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, вдосконалюючи запити та застосовуючи відповідні стратегії індексування, що додатково покращує продуктивність бази даних.

Техніки переписування запитів

1. Явно вказувати стовпці: Замість використання символу підстановки (*), явно зазначайте імена стовпців у запитах для кращої продуктивності, читабельності та підтримки;

2. Мінімізувати 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. Уникати повторюваних операторів IN: Обмежуйте використання оператора IN у запитах, щоб запобігти впливу на продуктивність. Натомість розглядайте використання операторів JOIN або EXISTS для більш ефективних планів виконання;

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

5. Використовувати обмежувальні умови WHERE: Підвищуйте продуктивність запитів, 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 визначені користувачем функції для повторного використання коду, модульності та спрощення обслуговування. Це дозволяє зменшити надмірність і оптимізувати SQL-запити.

Розподіл даних (партиціювання)

Розподіл даних (партиціювання) — це техніка оптимізації баз даних, яка використовується для розділення великих таблиць або індексів на менші, більш керовані сегменти, що називаються партиціями. Кожна партиція містить підмножину даних і функціонує незалежно, що дозволяє підвищити продуктивність запитів, покращити керування даними та збільшити масштабованість.

Примітка

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

Стратегії індексування

Індексація може бути корисною для підвищення продуктивності запитів, оскільки в окремих випадках забезпечує швидший доступ до даних. Однак безсистемне використання індексів може призвести до перевантаження системи та зниження продуктивності.

Ось кілька рекомендацій щодо ефективного використання індексів:

• Аналіз шаблонів запитів: Визначте часто виконувані запити та ті, що працюють з великими наборами даних. Застосовуйте індекси до стовпців, які часто використовуються в умовах пошуку або приєднання;

• Врахування розподілу даних: Зрозумійте розподіл даних у проіндексованих стовпцях. Для стовпців із низькою кардинальністю, наприклад, булевих або полів статі, індексація може бути неефективною. Натомість для стовпців із високою селективністю, таких як первинні ключі або унікальні ідентифікатори, індексація може суттєво підвищити продуктивність;

• Балансування операцій читання та запису: Використовуйте індекси для часто читаних стовпців для прискорення операцій читання. Однак уникайте 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. Пріоритезуйте індексацію стовпців, які є критичними для продуктивності запитів.

Денормалізація

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