Оптимізація в системах управління базами даних (СУБД) включає різноманітні методи, спрямовані на підвищення продуктивності запитів, ефективності використання ресурсів та загальної ефективності системи.

Оптимізатори запитів

Оптимізатори запитів у системах управління базами даних (СУБД) є ключовими компонентами, відповідальними за аналіз SQL-запитів і створення ефективних планів виконання.
Вони прагнуть мінімізувати час відповіді на запит, враховуючи різні фактори, такі як наявні індекси, статистика даних і алгоритми доступу та обробки даних, що в підсумку підвищує загальну продуктивність операцій з базою даних.

Оптимізатори запитів вбудовані в СУБД і працюють автономно для підвищення продуктивності.
Однак користувачі також можуть сприяти оптимізації, удосконалюючи запити та застосовуючи відповідні стратегії індексування, що додатково покращує продуктивність бази даних.

Техніки переписування запитів

1. Явно вказуйте стовпці: замість використання зірочки (*) явно зазначайте імена стовпців у запитах для кращої продуктивності, читабельності та підтримки;

2. Мінімізуйте підзапити: зменшуйте використання підзапитів для оптимізації продуктивності запитів. Розглядайте альтернативи, такі як об'єднання (join) або похідні таблиці, щоб уникнути складності та надмірних витрат;

3. Уникайте повторюваних операторів IN: обмежуйте використання оператора IN у запитах, щоб запобігти впливу на продуктивність. Натомість розглядайте використання операторів JOIN або EXISTS для отримання ефективніших планів виконання;

4. Логічно організовуйте об'єднання: починайте об'єднання SQL із головної таблиці, а потім приєднуйте пов'язані таблиці для оптимізації структури запиту та оптимізації роботи рушія бази даних;

5. Використовуйте обмежувальні умови WHERE: підвищуйте продуктивність запиту, включаючи обмежувальні умови у виразі WHERE для фільтрації рядків і прискорення виконання;

6. Рефакторинг коду у збережені процедури або функції: інкапсулюйте повторювані фрагменти коду у збережені процедури або користувацькі функції для повторного використання коду, модульності та спрощення супроводу. Це дозволяє зменшити надмірність і оптимізувати SQL-запити.

Розподіл даних на розділи

Розподіл даних на розділи — це техніка оптимізації баз даних, яка використовується для поділу великих таблиць або індексів на менші, більш керовані сегменти, що називаються розділами. Кожен розділ містить підмножину даних і функціонує незалежно, що дозволяє підвищити продуктивність запитів, покращити керування даними та збільшити масштабованість.

Примітка

Зверніть увагу, що розподіл даних (partitioning) і реплікація даних (replication) — це два різних процеси. Під час реплікації створюються декілька копій одних і тих самих даних, а при розподілі даних ми розбиваємо одні й ті самі дані та зберігаємо їх на різних серверах.

Стратегії індексування

Індексація може бути корисною для підвищення продуктивності запитів, забезпечуючи швидший доступ до даних у певних випадках. Однак безсистемне використання індексів може призвести до перевантаження системи та зниження продуктивності.

Ось деякі рекомендації щодо ефективного використання індексів:

• Аналіз шаблонів запитів: визначення часто виконуваних запитів та тих, що працюють з великими наборами даних. Застосування індексів до стовпців, які часто використовуються в умовах пошуку або приєднаннях;

• Урахування розподілу даних: розуміння розподілу даних у проіндексованих стовпцях. Для стовпців із низькою кардинальністю, таких як булеві або поля статі, індексація може бути неефективною. Натомість для стовпців із високою селективністю, наприклад, первинних ключів або унікальних ідентифікаторів, індексація може суттєво підвищити продуктивність;

• Балансування операцій читання та запису: використання індексів для часто читаних стовпців для прискорення операцій читання. Однак уникати додавання індексів до часто змінюваних стовпців, оскільки це може сповільнити операції запису через додаткове навантаження;

• Уникнення надмірної індексації: створення індексів для кожного стовпця або надмірна індексація таблиць може призвести до збільшення вимог до зберігання, ускладнення обслуговування та зниження продуктивності. Пріоритезувати індексацію стовпців, які є критичними для продуктивності запитів.

Денормалізація

Денормалізація — це техніка оптимізації бази даних, спрямована на підвищення продуктивності запитів шляхом цілеспрямованого введення надлишковості в таблиці. На відміну від нормалізації, яка спрямована на усунення надлишковості та забезпечення цілісності даних шляхом розбиття таблиць на менші, пов’язані сутності, денормалізація навмисно додає дубльовані дані. Така надлишковість допомагає зменшити потребу у складних приєднаннях і витратних операціях під час виконання запитів, що забезпечує швидшу роботу, особливо для задач із переважанням читання.