يشير تحسين الاستعلام ، في سياق قواعد البيانات ، إلى عملية تحسين كفاءة وأداء تنفيذ استعلامات قاعدة البيانات لاسترداد معلومات محددة من مستودع بيانات. في تطوير البرمجيات الحديثة ، غالبًا ما تتعامل قواعد البيانات مع كميات كبيرة من البيانات ، ويعد تنفيذ الاستعلامات للوصول إلى تلك البيانات بسرعة وكفاءة أمرًا ضروريًا لضمان الأداء السلس للتطبيقات التي تستخدمها. تلعب خوارزميات تحسين الاستعلام دورًا مهمًا في تحليل واختيار أفضل خطة عمل لتنفيذ استعلام معين ، بهدف تقليل الوقت واستهلاك الموارد مع تقديم نتائج دقيقة.
يعتبر مُحسِّن الاستعلام في صميم تحسين الاستعلام ، والمعروف أيضًا باسم المُحسِّن القائم على التكلفة أو ببساطة المُحسِّن. هذا المكون مسؤول عن تحليل الاستراتيجيات والخطط المختلفة الممكنة لتنفيذ استعلام ، وتقدير التكلفة الحسابية المرتبطة بكل منها. غالبًا ما يتضمن تقدير التكلفة هذا عوامل مثل وقت الاستجابة وعمليات الإدخال / الإخراج واستخدام وحدة المعالجة المركزية واستخدام الذاكرة وحركة مرور الشبكة. يتمثل المبدأ الأساسي لـ Query Optimization في أنه من خلال تحديد الخطة بأقل تكلفة مقدرة ، يمكن لنظام قاعدة البيانات توفير نتائج أسرع مع الحفاظ على موارد النظام القيمة.
يمكن تقسيم تحسين الاستعلام على نطاق واسع إلى فئتين: التحسين التجريبي والتحسين القائم على التكلفة. يعتمد التحسين الإرشادي على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا وأفضل الممارسات التي تم تحديدها يدويًا بواسطة المطورين أو مسؤولي قواعد البيانات. تتضمن هذه القواعد عمومًا تقنيات مثل التخلص من العمليات الزائدة عن الحاجة أو تبسيط شروط البحث أو إعادة ترتيب ترتيب العمليات في استعلام لتقليل وقت المعالجة. في حين أن هذا الأسلوب يمكن أن يحسن أداء الاستعلام ، فإنه غالبًا ما يكون أقل من التحسين القائم على التكلفة.
التحسين المستند إلى التكلفة هو أسلوب أكثر تقدمًا يتضمن نمذجة التكلفة الفعلية لتنفيذ استعلام معين بشأن موارد النظام. يستخدم المُحسِّن المستند إلى التكلفة إحصائيات قاعدة البيانات ، مثل حجم الجداول وتوزيع البيانات والمؤشرات المتاحة لتقدير التكلفة الحسابية للخطط المختلفة. ثم يقوم المُحسِّن بتحديد الخطة بأقل تكلفة مقدرة ، مما يؤدي إلى تنفيذ أكثر كفاءة للاستعلام. غالبًا ما ينتج عن هذا الأسلوب تحسينات كبيرة في أداء الاستعلام ، حيث إنه يأخذ في الاعتبار الخصائص المحددة للبيانات الأساسية وموارد النظام.
يستفيد AppMaster ، وهو نظام أساسي قوي لا يحتوي على تعليمات برمجية لإنشاء تطبيقات الويب والجوال والخلفية ، من تقنيات تحسين الاستعلام لضمان المعالجة الفعالة لعمليات قاعدة البيانات في التطبيقات التي ينشئها. باستخدام أدوات نماذج البيانات المرئية في AppMaster ، يمكن للمستخدمين تصميم مخططات قاعدة البيانات وإنشاء مؤشرات تساعد في تحسين تنفيذ الاستعلام بشكل أكبر. علاوة على ذلك ، نظرًا لأن AppMaster يعيد إنشاء التطبيقات باستمرار من نقطة الصفر كلما تم تعديل المخططات ، فإنه يقلل من مخاطر الديون الفنية ويساعد في الحفاظ على الأداء الأمثل حتى مع تغير المتطلبات.
قد تتضمن حالات استخدام تحسين الاستعلام في سياق التطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster تحسين الاستعلامات للوحة معلومات في الوقت الفعلي تعرض بيانات التحليلات من نظام أساسي للتجارة الإلكترونية ، أو تقليل وقت المعالجة للتقارير المتعلقة بنشاط المستخدم في تطبيق الشبكات الاجتماعية ، أو تقليل استهلاك الموارد عند الاستعلام عن مجموعات البيانات الكبيرة في بيئة البيانات الضخمة.
تجدر الإشارة إلى أن "تحسين الاستعلام" ليس عملية لمرة واحدة. نظرًا لأن حجم البيانات والتوزيع وأنماط الوصول تتغير داخل قاعدة البيانات ، فقد تتطور أيضًا خطة تنفيذ الاستعلام المثلى. لذلك ، فإن المراقبة المستمرة لأداء نظام قاعدة البيانات وتعديل معلمات التحسين لتلائم الخصائص المتغيرة للبيانات أمر ضروري للحفاظ على كفاءة عالية للاستعلام. توفر أنظمة قواعد البيانات الحديثة ، مثل PostgreSQL ، المتوافقة مع تطبيقات AppMaster ، أدوات وآليات متقدمة لجمع الإحصائيات بانتظام وتطبيقها لتحديث معلمات التحسين تلقائيًا.
يعد Query Optimization جانبًا أساسيًا من جوانب العمل مع قواعد البيانات في تطوير البرامج الحديثة ، لأنه يؤثر بشكل مباشر على أداء وكفاءة التطبيقات. من خلال استخدام تقنيات التحسين المتقدمة والاستفادة من إمكانات الأنظمة الأساسية القوية no-code مثل AppMaster ، يمكن للمطورين ومسؤولي قواعد البيانات تحسين سرعة استفساراتهم واستهلاك الموارد بشكل كبير ، مما يؤدي إلى أوقات استجابة أسرع ، وتجربة مستخدم محسنة ، وأداء أفضل للتطبيق بشكل عام.
