Otimizando consultas SQL: um exemplo usando MSSQL

As consultas SQL não otimizadas do Microsoft SQL Server (MSSQL) podem resultar em desempenho inferior, uso excessivo de recursos, dados inconsistentes, falhas de segurança e dificuldades de manutenção. Esses problemas podem afetar a funcionalidade, confiabilidade e segurança do seu programa, o que pode frustrar os usuários e custar-lhe mais dinheiro.

A otimização de consultas SQL no MSSQL é crucial para obter um desempenho rápido e eficiente. Ao implementar técnicas como indexação, simplificação de consulta e procedimentos de armazenamento, os usuários podem equilibrar o desempenho da consulta e o desempenho da modificação de dados, melhorando o banco de dados geral desempenho.

Otimização de consulta por meio de indexação

Indexação de banco de dados organiza e classifica dados em tabelas de banco de dados para tornar a pesquisa mais rápida e eficiente. A indexação cria cópias de dados em tabelas e as classifica para que

mecanismo de banco de dados pode navegá-los facilmente.

Na execução da consulta, o mecanismo de banco de dados usa o índice para encontrar os dados necessários e retorna rapidamente os resultados, acelerando assim o tempo de execução da consulta. Sem indexação, o mecanismo de banco de dados deve varrer todas as linhas da tabela para localizar os dados necessários, e isso pode consumir muito tempo e recursos, especialmente para tabelas grandes.

Criando um índice no MSSQL

Criar um índice em bancos de dados relacionais é fácil e o MSSQL não é esquecido. Você pode usar o CRIAR ÍNDICE instrução para criar um índice no MSSQL.

CRIARÍNDICE index_name
ON table_name (coluna1, coluna2, ...);

No código SQL acima, index_name é o nome do índice, Nome da tabela é o nome da tabela, e coluna1, coluna2, e assim por diante são os nomes das colunas a serem indexadas.

Veja como criar um índice não clusterizado em um Clientes da mesa Sobrenome coluna com uma instrução SQL.

CRIAR NÃO CLUSTERED ÍNDICE IX_Customers_LastName
Clientes ON (LastName);

A instrução cria um índice não agrupado chamado IX_Customers_LastName no Sobrenome coluna do Clientes mesa.

O custo da indexação

Embora a indexação possa melhorar significativamente o desempenho da consulta, ela tem um custo. A indexação requer espaço em disco adicional para armazenar o índice, e as operações de indexação podem retardar as operações de modificação de dados, como inserções, atualizações e exclusões. Você deve atualizar o índice na modificação de dados e a operação de atualização pode ser demorada para tabelas grandes.

Portanto, é essencial equilibrar o desempenho da consulta e o desempenho da modificação de dados. Você deve criar índices apenas nas colunas que pesquisará com frequência. Também é essencial monitorar regularmente o uso de recursos de índice e remover índices desnecessários.

Otimização de consultas por meio da simplificação de consultas

Para análise de dados, consultas complexas são úteis para extração de dados. No entanto, consultas complexas afetam o desempenho e podem resultar em extração de dados ineficiente.

A simplificação de consultas envolve a divisão de consultas complexas em outras menores e mais simples para um processamento mais rápido e com menos recursos.

A simplificação de consultas melhora o desempenho e facilita a extração de dados ao dividir consultas complexas em consultas mais simples, pois consultas complexas podem causar gargalos no sistema. Eles são difíceis de entender, tornando mais difícil para desenvolvedores e analistas solucionar problemas ou identificar áreas de otimização.

Aqui está um exemplo de consulta complexa executada em MSSQL para uma tabela de pedidos de clientes em que o objetivo é identificar tendências e padrões nos dados:

SELECIONE
 nome do cliente,
 COUNT(order_id) AS total_orders,
 AVG(order_amount) AS average_order_amount,
 SUM(order_amount) AS total_sales
DE
 ordens
ONDE
 order_date ENTRE '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'concluído'
GRUPO POR
 nome do cliente
TENDO
 COUNT(id_pedido) > 5
ORDENAR POR
 total_vendas DESC;

A consulta procura nomes de clientes e informações de vendas de pedidos concluídos em 2022 enquanto filtra clientes com menos de cinco pedidos pelo total de vendas em ordem decrescente.

A consulta pode fornecer insights valiosos, mas é complexa e eventualmente levaria mais tempo para ser processada, especialmente se o ordens tabela tem muitas entradas.

Você pode simplificar a consulta dividindo-a em consultas menores que são executadas uma de cada vez.

-- Obtenha uma lista de nomes de clientes e o número total de pedidos que eles fizeram
SELECIONE
 nome do cliente,
 COUNT(order_id) AS total_orders
DE
 ordens
ONDE
 order_date ENTRE '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'concluído'
GRUPO POR
 nome do cliente
TENDO
 COUNT(id_pedido) > 5;
-- Obtenha o valor médio do pedido para cada cliente
SELECIONE
 nome do cliente,
 AVG(order_amount) AS average_order_amount
DE
 ordens
ONDE
 order_date ENTRE '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'concluído'
GRUPO POR
 nome do cliente
TENDO
 COUNT(id_pedido) > 5;
-- Obter o total de vendas para cada cliente
SELECIONE
 nome do cliente,
 SUM(order_amount) AS total_sales
DE
 ordens
ONDE
 order_date ENTRE '2022-01-01' E '2022-12-31'
 AND order_status = 'concluído'
GRUPO POR
 nome do cliente
TENDO
 COUNT(id_pedido) > 5
ORDENAR POR
 total_vendas DESC;

Essa abordagem simplificada separa as tarefas de obter nomes de clientes e pedidos totais, valores médios de pedidos e vendas totais de cada cliente em consultas individuais. Cada consulta tem propósitos definidos e é otimizada para tarefas específicas, tornando mais fácil para o banco de dados processar a pedido.

Dicas para simplificação de consultas

Ao simplificar consultas, é essencial focar em uma tarefa por vez para criar consultas otimizadas para a tarefa específica. Concentrar-se em uma tarefa pode ajudar a melhorar significativamente o desempenho.

Além disso, é importante usar boas convenções de nomenclatura para tornar o código mais fácil de entender e manter. Você pode identificar facilmente possíveis problemas e áreas de melhoria no sistema.

Otimização de consultas por meio de procedimentos armazenados

Procedimentos armazenados são conjuntos de instruções SQL pré-escritas armazenadas em um banco de dados. Você pode usar procedimentos armazenados para executar várias operações, desde atualização até inserção ou recuperação de dados de um banco de dados. Procedimentos armazenados podem aceitar parâmetros. Você pode chamá-los de diferentes linguagens de programação, tornando-os uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de aplicativos.

Aqui está um exemplo de criação de um procedimento armazenado para MSSQL que retorna o salário médio dos funcionários de um departamento:

CRIARPROCEDIMENTO [dbo].[GetAverageSalary]
@DepartmentName VARCHAR(50)
COMO
COMEÇAR
SELECIONEAVG(Salário) como Salário médio
DE Funcionários
WHERE Departamento = @DepartmentName
FIM

No procedimento armazenado, você definiu um parâmetro chamado @Nome do departamento e usou o ONDE cláusula para filtrar os resultados por departamento. Você também usou o AVG função para calcular o salário médio dos funcionários do departamento.

Você pode executar procedimentos armazenados em MSSQL com o EXEC declaração.

Veja como você pode executar o procedimento armazenado acima:

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

Na instrução de execução do procedimento armazenado, você passa o Vendas value como o nome do departamento. A declaração retornará o salário médio do funcionário no departamento de vendas.

Como os procedimentos armazenados melhoram o desempenho da consulta?

Os procedimentos armazenados podem melhorar significativamente o desempenho da consulta. Em primeiro lugar, os procedimentos armazenados reduzem o tráfego de rede executando as instruções SQL no lado do servidor, em vez de transferir dados entre o cliente e o servidor, reduzindo assim a quantidade de dados enviados pela rede e reduzindo a resposta à consulta tempo.

Em segundo lugar, você pode compilar procedimentos de cache armazenados, o que significa armazenar o plano de execução na memória. Quando você chama o procedimento armazenado, o servidor recupera o plano de execução da memória em vez de recompilar as instruções SQL, reduzindo assim o tempo de execução para o procedimento armazenado e melhorando a consulta desempenho.

Você pode configurar o MSSQL no Ubuntu

O MSSQL fez avanços significativos no suporte ao Ubuntu e outras distribuições do Linux. A Microsoft reconheceu a crescente popularidade do Linux na empresa e decidiu estender a disponibilidade de seu principal servidor de banco de dados para as plataformas Linux.