Dans le contexte des bases de données relationnelles, un optimiseur de requêtes est un composant crucial chargé de trouver le moyen le plus efficace d'exécuter une requête dans le système de gestion de base de données (SGBD) sous-jacent. Il s’agit essentiellement d’un algorithme intelligent chargé de traduire les requêtes utilisateur de haut niveau (généralement écrites en SQL) en instructions de bas niveau spécifiques au système, tout en minimisant les ressources requises pour l’exécution. L'objectif principal d'un optimiseur de requêtes est d'améliorer les performances, le temps de réponse et l'utilisation des ressources du système de base de données relationnelle tout en garantissant des résultats de requête précis et fiables. Cela fait des optimiseurs de requêtes un élément indispensable des systèmes de stockage et de récupération de données, en particulier dans les environnements à l'échelle de l'entreprise, à forte charge et où les performances sont critiques.
Un optimiseur de requête fonctionne en examinant la structure de la requête, le schéma de la base de données et la disposition du stockage physique des données. Il peut également prendre en compte des statistiques sur la distribution des données, notamment le nombre et la taille des enregistrements, la distribution des valeurs et la sélectivité des prédicats. Avec ces informations, l'optimiseur génère plusieurs plans d'exécution alternatifs, représentés sous forme d'arborescences d'opérations pour accéder et joindre des tables, filtrer et trier les résultats et effectuer des agrégations, entre autres tâches. Il estime ensuite le coût de chaque plan et les compare pour prendre une décision éclairée sur la stratégie d'exécution la plus efficace.
Compte tenu de la vaste gamme de plans d’exécution possibles, le problème d’optimisation des requêtes est très complexe et trouver le plan optimal est souvent irréalisable sur le plan informatique. Les optimiseurs de requêtes emploient donc généralement des approches heuristiques et basées sur les coûts pour rechercher des plans efficaces. Les optimiseurs heuristiques s'appuient sur un ensemble de règles dérivées de l'expérience d'experts en bases de données et de concepteurs de systèmes, tandis que les optimiseurs basés sur les coûts se concentrent sur l'évaluation du coût de différentes opérations sur la base d'estimations des E/S, du processeur, de l'utilisation de la mémoire et de la latence du réseau. . Une combinaison de ces techniques est souvent utilisée pour trouver un équilibre entre le temps de recherche et la qualité du plan.
Les optimiseurs de requêtes modernes peuvent intégrer diverses techniques avancées, telles que l'optimisation adaptative des requêtes, dans laquelle l'optimiseur surveille l'exécution des requêtes et ajuste ses stratégies en fonction des écarts observés entre les coûts estimés et réels. Les techniques d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) sont également explorées pour améliorer l'efficacité et la précision des algorithmes d'optimisation des requêtes. De plus, les optimiseurs de requêtes doivent tenir compte de la complexité croissante des systèmes de stockage de données, tels que les bases de données distribuées et parallèles, les services de données basés sur le cloud et les environnements hybrides combinant plusieurs types de systèmes.
Dans le contexte de la plateforme no-code AppMaster, l'utilisation d'un optimiseur de requêtes de haute qualité est essentielle pour garantir l'exécution rapide et économe en ressources des requêtes générées par les outils de modélisation visuelle des données, les concepteurs de processus métier et endpoints d'API. Les applications générées, construites avec des technologies de pointe telles que Go, Vue3, Kotlin et Jetpack Compose, sont spécifiquement conçues pour une intégration transparente avec les bases de données compatibles PostgreSQL. En conséquence, ils s’appuient non seulement sur les performances du code généré mais également sur l’efficacité de leur communication avec le système de base de données, qui est fortement influencée par le fonctionnement de l’optimiseur de requêtes.
Par exemple, un utilisateur utilisant l'outil de modélisation visuelle des données d' AppMaster pour créer un schéma pour une application de commerce électronique peut définir des tables pour stocker des informations sur les produits, les clients et les commandes. Les concepteurs de processus métier et endpoints d'API de la plateforme permettraient alors à l'utilisateur de créer une logique métier complexe impliquant plusieurs requêtes sur ces tables, comme la récupération des articles les plus vendus, la recherche de clients avec des critères spécifiques ou la génération de résumés de ventes. Si l'optimiseur de requêtes de la base de données sous-jacente ne parvient pas à choisir des plans d'exécution efficaces, les performances de l'application générée pourraient être affectées négativement, même si l'application elle-même est conçue et structurée pour des performances élevées. À l’inverse, un optimiseur de requêtes efficace garantirait que l’accès à la base de données est efficace et que l’application générée offre d’excellentes performances aux utilisateurs finaux.
En résumé, un optimiseur de requêtes joue un rôle central dans les systèmes de bases de données relationnelles car il détermine la manière la plus efficace d'exécuter les requêtes de l'utilisateur, garantissant ainsi une utilisation optimale des ressources et des performances du système. Un optimiseur de requêtes bien conçu et habilement conçu peut améliorer considérablement les performances globales des applications basées sur les données, en particulier celles développées dans le contexte d'environnements de développement puissants comme AppMaster, qui facilitent la génération et le déploiement d'applications Web, mobiles et backend hautes performances. applications.
