في سياق قواعد البيانات العلائقية، يعد مُحسِّن الاستعلام مكونًا حاسمًا مسؤولاً عن العثور على الطريقة الأكثر فعالية لتنفيذ استعلام في نظام إدارة قاعدة البيانات الأساسي (DBMS). في الأساس، إنها خوارزمية ذكية مسؤولة عن ترجمة استعلامات المستخدم عالية المستوى (المكتوبة عادةً بلغة SQL) إلى تعليمات منخفضة المستوى خاصة بالنظام، مع تقليل الموارد المطلوبة للتنفيذ. الهدف الأساسي لمُحسِّن الاستعلام هو تحسين الأداء ووقت الاستجابة واستخدام الموارد لنظام قاعدة البيانات العلائقية مع ضمان نتائج استعلام دقيقة وموثوقة. وهذا يجعل أدوات تحسين الاستعلام جزءًا لا غنى عنه في أنظمة تخزين البيانات واسترجاعها، خاصة في البيئات ذات التحميل العالي والبيئات الحرجة للأداء على مستوى المؤسسة.
يعمل مُحسِّن الاستعلام من خلال فحص بنية الاستعلام ومخطط قاعدة البيانات وتخطيط التخزين الفعلي للبيانات. وقد يأخذ في الاعتبار أيضًا إحصائيات توزيع البيانات، بما في ذلك عدد السجلات وحجمها، وتوزيع القيم، وانتقائية المسندات. باستخدام هذه المعلومات، يقوم المحسن بإنشاء خطط تنفيذ بديلة متعددة، يتم تمثيلها على شكل أشجار عمليات للوصول إلى الجداول والانضمام إليها، وتصفية النتائج وفرزها، وتنفيذ التجميعات، من بين مهام أخرى. ثم يقوم بتقدير تكلفة كل خطة ومقارنتها لاتخاذ قرار مستنير بشأن استراتيجية التنفيذ الأكثر كفاءة.
نظرًا للنطاق الواسع من خطط التنفيذ المحتملة، تكون مشكلة تحسين الاستعلام معقدة للغاية، وغالبًا ما يكون العثور على الخطة المثالية غير ممكن من الناحية الحسابية. وبالتالي، عادةً ما يستخدم مُحسِّنو الاستعلامات أساليب قائمة على الكشف عن مجريات الأمور وأخرى تعتمد على التكلفة في البحث عن الخطط الفعالة. يعتمد المحسنون القائمون على الكشف على مجموعة من القواعد المستمدة من خبرة خبراء قواعد البيانات ومصممي الأنظمة، بينما يركز المحسنون القائمون على التكلفة على تقييم تكلفة العمليات المختلفة بناءً على تقديرات الإدخال/الإخراج ووحدة المعالجة المركزية واستخدام الذاكرة وزمن وصول الشبكة . غالبًا ما يتم استخدام مزيج من هذه التقنيات لتحقيق التوازن بين وقت البحث وجودة الخطة.
قد تتضمن أدوات تحسين الاستعلامات الحديثة العديد من التقنيات المتقدمة، مثل تحسين الاستعلامات التكيفية، حيث يقوم المُحسِّن بمراقبة تنفيذ الاستعلامات وضبط استراتيجياته بناءً على التناقضات الملحوظة بين التكاليف المقدرة والفعلية. ويجري أيضًا استكشاف تقنيات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين كفاءة ودقة خوارزميات تحسين الاستعلام. علاوة على ذلك، يجب أن يأخذ محسنو الاستعلامات في الاعتبار التعقيد المتزايد لأنظمة تخزين البيانات، مثل قواعد البيانات الموزعة والمتوازية، وخدمات البيانات المستندة إلى السحابة، والبيئات المختلطة التي تجمع بين أنواع متعددة من الأنظمة.
في سياق النظام الأساسي AppMaster no-code ، يعد استخدام مُحسِّن الاستعلام عالي الجودة أمرًا ضروريًا لضمان التنفيذ السريع والموفر للموارد للاستعلامات التي تم إنشاؤها بواسطة أدوات نمذجة البيانات المرئية ومصممي عمليات الأعمال ونقاط endpoints واجهة برمجة التطبيقات. تم تصميم التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام أحدث التقنيات مثل Go وVue3 وKotlin و Jetpack Compose خصيصًا للتكامل السلس مع قواعد البيانات المتوافقة مع PostgreSQL. ونتيجة لذلك، فإنهم لا يعتمدون فقط على أداء التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها ولكن أيضًا على كفاءة اتصالاتهم مع نظام قاعدة البيانات، والذي يتأثر بشكل كبير بعمل مُحسِّن الاستعلام.
على سبيل المثال، قد يقوم المستخدم الذي يستفيد من أداة نمذجة البيانات المرئية الخاصة بـ AppMaster لإنشاء مخطط لتطبيق التجارة الإلكترونية بتحديد جداول لتخزين المعلومات حول المنتجات والعملاء والطلبات. سيسمح مصممو عمليات الأعمال في النظام الأساسي endpoints واجهة برمجة التطبيقات (API) للمستخدم بإنشاء منطق أعمال معقد يتضمن استعلامات متعددة على هذه الجداول، مثل استرداد العناصر الأكثر مبيعًا، أو البحث عن العملاء بمعايير محددة، أو إنشاء ملخصات المبيعات. إذا فشل مُحسِّن استعلام قاعدة البيانات الأساسية في اختيار خطط تنفيذ فعالة، فقد يتأثر أداء التطبيق الذي تم إنشاؤه سلبًا، على الرغم من أن التطبيق نفسه مصمم ومنظم لتحقيق أداء عالٍ. وعلى العكس من ذلك، فإن مُحسِّن الاستعلام الفعال سيضمن إمكانية الوصول إلى قاعدة البيانات بكفاءة وأن التطبيق الذي تم إنشاؤه يوفر أداءً ممتازًا للمستخدمين النهائيين.
باختصار، يلعب مُحسِّن الاستعلام دورًا محوريًا في أنظمة قواعد البيانات العلائقية لأنه يحدد الطريقة الأكثر فعالية لتنفيذ استعلامات المستخدم، مما يضمن الاستخدام الأمثل للموارد وأداء النظام. يمكن لمُحسِّن الاستعلامات المصمم جيدًا والمُصمم بمهارة أن يعزز بشكل كبير الأداء العام للتطبيقات المستندة إلى البيانات، خاصة تلك التي تم تطويرها في سياق بيئات التطوير القوية مثل AppMaster ، والتي تسهل إنشاء ونشر تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية عالية الأداء التطبيقات.
