So optimieren Sie SQL-Abfragen für RDBMS

Die Optimierung von SQL- Abfragen ist entscheidend für die Verbesserung der Leistung relationaler Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) . Das Ziel der Abfrageoptimierung besteht darin, den effizientesten Weg zur Ausführung einer Abfrage zu finden und so die Antwortzeiten zu verkürzen, den Ressourcenverbrauch zu minimieren und die Leistung Ihrer Datenbankanwendungen zu verbessern.

Relationale Datenbanken verarbeiten große Datenmengen, und eine effiziente Vorgehensweise ist für die Aufrechterhaltung einer leistungsstarken Anwendung von entscheidender Bedeutung. Schlecht konzipierte und geschriebene SQL-Abfragen können die Benutzererfahrung erheblich beeinträchtigen, da sie Anwendungen verlangsamen und übermäßige Systemressourcen verbrauchen können. Das Verstehen und Anwenden von SQL-Abfrageoptimierungstechniken kann die Fähigkeit Ihres RDBMS, Daten effizient und schnell zu verwalten und abzurufen, erheblich verbessern.

Bildquelle: SQLShack

Die Rolle der Datenbank-Engine

Die Datenbank-Engine ist der Kern jedes RDBMS und für die Verarbeitung und Verwaltung der in den relationalen Datenbanken gespeicherten Daten verantwortlich. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Abfrageoptimierung, indem es SQL-Anweisungen interpretiert, Ausführungspläne generiert und Daten am effizientesten aus dem Speicher holt.

Wenn Sie eine Abfrage senden, wandelt der Abfrageoptimierer der Datenbank-Engine die SQL-Anweisung in einen oder mehrere Ausführungspläne um. Diese Pläne stellen unterschiedliche Methoden zur Verarbeitung der Abfrage dar, und der Optimierer wählt die beste Methode basierend auf Kostenschätzungen aus, z. B. E/A- und CPU-Nutzung. Dieser Prozess wird als Abfragekompilierung bezeichnet und besteht aus dem Parsen, Optimieren und Generieren des gewünschten Ausführungsplans.

Der ausgewählte Ausführungsplan definiert, wie die Datenbank-Engine auf die von der SQL-Anweisung angeforderten Daten zugreift, sie filtert und zurückgibt. Ein effizienter Ausführungsplan sollte den Ressourcenverbrauch minimieren, Reaktionszeiten verkürzen und eine bessere Anwendungsleistung liefern.

So identifizieren Sie Leistungsengpässe

Das Erkennen von Leistungsengpässen in Ihren SQL-Abfragen ist für die Optimierung der Leistung von entscheidender Bedeutung. Die folgenden Techniken können Ihnen dabei helfen, die Bereiche zu erkennen, in denen Ihre Abfrageleistung möglicherweise hinterherhinkt:

1. Abfrageausführungspläne analysieren: Ausführungspläne bieten eine visuelle Darstellung der Vorgänge, die von der Datenbank-Engine zur Ausführung Ihrer SQL-Abfragen ausgeführt werden. Durch die Überprüfung des Ausführungsplans können Sie potenzielle Engpässe wie Tabellenscans, teure Verknüpfungen oder unnötige Sortiervorgänge identifizieren. Dies kann Ihnen dabei helfen, Ihre Abfragen oder Ihr Datenbankschema zu ändern, um die Leistung zu verbessern.
2. Verwenden Sie Profiler und Diagnosetools: Viele RDBMS bieten integrierte Profiler und Diagnosetools, mit denen Sie die Leistung von SQL-Abfragen überwachen können, indem Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Antwortzeiten, CPU-Auslastung, Speicherverbrauch und Festplatten-E/A messen . Mit diesen Erkenntnissen können Sie problematische Abfragen lokalisieren und deren Leistungsprobleme beheben.
3. Untersuchen Sie Datenbankmetriken: Die Überwachung von Datenbankleistungsmetriken, wie z. B. der Anzahl gleichzeitiger Verbindungen, Abfrageausführungsraten und Pufferpoolnutzung, kann Ihnen wertvolle Einblicke in den Zustand Ihres RDBMS geben und Ihnen dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Leistungsverbesserungen erforderlich sind.
4. Profilieren der Anwendungsleistung: Profilierungstools für die Anwendungsleistung wie AppDynamics APM oder New Relic können Ihnen dabei helfen, die Datenbankleistung mit dem Anwendungsverhalten zu korrelieren, indem sie wichtige Kennzahlen wie Antwortzeiten, Durchsatzraten und Anwendungsablaufverfolgungen erfassen. Dadurch können Sie langsame Abfragen erkennen und die spezifischen Codesegmente lokalisieren, die die Engpässe verursachen.
5. Lasttests durchführen: Lasttests helfen dabei, gleichzeitige Benutzer und Transaktionen zu simulieren, wodurch Ihr RDBMS einer Belastung ausgesetzt wird und potenzielle Skalierbarkeitsprobleme oder Leistungsengpässe aufgedeckt werden. Durch die Analyse der Ergebnisse von Lasttests können Sie Schwachstellen in Ihren SQL-Abfragen identifizieren und notwendige Optimierungen umsetzen.

Indem Sie Leistungsengpässe in Ihren SQL-Abfragen identifizieren und beheben, können Sie deren Ausführung effektiv optimieren und die Effizienz Ihrer Datenbanksysteme erheblich verbessern.

Best Practices für das Abfragedesign

Das Entwerfen effizienter SQL-Abfragen ist der erste Schritt zur Erzielung einer optimalen Leistung in relationalen Datenbanken. Durch Befolgen dieser Best Practices können Sie die Reaktionsfähigkeit und Skalierbarkeit Ihres Datenbanksystems verbessern:

• Wählen Sie bestimmte Spalten aus, anstatt einen Platzhalter zu verwenden: Vermeiden Sie beim Schreiben von SELECT-Anweisungen die Verwendung des Platzhalters Sternchen (*), um alle Spalten aus einer Tabelle abzurufen. Geben Sie stattdessen die Spalten an, die Sie abrufen müssen. Dadurch wird die von der Datenbank an den Client gesendete Datenmenge reduziert und unnötiger Ressourcenverbrauch minimiert.

 TUN:
SELECT column1, column2, column3 FROM table_name; NICHT: SELECT * FROM table_name;

• Minimieren Sie die Verwendung von Unterabfragen: Unterabfragen können die Leistung Ihrer SQL-Abfragen beeinträchtigen, wenn sie nicht mit Bedacht eingesetzt werden. Entscheiden Sie sich wann immer möglich für JOIN-Vorgänge oder temporäre Tabellen, um den Overhead verschachtelter Abfragen zu vermeiden.

 TUN:
SELECT t1.column1, t2.column2 FROM table1 AS t1 JOIN table2 AS t2 ON t1.ID = t2.ID; NICHT: SELECT column1, (SELECT column2 FROM table2 WHERE table1.ID = table2.ID) FROM table1;

• Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der WHERE-Klausel: Verwenden Sie die WHERE-Klausel, um unnötige Daten an der Quelle zu filtern. Dadurch kann die Anzahl der von der Abfrage zurückgegebenen Datensätze erheblich reduziert werden, was zu einer schnelleren Leistung führt.

 SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'some_value';

• Entscheiden Sie sich für effiziente JOIN-Operationen: Wählen Sie den richtigen JOIN-Typ für Ihr Datenbanksystem. INNER JOINs sind normalerweise schneller als OUTER JOINs, da sie nur übereinstimmende Zeilen aus beiden Tabellen zurückgeben. Vermeiden Sie nach Möglichkeit CROSS JOINs, da diese große kartesische Produkte erzeugen, die ressourcenintensiv sein können.
• Paginierung implementieren: Das Abrufen großer Ergebnismengen in einer einzigen Abfrage kann zu einer hohen Speichernutzung und einer langsamen Leistung führen. Implementieren Sie die Paginierung mithilfe der LIMIT- und OFFSET-Klauseln, um bei Bedarf kleinere Datenblöcke abzurufen.
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 SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE some_condition ORDER BY column3 LIMIT 10 OFFSET 20;

• Verwenden Sie Aggregatfunktionen mit Bedacht: Aggregatfunktionen wie COUNT, SUM, AVG, MIN und MAX können durch die Verwendung geeigneter Indizes und Filterbedingungen in der WHERE-Klausel optimiert werden. Dies kann die Leistung Ihrer Abfragen erheblich verbessern.

Verwendung von Indizes und Ausführungsplänen

Indizes und Ausführungspläne spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von SQL-Abfragen. Wenn Sie deren Zweck und Verwendung verstehen, können Sie Ihr RDBMS optimal nutzen:

1. Verwenden Sie geeignete Indizes: Indizes können die Abfrageleistung verbessern, indem sie einen schnelleren Zugriff auf bestimmte Zeilen und Spalten in einer Tabelle ermöglichen. Erstellen Sie Indizes für Spalten, die häufig in WHERE-Klauseln, JOIN-Operationen oder ORDER BY-Klauseln verwendet werden. Bedenken Sie die Kompromisse, da zu viele Indizes den Aufwand für Aktualisierungen und Einfügungen erhöhen können.
2. Ausführungspläne analysieren: Ausführungspläne sind visuelle Darstellungen der Schritte und Vorgänge, die von der Datenbank-Engine zum Ausführen einer Abfrage ausgeführt werden. Durch die Analyse von Ausführungsplänen können Sie Leistungsengpässe identifizieren und entsprechende Optimierungen umsetzen. Ausführungspläne geben oft Einblicke in Tabellenscans, Indexnutzung und Join-Methoden.
3. Statistiken aktualisieren und Ausführungspläne neu kompilieren: Datenbank-Engines verwenden Statistiken und Metadaten zu den Tabellen, um optimale Ausführungspläne zu generieren. Wenn Sie sicherstellen, dass die Statistiken auf dem neuesten Stand sind, kann dies zu einer besseren Leistung führen. Ebenso kann die manuelle Neukompilierung von Ausführungsplänen erhebliche Leistungsvorteile bieten, insbesondere wenn sich die zugrunde liegenden Daten, das Schema oder die SQL Server-Einstellungen geändert haben.

Abfragen mit Hinweisen optimieren

Abfragehinweise sind Anweisungen oder Anweisungen, die in SQL-Abfragen eingebettet sind und die Datenbank-Engine bei der Ausführung einer bestimmten Abfrage anleiten. Sie können verwendet werden, um den Ausführungsplan zu beeinflussen, bestimmte Indizes auszuwählen oder das Standardverhalten des Datenbankoptimierers zu überschreiben. Verwenden Sie Abfragehinweise sparsam und nur nach gründlichen Tests, da sie unbeabsichtigte Folgen haben können. Einige Beispiele für Abfragehinweise sind:

• Indexhinweise: Diese Hinweise weisen die Datenbank-Engine an, einen bestimmten Index für eine bestimmte Tabelle in einer Abfrage zu verwenden. Dies kann dazu beitragen, die Abfrageausführung zu beschleunigen, indem der Optimierer gezwungen wird, einen effizienteren Index zu verwenden.

 SELECT column1, column2 FROM table_name WITH (INDEX(index_name)) WHERE column3 = 'some_value';

• JOIN-Hinweise: JOIN-Hinweise geben dem Optimierer Hinweise, welche JOIN-Methoden verwendet werden sollen, z. B. verschachtelte Schleifen, Hash-Joins oder Merge-Joins. Dies kann in Fällen hilfreich sein, in denen die vom Optimierer ausgewählte Standard-JOIN-Methode nicht optimal ist.

 SELECT column1, column2 FROM table1 INNER LOOP JOIN table2 ON table1.ID = table2.ID;

• Parallelitätshinweise: Mithilfe von Parallelitätshinweisen können Sie den Grad der Parallelität steuern, den die Datenbank-Engine für eine bestimmte Abfrage verwendet. Dadurch können Sie die Ressourcenzuteilung optimieren, um eine bessere Leistung zu erzielen.

 SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE column3 = 'some_value' OPTION (MAXDOP 4);

Denken Sie daran, dass Abfragehinweise Ihnen zwar dabei helfen können, bestimmte Abfragen zu optimieren, sie jedoch mit Vorsicht und nach gründlicher Analyse verwendet werden sollten, da sie manchmal zu suboptimalem oder instabilem Verhalten führen können. Testen Sie Ihre Abfragen immer mit und ohne Hinweise, um den besten Ansatz für Ihre Situation zu ermitteln.

Ein richtig gestaltetes Datenbankschema, effiziente SQL-Abfragen und die richtige Verwendung von Indizes sind entscheidende Faktoren für die Erzielung einer optimalen Leistung in relationalen Datenbanken. Und um Anwendungen noch schneller zu erstellen , sollten Sie die No-Code- Plattform von AppMaster in Betracht ziehen, mit der Sie ganz einfach skalierbare Web-, Mobil- und Backend-Anwendungen erstellen können.

Analysieren der Abfrageleistung mit Profilern und Diagnosetools

Die Optimierung von SQL-Abfragen erfordert ein tiefes Verständnis ihrer Leistungsmerkmale, die mithilfe verschiedener Profilierungs- und Diagnosetools analysiert werden können. Diese Tools helfen Ihnen dabei, Einblicke in die Abfrageausführung, die Ressourcennutzung und potenzielle Probleme zu gewinnen, sodass Sie Engpässe effektiv identifizieren und beheben können. Hier besprechen wir einige wichtige Tools und Techniken zur Analyse der SQL-Abfrageleistung.

SQL Server Profiler

SQL Server Profiler ist ein leistungsstarkes Diagnosetool, das in Microsoft SQL Server verfügbar ist. Es ermöglicht Ihnen, die in einer SQL Server-Instanz auftretenden Ereignisse zu überwachen und zu verfolgen, Daten zu einzelnen SQL-Anweisungen zu erfassen und deren Leistung zu analysieren. Profiler hilft Ihnen, langsam laufende Abfragen zu finden, Engpässe zu identifizieren und potenzielle Optimierungsmöglichkeiten zu entdecken.

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Oracle SQL Trace und TKPROF

In Oracle-Datenbanken hilft SQL Trace beim Sammeln leistungsbezogener Daten für einzelne SQL-Anweisungen. Es generiert Trace-Dateien, die mit dem TKPROF-Dienstprogramm analysiert werden können, das die rohen Trace-Daten in ein besser lesbares Format formatiert. Der von TKPROF generierte Bericht liefert detaillierte Informationen über den Ausführungsplan, die verstrichenen Zeiten und die Ressourcennutzung für jede SQL-Anweisung, die bei der Identifizierung und Optimierung problematischer Abfragen von unschätzbarem Wert sein können.

MySQL-Leistungsschema und Abfrageanalysator

MySQL Performance Schema ist eine Speicher-Engine, die Instrumente zur Profilerstellung und Diagnose von Leistungsproblemen in einem MySQL-Server bereitstellt. Es erfasst Informationen zu verschiedenen leistungsbezogenen Ereignissen, einschließlich der Abfrageausführung und der Ressourcennutzung. Die Leistungsschemadaten können dann abgefragt und analysiert werden, um Leistungsengpässe zu identifizieren. Darüber hinaus ist MySQL Query Analyzer, ein Teil von MySQL Enterprise Monitor, ein grafisches Tool, das Einblicke in die Abfrageleistung bietet und dabei hilft, problematische Abfragen zu identifizieren. Es überwacht die Abfrageaktivität in Echtzeit, analysiert Ausführungspläne und gibt Empfehlungen zur Optimierung.

ERKLÄREN und ANALYSE ERKLÄREN

Die meisten RDBMS stellen den EXPLAIN Befehl zur Analyse des Abfrageausführungsplans bereit. Der EXPLAIN Befehl bietet Einblicke in die Verarbeitung einer bestimmten SQL-Abfrage durch die Datenbank-Engine und zeigt die Vorgänge, die Ausführungsreihenfolge, Tabellenzugriffsmethoden, Join-Typen und mehr an. In PostgreSQL bietet die Verwendung von EXPLAIN ANALYZE zusätzliche Informationen zu tatsächlichen Ausführungszeiten, Zeilenanzahlen und anderen Laufzeitstatistiken. Wenn Sie die Ausgabe des EXPLAIN Befehls verstehen, können Sie problematische Bereiche wie ineffiziente Verknüpfungen oder vollständige Tabellenscans erkennen und Ihre Optimierungsbemühungen steuern.

Gängige Optimierungsmuster für SQL-Abfragen

Für eine bessere Leistung können zahlreiche Optimierungsmuster auf SQL-Abfragen angewendet werden. Einige häufige Muster sind:

Korrelierte Unterabfragen als Joins umschreiben

Korrelierte Unterabfragen können eine erhebliche Ursache für schlechte Leistung sein, da sie einmal für jede Zeile in der äußeren Abfrage ausgeführt werden. Das Umschreiben korrelierter Unterabfragen als reguläre oder seitliche Verknüpfungen kann oft zu erheblichen Verbesserungen der Ausführungszeit führen.

Ersetzen von IN-Klauseln durch EXISTS- oder JOIN-Operationen

Die Verwendung der IN Klausel kann manchmal zu einer suboptimalen Leistung führen, insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen. Das Ersetzen der IN Klausel durch eine EXISTS Unterabfrage oder eine JOIN Operation kann zur Optimierung der SQL-Abfrage beitragen, indem es der Datenbank-Engine ermöglicht, Indizes und andere Optimierungstechniken besser zu nutzen.

Verwendung indexfreundlicher Prädikate in WHERE-Klauseln

Indizes können die Abfrageleistung erheblich verbessern, sind jedoch nur dann wirksam, wenn die SQL-Abfrage für die ordnungsgemäße Verwendung konzipiert ist. Stellen Sie sicher, dass Ihre WHERE Klauseln indexfreundliche Prädikate verwenden – Bedingungen, die mithilfe der verfügbaren Indizes effektiv ausgewertet werden können. Dies kann die Verwendung indizierter Spalten, die Verwendung geeigneter Vergleichsoperatoren und die Vermeidung von Funktionen oder Ausdrücken umfassen, die die Verwendung von Indizes verhindern.

Erstellen materialisierter Ansichten für komplexe Berechnungen

Materialisierte Ansichten speichern das Ergebnis einer Abfrage und können zum Zwischenspeichern der Ausgabe komplexer Berechnungen oder Aggregationen verwendet werden, auf die häufig zugegriffen, die aber selten aktualisiert werden. Die Verwendung materialisierter Ansichten kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen bei leseintensiven Arbeitslasten führen.

Balance zwischen Optimierung und Wartbarkeit

Während die Optimierung von SQL-Abfragen für das Erreichen einer guten Datenbankleistung von entscheidender Bedeutung ist, ist es wichtig, Optimierung und Wartbarkeit in Einklang zu bringen. Eine Überoptimierung kann zu komplexem und schwer verständlichem Code führen, was die Wartung, das Debuggen und die Änderung erschwert. Berücksichtigen Sie Folgendes, um Optimierung und Wartbarkeit in Einklang zu bringen:

• Messen Sie die Auswirkungen: Konzentrieren Sie Ihre Optimierungsbemühungen auf Abfragen, die sich erheblich auf die Leistung auswirken. Verwenden Sie Profiling- und Diagnosetools, um die problematischsten Abfragen zu identifizieren und diejenigen zu priorisieren, die kritische Systemfunktionen beeinträchtigen oder das größte Potenzial zur Leistungsverbesserung haben.
• Inkrementell optimieren : Nehmen Sie beim Optimieren einer Abfrage inkrementelle Änderungen vor und messen Sie die Leistungsverbesserungen nach jeder Änderung. Dieser Ansatz hilft dabei, bestimmte Optimierungen zu identifizieren, die die größten Vorteile bieten, und ermöglicht Ihnen zu überprüfen, ob die Abfrage immer noch die richtigen Ergebnisse liefert.
• Behalten Sie die Lesbarkeit des Codes bei : Halten Sie Ihre SQL-Abfragen lesbar und gut strukturiert. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen angewendeten Optimierungen den Zweck der Abfrage nicht verschleiern oder das Verständnis für andere Entwickler erschweren.
• Dokumentieren Sie Ihre Optimierungen : Wenn Sie Optimierungen auf eine SQL-Abfrage anwenden, dokumentieren Sie die Änderungen und erläutern Sie deren Gründe. Dies macht es für andere Teammitglieder einfacher, die Optimierungen zu verstehen und ermöglicht es ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn sie die Abfrage in der Zukunft ändern.

Wenn Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Optimierung und Wartbarkeit finden, stellen Sie sicher, dass Ihre relationalen Datenbanken und Anwendungen die gewünschte Leistung liefern und gleichzeitig flexibel, wartbar und an zukünftige Änderungen anpassbar bleiben.