Ottimizzazione delle query SQL: un esempio utilizzando MSSQL

Le query SQL di Microsoft SQL Server (MSSQL) non ottimizzate possono comportare prestazioni scadenti, uso eccessivo delle risorse, dati incoerenti, falle di sicurezza e difficoltà di manutenzione. Questi problemi possono influenzare la funzionalità, l'affidabilità e la sicurezza del tuo programma, il che può frustrare gli utenti e costarti di più.

L'ottimizzazione delle query SQL in MSSQL è fondamentale per ottenere prestazioni efficienti e rapide. Implementando tecniche come l'indicizzazione, la semplificazione delle query e le procedure di archiviazione, gli utenti possono farlo bilanciare le prestazioni delle query e le prestazioni di modifica dei dati, migliorando in definitiva il database complessivo prestazione.

Ottimizzazione delle query tramite indicizzazione

Indicizzazione del database organizza e ordina i dati nelle tabelle del database per rendere la ricerca più rapida ed efficiente. L'indicizzazione crea copie dei dati nelle tabelle e le ordina in modo da

motore di database può navigarli facilmente.

Durante l'esecuzione della query, il motore di database utilizza l'indice per trovare i dati richiesti e restituisce rapidamente i risultati, accelerando così il tempo di esecuzione della query. Senza l'indicizzazione, il motore di database deve eseguire la scansione di tutte le righe della tabella per trovare i dati richiesti e questo può richiedere molto tempo e risorse, soprattutto per le tabelle di grandi dimensioni.

Creazione di un indice in MSSQL

La creazione di un indice nei database relazionali è semplice e MSSQL non viene trascurato. Puoi usare il CREA INDICE istruzione per creare un indice in MSSQL.

CREAREINDICE nome_indice
ON nome_tabella (colonna1, colonna2, ...);

Nel codice SQL sopra, nome_indice è il nome dell'indice, nome_tabella è il nome della tabella e colonna1, colonna2, e così via sono i nomi delle colonne da indicizzare.

Ecco come creare un indice non cluster su a Clienti tavolo Cognome colonna con un'istruzione SQL.

CREARE NON CLUSTERATO INDICE IX_Clienti_Cognome
Clienti ON (Cognome);

L'istruzione crea un indice non cluster chiamato IX_Clienti_Cognome sul Cognome colonna del Clienti tavolo.

Il costo dell'indicizzazione

Sebbene l'indicizzazione possa migliorare significativamente le prestazioni delle query, ha un costo. L'indicizzazione richiede ulteriore spazio su disco per archiviare l'indice e le operazioni di indicizzazione possono rallentare le operazioni di modifica dei dati quali inserimenti, aggiornamenti ed eliminazioni. È necessario aggiornare l'indice alla modifica dei dati e l'operazione di aggiornamento può richiedere molto tempo per le tabelle di grandi dimensioni.

Pertanto, è essenziale bilanciare le prestazioni delle query e le prestazioni di modifica dei dati. Dovresti creare indici solo sulle colonne che cercherai frequentemente. È inoltre essenziale monitorare regolarmente l'utilizzo delle risorse dell'indice e rimuovere gli indici non necessari.

Ottimizzazione delle query attraverso la semplificazione delle query

Per l'analisi dei dati, le query complesse sono utili per l'estrazione dei dati. Tuttavia, le query complesse hanno un impatto sulle prestazioni e possono comportare un'estrazione dei dati inefficiente.

La semplificazione delle query comporta la suddivisione di query complesse in query più piccole e più semplici per un'elaborazione più rapida e meno dispendiosa in termini di risorse.

La semplificazione delle query migliora le prestazioni e semplifica l'estrazione dei dati suddividendo le query complesse in query più semplici poiché le query complesse possono causare colli di bottiglia nel sistema. Sono difficili da comprendere, rendendo più difficile per sviluppatori e analisti la risoluzione dei problemi o l'identificazione delle aree di ottimizzazione.

Ecco un esempio di query complessa che viene eseguita su MSSQL per una tabella di ordini dei clienti in cui l'obiettivo è identificare tendenze e modelli nei dati:

SELEZIONARE
 Nome del cliente,
 COUNT(order_id) AS totale_ordini,
 AVG(importo_ordine) AS importo_medio_ordine,
 SUM(importo_ordine) AS vendite_totali
DA
 ordini
DOVE
 data_ordine TRA '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'completato'
RAGGRUPPA PER
 Nome del cliente
AVENDO
 COUNT(order_id) > 5
ORDINATO DA
 totale_vendite DESC;

La query cerca i nomi dei clienti e le informazioni sulle vendite dagli ordini completati nel 2022 filtrando i clienti con meno di cinque ordini in base alle vendite totali in ordine decrescente.

La query può fornire informazioni preziose, ma è complessa e alla fine richiederebbe più tempo per l'elaborazione, soprattutto se il ordini tabella ha molte voci.

È possibile semplificare la query suddividendola in query più piccole che vengono eseguite una alla volta.

-- Ottieni un elenco dei nomi dei clienti e il numero totale di ordini che hanno effettuato
SELEZIONARE
 Nome del cliente,
 COUNT(order_id) AS total_orders
DA
 ordini
DOVE
 data_ordine TRA '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'completato'
RAGGRUPPA PER
 Nome del cliente
AVENDO
 COUNT(order_id) > 5;
-- Ottieni l'importo medio dell'ordine per ogni cliente
SELEZIONARE
 Nome del cliente,
 AVG(importo_ordine) AS importo_ordine_medio
DA
 ordini
DOVE
 data_ordine TRA '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'completato'
RAGGRUPPA PER
 Nome del cliente
AVENDO
 COUNT(order_id) > 5;
-- Ottenere le vendite totali per ogni cliente
SELEZIONARE
 Nome del cliente,
 SUM(importo_ordine) AS vendite_totali
DA
 ordini
DOVE
 data_ordine TRA '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'completato'
RAGGRUPPA PER
 Nome del cliente
AVENDO
 COUNT(order_id) > 5
ORDINATO DA
 totale_vendite DESC;

Questo approccio semplificato separa le attività di acquisizione dei nomi dei clienti e degli ordini totali, degli importi medi degli ordini e delle vendite totali per ciascun cliente in singole query. Ogni query ha scopi definiti ed è ottimizzata per attività specifiche, facilitando l'elaborazione da parte del database su richiesta.

Suggerimenti per la semplificazione delle query

Quando si semplificano le query, è essenziale concentrarsi su un'attività alla volta per creare query ottimizzate per l'attività specifica. Concentrarsi su un'attività può aiutare a migliorare significativamente le prestazioni.

Inoltre, è importante utilizzare buone convenzioni di denominazione per semplificare la comprensione e la manutenzione del codice. È possibile identificare facilmente potenziali problemi e aree di miglioramento nel sistema.

Ottimizzazione delle query tramite stored procedure

Procedura di archiviazione sono insiemi di istruzioni SQL pre-scritte memorizzate in un database. È possibile utilizzare le stored procedure per eseguire varie operazioni, dall'aggiornamento all'inserimento o al recupero di dati da un database. Le stored procedure possono accettare parametri. Puoi chiamarli da diversi linguaggi di programmazione, rendendoli un potente strumento per lo sviluppo di applicazioni.

Ecco un esempio di creazione di una stored procedure per MSSQL che restituisce lo stipendio medio dei dipendenti di un reparto:

CREAREPROCEDURA [dbo].[GetAverageSalary]
@NomeDipartimento VARCHAR(50)
COME
INIZIO
SELEZIONAREAVV(Stipendio) COME Stipendio medio
A PARTIRE DAL Dipendenti
WHERE Dipartimento = @NomeDipartimento
FINE

Nella procedura memorizzata, hai definito un parametro chiamato @Nome Dipartimento e ha usato il DOVE clausola per filtrare i risultati per dipartimento. Hai usato anche il AVV funzione per calcolare lo stipendio medio dei dipendenti del dipartimento.

È possibile eseguire procedure memorizzate in MSSQL con il file ESEC dichiarazione.

Ecco come è possibile eseguire la procedura memorizzata sopra:

EXEC [dbo].[GetAverageSalary] @DepartmentName = 'Vendite'

Nell'istruzione di esecuzione della procedura memorizzata, si passa il file Saldi valore come nome del dipartimento. La dichiarazione restituirà lo stipendio medio dei dipendenti nel reparto vendite.

In che modo le stored procedure migliorano le prestazioni delle query?

Le stored procedure possono migliorare significativamente le prestazioni delle query. In primo luogo, le procedure memorizzate riducono il traffico di rete eseguendo le istruzioni SQL sul lato server anziché trasferire i dati avanti e indietro tra il client e il server, riducendo così la quantità di dati inviati sulla rete e riducendo la risposta alle query tempo.

In secondo luogo, è possibile compilare stored procedure di memorizzazione nella cache, il che significa archiviare il piano di esecuzione in memoria. Quando si chiama la stored procedure, il server recupera il piano di esecuzione dalla memoria anziché ricompilarlo le istruzioni SQL, riducendo così il tempo di esecuzione della stored procedure e migliorando la query prestazione.

Puoi configurare MSSQL su Ubuntu

MSSQL ha fatto passi da gigante nel supportare Ubuntu e altre distribuzioni Linux. Microsoft ha riconosciuto la crescente popolarità di Linux nell'azienda e ha deciso di estendere la disponibilità del proprio server di database di punta alle piattaforme Linux.