L'optimisation dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) implique diverses techniques visant à améliorer les performances des requêtes, l'utilisation des ressources et l'efficacité globale du système.

Optimiseurs de requêtes

Les optimiseurs de requêtes dans les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) sont des composants essentiels chargés d'analyser les requêtes SQL et de générer des plans d'exécution efficaces.
Ils visent à minimiser le temps de réponse des requêtes en prenant en compte divers facteurs tels que les index disponibles, les statistiques sur les données et les algorithmes d'accès et de traitement des données, afin d'améliorer les performances globales des opérations sur la base de données.

Les optimiseurs de requêtes sont intégrés aux SGBD et fonctionnent de manière autonome pour améliorer les performances.
Cependant, les utilisateurs peuvent également contribuer à l'optimisation en affinant les requêtes et en appliquant des stratégies d'indexation appropriées, ce qui améliore encore les performances de la base de données.

Techniques de réécriture de requêtes

1. Spécifier explicitement les colonnes : Au lieu d'utiliser le caractère générique (*), mentionner explicitement les noms de colonnes dans les requêtes pour de meilleures performances, lisibilité et maintenabilité ;

2. Minimiser les sous-requêtes : Réduire l'utilisation des sous-requêtes pour optimiser les performances des requêtes. Envisager des alternatives comme les jointures ou les tables dérivées pour éviter la complexité et la surcharge ;

3. Éviter la répétition des opérateurs IN : Limiter l'utilisation de l'opérateur IN dans les requêtes pour éviter un impact sur les performances. Envisager plutôt l'utilisation des clauses JOIN ou EXISTS pour des plans d'exécution plus efficaces ;

4. Organiser logiquement les jointures : Commencer les jointures SQL par la table principale puis joindre les tables associées afin d'optimiser l'organisation des requêtes et l'optimisation par le moteur de base de données ;

5. Utiliser des conditions WHERE restrictives : Améliorer les performances des requêtes en incluant des conditions restrictives dans la clause WHERE pour filtrer les lignes et accélérer l'exécution ;

6. Refactoriser le code en procédures stockées ou fonctions : Regrouper les segments de code répétitif dans des procédures stockées ou des fonctions définies par l'utilisateur pour la réutilisabilité du code, la modularité et une maintenance facilitée. Cela permet de réduire la redondance et d'optimiser les requêtes SQL.

Partitionnement des données

Le partitionnement des données est une technique d'optimisation des bases de données utilisée pour diviser de grandes tables ou index en segments plus petits et plus faciles à gérer, appelés partitions. Chaque partition contient un sous-ensemble des données et fonctionne de manière indépendante, permettant d'améliorer les performances des requêtes, de faciliter la gestion des données et d'augmenter la scalabilité.

Remarque

Veuillez noter que le partitionnement des données et la réplication des données sont deux processus distincts. Lors de la réplication des données, nous créons plusieurs copies des mêmes données, tandis que dans le partitionnement, nous divisons les mêmes données et les stockons sur différents serveurs.

Stratégies d'indexation

L'indexation peut être bénéfique pour améliorer les performances des requêtes en permettant une récupération des données plus rapide dans certains cas. Cependant, une utilisation indiscriminée des index peut entraîner une surcharge du système et une diminution des performances.

Voici quelques recommandations pour utiliser efficacement les index :

• Analyser les schémas de requêtes : Identifier les requêtes fréquemment exécutées et celles impliquant de grands ensembles de données. Appliquer des index sur les colonnes fréquemment utilisées dans les conditions de recherche ou les opérations de jointure ;

• Prendre en compte la distribution des données : Comprendre la distribution des données au sein des colonnes indexées. Pour les colonnes à faible cardinalité, telles que les champs booléens ou de genre, l'indexation peut ne pas être bénéfique. À l'inverse, pour les colonnes très sélectives, comme les clés primaires ou les identifiants uniques, l'indexation peut considérablement améliorer les performances ;

• Équilibrer les opérations de lecture et d'écriture : Utiliser des index sur les colonnes fréquemment lues pour accélérer les opérations de lecture. Cependant, éviter d'ajouter des index sur les colonnes fréquemment modifiées, car cela peut ralentir les opérations d'écriture en raison de la surcharge supplémentaire ;

• Éviter la sur-indexation : Créer des index sur chaque colonne ou indexer excessivement les tables peut entraîner une augmentation des besoins de stockage, une surcharge de maintenance et une diminution des performances. Prioriser l'indexation sur les colonnes essentielles à la performance des requêtes.

Dénormalisation

La dénormalisation est une technique d'optimisation des bases de données visant à améliorer les performances des requêtes en introduisant stratégiquement de la redondance dans les tables.
Contrairement à la normalisation, qui vise à éliminer la redondance et à garantir l'intégrité des données en divisant les tables en entités plus petites et liées, la dénormalisation ajoute volontairement des données dupliquées. Cette redondance permet de réduire le besoin de jointures complexes et d'opérations coûteuses lors des requêtes, ce qui se traduit par de meilleures performances, en particulier pour les tâches majoritairement en lecture.