W kontekście relacyjnych baz danych Query Optimizer jest kluczowym komponentem odpowiedzialnym za znalezienie najbardziej efektywnego sposobu wykonania zapytania w bazowym systemie zarządzania bazami danych (DBMS). Zasadniczo jest to inteligentny algorytm odpowiedzialny za tłumaczenie zapytań użytkowników wysokiego poziomu (zwykle napisanych w języku SQL) na instrukcje niskiego poziomu specyficzne dla systemu, przy jednoczesnej minimalizacji zasobów wymaganych do wykonania. Podstawowym celem optymalizatora zapytań jest poprawa wydajności, czasu odpowiedzi i wykorzystania zasobów systemu relacyjnej bazy danych, przy jednoczesnym zapewnieniu dokładnych i niezawodnych wyników zapytań. To sprawia, że optymalizatory zapytań są nieodzowną częścią systemów przechowywania i wyszukiwania danych, szczególnie w środowiskach o dużym obciążeniu i krytycznym znaczeniu dla wydajności.
Optymalizator zapytań działa poprzez badanie struktury zapytania, schematu bazy danych i układu fizycznego przechowywania danych. Może również uwzględniać statystyki dotyczące dystrybucji danych, w tym liczby i rozmiaru rekordów, rozkładu wartości i selektywności predykatów. Dzięki tym informacjom optymalizator generuje wiele alternatywnych planów wykonania, reprezentowanych w postaci drzew operacji obejmujących między innymi uzyskiwanie dostępu do tabel i łączenie ich, filtrowanie i sortowanie wyników oraz wykonywanie agregacji. Następnie szacuje koszt każdego planu i porównuje je, aby podjąć świadomą decyzję dotyczącą najbardziej efektywnej strategii wykonania.
Biorąc pod uwagę szeroki zakres możliwych planów wykonania, problem optymalizacji zapytań jest bardzo złożony, a znalezienie optymalnego planu jest często niewykonalne obliczeniowo. Dlatego też optymalizatory zapytań w poszukiwaniu efektywnych planów zazwyczaj stosują podejście oparte na heurystyce i kosztach. Optymalizatory heurystyczne opierają się na zestawie reguł pochodzących z doświadczenia ekspertów baz danych i projektantów systemów, podczas gdy optymalizatory oparte na kosztach skupiają się na ocenie kosztów różnych operacji w oparciu o szacunki wejść/wyjść, procesora, wykorzystania pamięci i opóźnień sieci . Aby osiągnąć równowagę między czasem wyszukiwania a jakością planu, często stosuje się kombinację tych technik.
Nowoczesne optymalizatory zapytań mogą wykorzystywać różne zaawansowane techniki, takie jak adaptacyjna optymalizacja zapytań, w której optymalizator monitoruje wykonanie zapytań i dostosowuje swoje strategie w oparciu o zaobserwowane rozbieżności między kosztami szacunkowymi i rzeczywistymi. Badane są również techniki uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI), aby poprawić wydajność i dokładność algorytmów optymalizacji zapytań. Ponadto optymalizatory zapytań muszą uwzględniać rosnącą złożoność systemów przechowywania danych, takich jak rozproszone i równoległe bazy danych, usługi danych w chmurze i środowiska hybrydowe, które łączą wiele typów systemów.
W kontekście platformy no-code AppMaster wykorzystanie wysokiej jakości optymalizatora zapytań jest niezbędne do zapewnienia szybkiego i zasobooszczędnego wykonywania zapytań generowanych przez narzędzia do wizualnego modelowania danych, projektantów procesów biznesowych i endpoints API. Wygenerowane aplikacje, zbudowane przy użyciu najnowocześniejszych technologii, takich jak Go, Vue3, Kotlin i Jetpack Compose, zostały zaprojektowane specjalnie z myślą o bezproblemowej integracji z bazami danych kompatybilnymi z PostgreSQL. Dzięki temu nie tylko polegają na wydajności wygenerowanego kodu, ale także na efektywności swojej komunikacji z systemem bazodanowym, na co duży wpływ ma działanie optymalizatora zapytań.
Na przykład użytkownik korzystający z narzędzia do wizualnego modelowania danych AppMaster w celu utworzenia schematu aplikacji e-commerce może zdefiniować tabele do przechowywania informacji o produktach, klientach i zamówieniach. Projektanci procesów biznesowych platformy i endpoints API umożliwią następnie użytkownikowi utworzenie złożonej logiki biznesowej obejmującej wiele zapytań w tych tabelach, takich jak pobieranie najlepiej sprzedających się produktów, wyszukiwanie klientów według określonych kryteriów lub generowanie podsumowań sprzedaży. Jeśli optymalizator zapytań bazowej bazy danych nie wybierze wydajnych planów wykonania, może to mieć negatywny wpływ na wydajność wygenerowanej aplikacji, nawet jeśli sama aplikacja została zaprojektowana i zorganizowana pod kątem wysokiej wydajności. Z drugiej strony skuteczny optymalizator zapytań zapewniłby efektywny dostęp do bazy danych, a wygenerowana aplikacja zapewniała użytkownikom końcowym doskonałą wydajność.
Podsumowując, optymalizator zapytań odgrywa kluczową rolę w systemach relacyjnych baz danych, ponieważ określa najbardziej efektywny sposób wykonywania zapytań użytkownika, zapewniając optymalne wykorzystanie zasobów i wydajność systemu. Dobrze zaprojektowany i umiejętnie zaprojektowany optymalizator zapytań może znacznie zwiększyć ogólną wydajność aplikacji opartych na danych, szczególnie tych opracowanych w kontekście potężnych środowisk programistycznych, takich jak AppMaster, które ułatwiają generowanie i wdrażanie wysokowydajnych aplikacji internetowych, mobilnych i backendowych Aplikacje.
