Dalam konteks database relasional, Query Optimizer adalah komponen penting yang bertanggung jawab untuk menemukan cara paling efisien untuk mengeksekusi query dalam sistem manajemen database (DBMS). Pada dasarnya, ini adalah algoritme cerdas yang bertanggung jawab untuk menerjemahkan kueri pengguna tingkat tinggi (biasanya ditulis dalam SQL) menjadi instruksi spesifik sistem tingkat rendah, sekaligus meminimalkan sumber daya yang diperlukan untuk eksekusi. Tujuan inti dari pengoptimal kueri adalah untuk meningkatkan kinerja, waktu respons, dan pemanfaatan sumber daya sistem database relasional sekaligus memastikan hasil kueri yang akurat dan andal. Hal ini menjadikan pengoptimal kueri sebagai bagian tak terpisahkan dari sistem penyimpanan dan pengambilan data, khususnya di lingkungan berskala perusahaan, beban tinggi, dan kritis terhadap kinerja.
Pengoptimal kueri beroperasi dengan memeriksa struktur kueri, skema database, dan tata letak penyimpanan fisik data. Hal ini juga dapat mempertimbangkan statistik distribusi data, termasuk jumlah dan ukuran catatan, distribusi nilai, dan selektivitas predikat. Dengan informasi ini, pengoptimal menghasilkan beberapa rencana eksekusi alternatif, yang direpresentasikan sebagai pohon operasi untuk mengakses dan menggabungkan tabel, memfilter dan mengurutkan hasil, dan melakukan agregasi, di antara tugas-tugas lainnya. Kemudian memperkirakan biaya setiap rencana dan membandingkannya untuk membuat keputusan mengenai strategi pelaksanaan yang paling efisien.
Mengingat banyaknya kemungkinan rencana eksekusi, masalah pengoptimalan kueri sangatlah kompleks, dan menemukan rencana optimal seringkali tidak dapat dilakukan secara komputasi. Pengoptimal kueri biasanya menggunakan pendekatan berbasis heuristik dan berbasis biaya dalam mencari rencana yang efisien. Pengoptimal berbasis heuristik mengandalkan seperangkat aturan yang berasal dari pengalaman pakar database dan perancang sistem, sedangkan pengoptimal berbasis biaya fokus pada evaluasi biaya operasi yang berbeda berdasarkan perkiraan I/O, CPU, pemanfaatan memori, dan latensi jaringan. . Kombinasi teknik ini sering digunakan untuk mencapai keseimbangan antara waktu pencarian dan kualitas rencana.
Pengoptimal kueri modern dapat menggabungkan berbagai teknik tingkat lanjut, seperti pengoptimalan kueri adaptif, di mana pengoptimal memantau pelaksanaan kueri dan menyesuaikan strateginya berdasarkan perbedaan yang diamati antara perkiraan biaya dan biaya aktual. Teknik pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI) juga sedang dieksplorasi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi algoritma pengoptimalan kueri. Selain itu, pengoptimal kueri harus memperhitungkan meningkatnya kompleksitas sistem penyimpanan data, seperti database terdistribusi dan paralel, layanan data berbasis cloud, dan lingkungan hibrid yang menggabungkan beberapa jenis sistem.
Dalam konteks platform no-code AppMaster, penggunaan pengoptimal kueri berkualitas tinggi sangat penting untuk memastikan eksekusi kueri yang cepat dan hemat sumber daya yang dihasilkan oleh alat pemodelan data visual, perancang proses bisnis, dan endpoints API. Aplikasi yang dihasilkan, dibangun dengan teknologi mutakhir seperti Go, Vue3, Kotlin, dan Jetpack Compose, dirancang khusus untuk integrasi tanpa hambatan dengan database yang kompatibel dengan PostgreSQL. Akibatnya, mereka tidak hanya mengandalkan kinerja kode yang dihasilkan tetapi juga efisiensi komunikasi mereka dengan sistem database, yang sangat dipengaruhi oleh cara kerja pengoptimal kueri.
Misalnya, pengguna yang memanfaatkan alat pemodelan data visual AppMaster untuk membuat skema aplikasi e-niaga mungkin menentukan tabel untuk menyimpan informasi tentang produk, pelanggan, dan pesanan. Perancang proses bisnis platform dan endpoints API kemudian akan memungkinkan pengguna membuat logika bisnis kompleks yang melibatkan banyak kueri pada tabel ini, seperti mengambil item terlaris, mencari pelanggan dengan kriteria tertentu, atau menghasilkan ringkasan penjualan. Jika pengoptimal kueri database yang mendasarinya gagal memilih rencana eksekusi yang efisien, performa aplikasi yang dihasilkan dapat terkena dampak negatif, meskipun aplikasi itu sendiri dirancang dan terstruktur untuk performa tinggi. Sebaliknya, pengoptimal kueri yang efektif akan memastikan bahwa database diakses secara efisien dan aplikasi yang dihasilkan memberikan kinerja yang sangat baik kepada pengguna akhir.
Singkatnya, pengoptimal kueri memainkan peran penting dalam sistem basis data relasional karena menentukan cara paling efisien untuk mengeksekusi kueri pengguna, memastikan pemanfaatan sumber daya dan kinerja sistem secara optimal. Pengoptimal kueri yang dirancang dengan baik dan dirancang dengan terampil dapat secara signifikan meningkatkan kinerja keseluruhan aplikasi berbasis data, khususnya yang dikembangkan dalam konteks lingkungan pengembangan yang kuat seperti AppMaster, yang memfasilitasi pembuatan dan penerapan web, seluler, dan backend berkinerja tinggi. aplikasi.
