Optimointi tietokantahallintajärjestelmissä (DBMS) kattaa erilaisia tekniikoita, joiden tavoitteena on parantaa kyselyiden suorituskykyä, resurssien käyttöä ja järjestelmän yleistä tehokkuutta.

Kyselyoptimointiohjelmat

Kyselyoptimointiohjelmat tietokantahallintajärjestelmissä (DBMS) ovat keskeisiä komponentteja, jotka vastaavat SQL-kyselyiden analysoinnista ja tehokkaiden suoritussuunnitelmien luomisesta.
Niiden tavoitteena on minimoida kyselyn vasteaika huomioimalla erilaisia tekijöitä, kuten käytettävissä olevat indeksit, tietotilastot sekä tiedon hakemiseen ja käsittelyyn käytettävät algoritmit, mikä parantaa tietokantaoperaatioiden kokonaisvaltaista suorituskykyä.

Kyselyoptimointiohjelmat ovat sisäänrakennettuja DBMS:ään ja toimivat itsenäisesti suorituskyvyn parantamiseksi.
Käyttäjät voivat kuitenkin osallistua optimointiin tarkentamalla kyselyitä ja soveltamalla sopivia indeksointistrategioita, mikä edelleen parantaa tietokannan suorituskykyä.

Kyselyiden uudelleenkirjoitustekniikat

1. Määrittele sarakkeet eksplisiittisesti: Käytä kyselyissä sarakenimiä asteriskin (*) sijaan paremman suorituskyvyn, luettavuuden ja ylläpidettävyyden saavuttamiseksi;

2. Minimoi alikyselyiden käyttö: Vähennä alikyselyiden käyttöä kyselyiden optimoinnin vuoksi. Harkitse vaihtoehtoja, kuten liittymiä (join) tai johdettuja tauluja, välttääksesi monimutkaisuutta ja ylikuormitusta;

3. Vältä toistuvia IN-operaattoreita: Rajoita IN-operaattorin käyttöä kyselyissä suorituskyvyn heikkenemisen estämiseksi. Käytä sen sijaan esimerkiksi JOIN- tai EXISTS-lausekkeita tehokkaampien suoritussuunnitelmien saavuttamiseksi;

4. Järjestä liittymät loogisesti: Aloita SQL-liittymät päätaulusta ja liitä sen jälkeen liittyvät taulut kyselyn rakenteen ja tietokantamoottorin optimoinnin parantamiseksi;

5. Käytä rajoittavia WHERE-ehdotuksia: Paranna kyselyn suorituskykyä lisäämällä rajoittavia ehtoja WHERE-lauseeseen rivien suodattamiseksi ja suorituksen nopeuttamiseksi;

6. Refaktoroi koodi tallennettuihin prosedyyreihin tai funktioihin: Kapseloi toistuvat koodisegmentit tallennettuihin prosedyyreihin tai käyttäjän määrittelemiin funktioihin uudelleenkäytettävyyden, modulaarisuuden ja helpomman ylläpidon vuoksi. Näin voidaan vähentää redundanssia ja optimoida SQL-kyselyitä.

Datan osiointi

Datan osiointi on tietokannan optimointitekniikka, jossa suuret taulut tai indeksit jaetaan pienempiin, helpommin hallittaviin osiin eli osioihin. Jokainen osio sisältää osan tiedoista ja toimii itsenäisesti, mikä mahdollistaa paremman kyselysuorituskyvyn, tehostetun tiedonhallinnan ja paremman skaalautuvuuden.

Huomio

Huomaa, että tietojen osiointi ja tietojen replikointi ovat kaksi erillistä prosessia. Tietojen replikoinnissa luodaan useita kopioita samasta datasta, kun taas osioinnissa jaetaan sama data ja tallennetaan se eri palvelimille.

Indeksointistrategiat

Indeksointi voi parantaa kyselyjen suorituskykyä mahdollistamalla nopeamman tiedon haun tietyissä tapauksissa. Indeksoinnin harkitsematon käyttö voi kuitenkin johtaa järjestelmän ylikuormitukseen ja suorituskyvyn heikkenemiseen.

Tässä on joitakin suosituksia indeksien tehokkaaseen käyttöön:

• Analysoi kyselykuviot: Tunnista usein suoritetut kyselyt sekä kyselyt, jotka käsittelevät suuria tietomääriä. Käytä indeksejä sarakkeisiin, joita käytetään usein hakuehdoissa tai liitoksissa;

• Huomioi datan jakautuminen: Ymmärrä indeksoitujen sarakkeiden tietojen jakautuminen. Sarakkeissa, joissa on alhainen kardinaliteetti, kuten boolean- tai sukupuolikentät, indeksointi ei välttämättä ole hyödyllistä. Sen sijaan erittäin selektiivisissä sarakkeissa, kuten pääavaimissa tai yksilöllisissä tunnisteissa, indeksointi voi merkittävästi parantaa suorituskykyä;

• Tasapainota luku- ja kirjoitusoperaatiot: Käytä indeksejä usein luettavissa sarakkeissa lukutoimintojen nopeuttamiseksi. Vältä kuitenkin indeksien lisäämistä usein muutettaviin sarakkeisiin, sillä ne voivat hidastaa kirjoitusoperaatioita lisäkuormituksen vuoksi;

• Vältä liiallista indeksointia: Indeksien luominen jokaiseen sarakkeeseen tai taulujen liiallinen indeksointi voi johtaa kasvaneeseen tallennustilan tarpeeseen, ylläpitokuormaan ja suorituskyvyn heikkenemiseen. Priorisoi indeksointi sarakkeisiin, jotka ovat olennaisia kyselyjen suorituskyvylle.

Denormalisointi

Denormalisointi on tietokannan optimointitekniikka, jonka tavoitteena on parantaa kyselyjen suorituskykyä lisäämällä harkitusti redundanssia tauluihin.
Toisin kuin normalisointi, jossa pyritään poistamaan redundanssia ja varmistamaan tietojen eheys jakamalla taulut pienempiin, toisiinsa liittyviin kokonaisuuksiin, denormalisoinnissa lisätään tarkoituksella päällekkäistä tietoa. Tämä redundanssi auttaa vähentämään monimutkaisten liitosten ja kalliiden operaatioiden tarvetta kyselyissä, mikä johtaa nopeampaan suorituskykyyn erityisesti lukuvoittoisissa tehtävissä.