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.

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
Читайте также:  Что такое очистка данных

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.

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