แผนการสืบค้นเป็นองค์ประกอบสำคัญและจำเป็นในขอบเขตของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ในบริบทของระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) แผนการสืบค้นหมายถึงการแสดงการดำเนินการและเทคนิคที่มีลำดับชั้นและปรับให้เหมาะสมที่สุดที่จะนำไปใช้โดยระบบการจัดการฐานข้อมูล (DBMS) เพื่อให้เข้าถึง ดึงข้อมูล และประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่จำเป็นตามที่ร้องขอโดยแบบสอบถามที่กำหนด
แผนการสืบค้นถูกสร้างขึ้นเพื่อตอบสนองต่อคำสั่ง Structured Query Language (SQL) ที่ส่งมา ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับการยอมรับในระดับสากลสำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แผนการสืบค้นเป็นผลิตภัณฑ์ของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น ซึ่งเป็นส่วนประกอบของ RDBMS ที่สร้าง ประเมิน และเลือกแผนการสืบค้นที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดจากชุดแผนงานที่ผู้สมัครมีศักยภาพ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและเทคนิคการศึกษาสำนึก โดยมีเป้าหมายเพื่อลดการใช้ทรัพยากรและเวลาที่จำเป็นในการดำเนินการสืบค้น ขณะเดียวกันก็เพิ่มความแม่นยำของความเร็วสูงสุด
เพื่อให้บรรลุแผนการสืบค้นที่เหมาะสม เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นจะพิจารณาปัจจัยหลายประการ ประการแรก ใช้สถิติฐานข้อมูล เช่น การกระจายและจำนวนนับของข้อมูล ขนาดของตารางที่ถูกสอบถาม และดัชนีที่แสดงอยู่บนตารางเหล่านั้น ประสิทธิภาพการดำเนินการสืบค้นยังได้รับอิทธิพลจากพารามิเตอร์ฮาร์ดแวร์ เช่น หน่วยความจำที่มีอยู่ การใช้งาน CPU และแบนด์วิดท์ I/O นอกจากนี้ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถามยังใช้การประมาณต้นทุนเพื่อกำหนดแผนที่มีราคาที่ถูกที่สุดในแง่ของการใช้ทรัพยากร การประมาณเหล่านี้ขึ้นอยู่กับต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นของวงจร CPU, การใช้หน่วยความจำ, การดำเนินการ I/O และค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่างส่วนต่างๆ ของระบบ
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแบบสอบถามใช้กระบวนการหลายขั้นตอนเพื่อระบุแผนการสืบค้นที่เหมาะสมที่สุด กระบวนการเริ่มต้นด้วยการแยกวิเคราะห์และการวิเคราะห์ไวยากรณ์ของการสืบค้น SQL ตามด้วยการวิเคราะห์เชิงความหมายเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการสืบค้น ถัดไป เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจะสร้างชุดทางเลือกแผนการสืบค้นของผู้สมัครโดยใช้เทคนิคการแปลงและการปรับให้เหมาะสมต่างๆ เช่น การกดลงภาคแสดง การเรียงลำดับใหม่ การเลือกวิธีรวม และการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะฐานข้อมูล เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจะประเมินทางเลือกเหล่านี้ตามต้นทุนโดยประมาณ และเลือกแผนการสืบค้นที่เหมาะสมที่สุดที่ DBMS จะดำเนินการ
เป็นตัวอย่าง พิจารณาแบบสอบถาม SQL แบบง่ายเพื่อดึงชื่อและยอดขายรวมของผลิตภัณฑ์จากตาราง "ผลิตภัณฑ์" และ "ยอดขาย" โดยการเข้าร่วมทั้งสองตารางและรวมยอดขายต่อผลิตภัณฑ์:
เลือก p.product_name, SUM(s.sales_amount) เป็น Total_sales จากผลิตภัณฑ์หน้า เข้าร่วมการขายที่ p.product_id = s.product_id จัดกลุ่มตาม p.product_name
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการ เช่น วิธีการรวมที่จะใช้ (เช่น การรวมลูปแบบซ้อน การรวมแฮช หรือการผสานการรวม) วิธีการเข้าถึงข้อมูลในตาราง (เช่น การสแกนตามลำดับ การสแกนดัชนี) และใน เพื่อที่จะเข้าร่วมโต๊ะ แผนการสืบค้นที่เลือกอาจเกี่ยวข้องกับการสแกนตาราง "ผลิตภัณฑ์" โดยใช้ดัชนีในคอลัมน์ "product_id" ดำเนินการรวมแฮชกับตาราง "การขาย" จากนั้นใช้การรวมแบบอิงแฮชกับสิ่งอันดับผลลัพธ์เพื่อคำนวณยอดขายรวม ต่อผลิตภัณฑ์
ในบริบทของแพลตฟอร์ม no-code ของ AppMaster การสร้าง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการดำเนินการตามแผนการสืบค้นแบบอัตโนมัตินั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเปิดใช้งานการบูรณาการอย่างราบรื่นระหว่างอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ตรรกะ และเลเยอร์ฐานข้อมูลของแพลตฟอร์ม ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลและประมวลผลเชิงสัมพันธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูล. AppMaster อาศัย RDBMS พื้นฐาน เช่น PostgreSQL เพื่อจัดการการวางแผนคิวรี่และการเพิ่มประสิทธิภาพ การใช้ Go, Vue3, Kotlin และ Jetpack Compose ของแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้กับระบบฐานข้อมูลและเทคโนโลยีที่ทันสมัยที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ช่วยให้ลูกค้าได้รับโซลูชันที่ปรับขนาดได้ ประสิทธิภาพสูง และคุ้มค่า โดยไม่คำนึงถึงขนาดและ โดเมนของแอปพลิเคชันของพวกเขา
โดยสรุป แผนการสืบค้นเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของการดำเนินการดึงข้อมูลและประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพในบริบทของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากความต้องการระบบฐานข้อมูลสมัยใหม่ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความสำคัญของการดำเนินการวางแผนแบบสอบถามและกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพในลักษณะที่พิถีพิถันและเชี่ยวชาญจึงไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ แผนการสืบค้นที่ออกแบบอย่างดีไม่เพียงแต่นำไปสู่ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันที่ได้รับการปรับปรุงเท่านั้น แต่ยังช่วยให้การใช้และการจัดการทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดก็มีส่วนช่วยให้ประสบความสำเร็จโดยรวมและนำเสนอคุณค่าของแพลตฟอร์มเทคโนโลยี เช่น AppMaster
