condições restritivas no WHERE: Melhore o desempenho das consultas incluindo condições restritivas na cláusula WHERE para filtrar linhas e aumentar a velocidade de execução;

6. Refatorar código em procedimentos armazenados ou funções: Encapsule segmentos de código repetitivos em procedimentos armazenados ou funções definidas pelo usuário para reutilização, modularidade e manutenção facilitada. Isso pode reduzir redundância e otimizar consultas SQL.

Particionamento de dados

Particionamento de dados é uma técnica de otimização de banco de dados utilizada para dividir grandes tabelas ou índices em segmentos menores, chamados de partições. Cada partição contém um subconjunto dos dados e opera de forma independente, permitindo melhor desempenho das consultas, gerenciamento aprimorado dos dados e maior escalabilidade.

Nota

Observe que particionamento de dados e replicação de dados são dois processos distintos. Na replicação de dados, criamos várias cópias dos mesmos dados, enquanto no particionamento, dividimos os mesmos dados e os armazenamos em servidores diferentes.

Estratégias de indexação

A indexação pode ser benéfica para melhorar o desempenho das consultas ao possibilitar uma recuperação de dados mais rápida em alguns casos. No entanto, o uso indiscriminado de índices pode causar sobrecarga no sistema e diminuir o desempenho.

Aqui estão algumas recomendações para utilizar índices de forma eficaz:

• Análise dos padrões de consulta: Identificação de consultas executadas com frequência e aquelas que envolvem grandes conjuntos de dados. Aplicação de índices em colunas frequentemente utilizadas em condições de busca ou operações de junção;

• Consideração da distribuição dos dados: Compreensão da distribuição dos dados nas colunas indexadas. Para colunas com baixa cardinalidade, como campos booleanos ou de gênero, a indexação pode não ser benéfica. Por outro lado, para colunas altamente seletivas, como chaves primárias ou identificadores únicos, a indexação pode melhorar significativamente o desempenho;

• Equilíbrio entre operações de leitura e escrita: Utilização de índices em colunas frequentemente lidas para acelerar operações de leitura. No entanto, evitar adicionar índices em colunas frequentemente alteradas, pois podem desacelerar operações de escrita devido à sobrecarga adicional;

• Evitar excesso de indexação: Criação de índices em todas as colunas ou indexação excessiva de tabelas pode resultar em aumento do armazenamento necessário, maior custo de manutenção e redução do desempenho. Priorização da indexação em colunas cruciais para o desempenho das consultas.

Desnormalização

Desnormalização é uma técnica de otimização de banco de dados focada em melhorar o desempenho das consultas por meio da introdução estratégica de redundância nas tabelas. Diferentemente da normalização, que prioriza a eliminação de redundância e a garantia da integridade dos dados ao dividir tabelas em entidades menores e relacionadas, a desnormalização adiciona deliberadamente dados duplicados. Essa redundância ajuda a reduzir a necessidade de junções complexas e operações custosas durante as consultas, resultando em desempenho mais rápido, especialmente para tarefas com predominância de leitura.