В контексте реляционных баз данных оптимизатор запросов является важнейшим компонентом, отвечающим за поиск наиболее эффективного способа выполнения запроса в базовой системе управления базами данных (СУБД). По сути, это интеллектуальный алгоритм, отвечающий за перевод пользовательских запросов высокого уровня (обычно написанных на SQL) в инструкции низкого уровня, специфичные для системы, при минимизации ресурсов, необходимых для выполнения. Основная цель оптимизатора запросов — повысить производительность, время отклика и использование ресурсов системы реляционной базы данных, обеспечивая при этом точные и надежные результаты запросов. Это делает оптимизаторы запросов незаменимой частью систем хранения и поиска данных, особенно в средах корпоративного масштаба, с высокой нагрузкой и критически важной производительностью.
Оптимизатор запросов работает, исследуя структуру запроса, схему базы данных и структуру физического хранилища данных. Он также может учитывать статистику распределения данных, включая количество и размер записей, распределение значений и избирательность предикатов. С помощью этой информации оптимизатор генерирует несколько альтернативных планов выполнения, представленных в виде деревьев операций для доступа к таблицам и их соединения, фильтрации и сортировки результатов, выполнения агрегирования и других задач. Затем он оценивает стоимость каждого плана и сравнивает их, чтобы принять обоснованное решение о наиболее эффективной стратегии выполнения.
Учитывая широкий диапазон возможных планов выполнения, задача оптимизации запросов очень сложна, и найти оптимальный план часто невозможно с вычислительной точки зрения. Таким образом, оптимизаторы запросов обычно используют эвристические и стоимостные подходы при поиске эффективных планов. Оптимизаторы на основе эвристики полагаются на набор правил, основанных на опыте экспертов по базам данных и проектировщиков систем, тогда как оптимизаторы на основе затрат сосредотачиваются на оценке стоимости различных операций на основе оценок ввода-вывода, ЦП, использования памяти и задержки в сети. . Комбинация этих методов часто используется для достижения баланса между временем поиска и качеством плана.
Современные оптимизаторы запросов могут включать в себя различные продвинутые методы, такие как адаптивная оптимизация запросов, при которой оптимизатор контролирует выполнение запросов и корректирует свои стратегии на основе наблюдаемых расхождений между расчетными и фактическими затратами. Также изучаются методы машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) для повышения эффективности и точности алгоритмов оптимизации запросов. Кроме того, оптимизаторы запросов должны учитывать растущую сложность систем хранения данных, таких как распределенные и параллельные базы данных, облачные службы данных и гибридные среды, объединяющие несколько типов систем.
В контексте платформы no-code AppMaster использование высококачественного оптимизатора запросов имеет важное значение для обеспечения быстрого и ресурсоэффективного выполнения запросов, генерируемых инструментами визуального моделирования данных, дизайнерами бизнес-процессов и endpoints API. Сгенерированные приложения, созданные с использованием передовых технологий, таких как Go, Vue3, Kotlin и Jetpack Compose, разработаны специально для бесшовной интеграции с PostgreSQL-совместимыми базами данных. В результате они полагаются не только на производительность сгенерированного кода, но и на эффективность взаимодействия с системой базы данных, на которую большое влияние оказывает работа оптимизатора запросов.
Например, пользователь, использующий инструмент визуального моделирования данных AppMaster для создания схемы приложения электронной коммерции, может определить таблицы для хранения информации о продуктах, клиентах и заказах. Разработчики бизнес-процессов платформы и endpoints API затем позволят пользователю создавать сложную бизнес-логику, включающую несколько запросов к этим таблицам, например извлечение самых продаваемых товаров, поиск клиентов по определенным критериям или составление сводок продаж. Если оптимизатор запросов базовой базы данных не сможет выбрать эффективные планы выполнения, производительность созданного приложения может отрицательно повлиять на производительность, даже если само приложение спроектировано и структурировано для высокой производительности. И наоборот, эффективный оптимизатор запросов обеспечит эффективный доступ к базе данных и то, что созданное приложение обеспечит отличную производительность для конечных пользователей.
Подводя итог, можно сказать, что оптимизатор запросов играет ключевую роль в системах реляционных баз данных, поскольку он определяет наиболее эффективный способ выполнения запросов пользователя, обеспечивая оптимальное использование ресурсов и производительность системы. Хорошо спроектированный и умело спроектированный оптимизатор запросов может значительно повысить общую производительность приложений, управляемых данными, особенно тех, которые разработаны в контексте мощных сред разработки, таких как AppMaster, которые облегчают создание и развертывание высокопроизводительных веб-, мобильных и серверных приложений. Приложения.
