Лучшие практики для оптимизации SQL-запросов

Лучшие практики для оптимизации SQL-запросов База данных

SQL означает язык структурированных запросов, который используется для взаимодействия с реляционной базой данных. Это инструмент для управления, организации, обработки и извлечения данных из баз данных. SQL предлагает удивительные преимущества, такие как более быстрая обработка запросов, высокая переносимость, интерактивный язык, экономичность и многое другое. Когда данные должны быть извлечены из SQL, отправляется запрос. СУБД обрабатывает запросы и возвращает их нам.

Основной целью SQL является извлечение данных из баз данных. Поэтому, если эти утверждения недостаточно эффективны, это может привести к замедлению работы сервера. Поэтому необходимо оптимизировать SQL-запросы, чтобы максимизировать результат. В этом блоге мы обсудим лучшие практики оптимизации SQL-запросов. Но сначала давайте разберемся в требованиях к оптимизации SQL-запросов. Итак, приступим.

Требование к оптимизации SQL-запросов

Основная цель оптимизации SQL-запросов — снизить нагрузку на системные ресурсы и предоставить точные результаты за меньшее время. Это делает код более эффективным, что важно для оптимальной производительности запросов. Основные причины для оптимизации SQL-запросов :

  • Повышение производительности. Основной причиной оптимизации SQL-запросов является сокращение времени отклика и повышение производительности запроса. Разница во времени между запросом и ответом должна быть минимизирована для лучшего взаимодействия с пользователем.
  • Сокращение времени выполнения: оптимизация SQL-запросов обеспечивает сокращение времени процессора, поэтому результаты получаются быстрее. Кроме того, обеспечивается быстрый отклик веб-сайтов и отсутствие значительных задержек.
  • Повышает эффективность: оптимизация запросов сокращает время, затрачиваемое на оборудование, и, таким образом, серверы работают эффективно с меньшим потреблением энергии и памяти.

Лучшие практики для оптимизации SQL-запросов

1. Используйте предложение Where Clause

Использование предложения Where вместо Have значительно повышает эффективность. Где запросы выполняются быстрее, чем с. Где фильтры записываются до создания групп и Имеющие фильтры записываются после создания групп. Это означает, что использование Where вместо have повысит производительность и сведет к минимуму затрачиваемое время. Чтобы узнать больше о предложении where, прочитайте статью SQL — предложение Where.

Читайте также:  Создание гистограмм PostgreSQL с использованием данных

Например:

  • SELECT name FROM table_name WHERE age>=18; – results in displaying only those names whose age is greater than or equal to 18 whereas
  • SELECT age COUNT(A) AS Students FROM table_name  GROUP BY age HAVING COUNT(A)>1; – results in first renames the row and then displaying only those values which pass the condition

2. Избегайте запросов внутри цикла

Это один из лучших методов оптимизации, которому вы должны следовать. Выполнение запросов внутри цикла значительно замедлит время выполнения. В большинстве случаев вы сможете вставлять и обновлять данные массово, что является гораздо лучшим подходом по сравнению с запросами внутри цикла.

Итеративный шаблон, который может быть виден в таких циклах, как for, while и do-while, требует много времени для выполнения, и, таким образом, это также влияет на производительность и масштабируемость. Чтобы избежать этого, все запросы можно выполнять вне циклов, и, следовательно, эффективность может быть повышена.

3. Используйте Select вместо Select *

Одним из лучших способов повышения эффективности является снижение нагрузки на базу данных. Это можно сделать, ограничив объем информации, извлекаемой из каждого запроса. Выполнение запросов с помощью Select * извлечет всю соответствующую информацию, доступную в таблице базы данных. Он извлечет всю ненужную информацию из базы данных, что займет много времени и увеличит нагрузку на базу данных.

Давайте лучше разберемся в этом на примере. Рассмотрим имя таблицы GeeksforGeeks, в которой есть такие имена столбцов, как Java, Python и DSA.

  • Select * from GeeksforGeeks; – Gives you the complete table as an output whereas
  • Select condition from GeeksforGeeks; –  Gives you only the preferred(selected) value

Таким образом, лучший подход — использовать оператор Select с определенными параметрами для получения только необходимой информации. Использование Select снизит нагрузку на базу данных и повысит производительность.

4. Добавьте объяснение в начало запросов

Объясните ключевые слова, чтобы описать, как выполняются запросы SQL. Это описание включает способ соединения таблиц, их порядок и многое другое. Это полезный инструмент оптимизации запросов, который также помогает узнать пошаговые детали выполнения. Добавьте объяснение и проверьте, значительно ли внесенные вами изменения сократили время выполнения. Выполнение запроса объяснения требует времени, поэтому его следует выполнять только в процессе оптимизации запроса. Чтобы получить дополнительную информацию о запросах на объяснения, щелкните здесь.

Читайте также:  Как скопировать или клонировать всю базу данных MySQL

5. Держите подстановочные знаки в конце фраз

Подстановочный знак используется для замены одного или нескольких символов в строке. Используется с оператором LIKE. Оператор LIKE используется с предложением where для поиска указанного шаблона. При соединении начального подстановочного знака с конечным подстановочным знаком будут проверяться все записи, совпадающие между двумя подстановочными знаками. Давайте разберемся в этом с помощью примера.

Рассмотрим таблицу Employee, в которой есть 2 столбца: имя и зарплата. Есть 2 разных сотрудника, а именно Рама и Балрам.

  • Select name, salary From Employee Where name  like ‘%Ram%’;
  • Select name, salary From Employee Where name  like ‘Ram%’;

В обоих случаях теперь, когда вы ищете %Ram%, вы получите оба результата: Rama и Balram, тогда как Ram% вернет только Rama. Учтите это, когда есть несколько записей о том, как эффективность будет повышена за счет использования подстановочных знаков в конце фраз.

6. Используйте Exist() вместо Count()

И Exist(), и Count() используются для поиска того, есть ли в таблице определенная запись или нет. Но в большинстве случаев Exist() намного эффективнее, чем Count(). Поскольку Exist() будет работать до тех пор, пока не найдет первую совпадающую запись, тогда как Count() продолжит работу и предоставит все совпадающие записи. Следовательно, эта практика оптимизации SQL-запросов экономит много времени и вычислительной мощности. EXISTS останавливается, когда логический тест оказывается верным, тогда как COUNT(*) должен подсчитывать каждую строку, даже после того, как она прошла тест.

Итак, до сих пор у вас должно быть четкое представление о передовых методах оптимизации SQL-запросов. Если вы хотите изучать SQL, пройдите БЕСПЛАТНОЕ руководство по SQL от начального до продвинутого.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий