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 visam minimizar o tempo de resposta das consultas 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 do 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 (*), mencionar explicitamente os nomes das colunas nas consultas para melhor desempenho, legibilidade e manutenção;

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

3. Evitar Uso Repetido do Operador IN: limitar o uso do operador IN nas consultas para evitar impacto no desempenho. Em vez disso, considerar o uso de cláusulas JOIN ou EXISTS para planos de execução mais eficientes;

4. Organizar Joins de Forma Lógica: iniciar os joins SQL com a tabela principal e, em seguida, unir com tabelas relacionadas para otimizar a organização da consulta e a otimização pelo mecanismo do banco de dados;

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

6. Refatorar Código em Stored Procedures ou Funções: encapsular segmentos de código repetitivo em stored procedures 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, mais gerenciáveis, 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, criam-se várias cópias dos mesmos dados, enquanto no particionamento, divide-se os mesmos dados e armazena-se 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 o uso eficaz de índices:

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

• Considerar a distribuição dos dados: compreender a 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;

• Equilibrar operações de leitura e escrita: utilizar índices em colunas frequentemente lidas para agilizar operações de leitura. No entanto, evitar adicionar índices em colunas frequentemente alteradas, pois podem tornar as operações de escrita mais lentas devido ao overhead adicional;

• Evitar excesso de indexação: criar índices em todas as colunas ou indexar tabelas excessivamente pode aumentar os requisitos de armazenamento, o custo de manutenção e diminuir o desempenho. Priorizar a 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.