Optimisation des requêtes SQL: un exemple utilisant MSSQL

Les requêtes SQL Microsoft SQL Server (MSSQL) non optimisées peuvent entraîner des performances médiocres, une surutilisation des ressources, des données incohérentes, des failles de sécurité et des difficultés de maintenance. Ces problèmes peuvent affecter la fonctionnalité, la fiabilité et la sécurité de votre programme, ce qui peut frustrer les utilisateurs et vous coûter plus cher.

L'optimisation des requêtes SQL dans MSSQL est cruciale pour obtenir des performances efficaces et rapides. En mettant en œuvre des techniques telles que l'indexation, la simplification des requêtes et les procédures de stockage, les utilisateurs peuvent équilibrer les performances des requêtes et les performances de modification des données, améliorant ainsi la base de données globale performance.

Optimisation des requêtes grâce à l'indexation

Indexation de la base de données

organise et trie les données dans les tables de la base de données pour rendre la recherche plus rapide et plus efficace. L'indexation crée des copies de données dans des tables et les trie de sorte que moteur de base de données peut les parcourir facilement.

Lors de l'exécution de la requête, le moteur de base de données utilise l'index pour trouver les données requises et renvoie rapidement les résultats, accélérant ainsi le temps d'exécution de la requête. Sans indexation, le moteur de base de données doit analyser toutes les lignes de la table pour trouver les données requises, ce qui peut demander beaucoup de temps et de ressources, en particulier pour les grandes tables.

Création d'un index dans MSSQL

La création d'un index dans des bases de données relationnelles est facile et MSSQL n'est pas négligé. Vous pouvez utiliser le CRÉER UN INDEX instruction pour créer un index dans MSSQL.

CRÉERINDICE nom_index
ON nom_table (colonne1, colonne2, ...);

Dans le code SQL ci-dessus, nom_index est le nom de l'index, nom de la table est le nom de la table, et colonne1, colonne2, et ainsi de suite sont les noms des colonnes à indexer.

Voici comment créer un index non clusterisé sur un Clients les tables Nom de famille colonne avec une instruction SQL.

CRÉER NON CLUSTÉRÉ INDICE IX_Customers_LastName
ON Clients (LastName);

L'instruction crée un index non clusterisé appelé IX_Customers_LastName sur le Nom de famille colonne de la Clients tableau.

Le coût de l'indexation

Bien que l'indexation puisse améliorer considérablement les performances des requêtes, elle a un coût. L'indexation nécessite de l'espace disque supplémentaire pour stocker l'index, et les opérations d'indexation peuvent ralentir les opérations de modification de données telles que les insertions, les mises à jour et les suppressions. Vous devez mettre à jour l'index lors de la modification des données, et l'opération de mise à jour peut prendre du temps pour les grandes tables.

Par conséquent, il est essentiel d'équilibrer les performances des requêtes et les performances de modification des données. Vous devez créer des index uniquement sur les colonnes que vous recherchez fréquemment. Il est également essentiel de surveiller régulièrement l'utilisation des ressources d'index et de supprimer les index inutiles.

Optimisation des requêtes grâce à la simplification des requêtes

Pour l'analyse des données, les requêtes complexes sont pratiques pour l'extraction des données. Cependant, les requêtes complexes ont un impact sur les performances et peuvent entraîner une extraction de données inefficace.

La simplification des requêtes implique de décomposer les requêtes complexes en requêtes plus petites et plus simples pour un traitement plus rapide et moins gourmand en ressources.

La simplification des requêtes améliore les performances et facilite l'extraction des données en divisant les requêtes complexes en requêtes plus simples, car les requêtes complexes peuvent provoquer des goulots d'étranglement dans le système. Ils sont difficiles à comprendre, ce qui rend plus difficile pour les développeurs et les analystes de résoudre les problèmes ou d'identifier les domaines d'optimisation.

Voici un exemple de requête complexe qui s'exécute sur MSSQL pour une table de commandes client dont l'objectif est d'identifier les tendances et les modèles dans les données :

SÉLECTIONNER
 nom_client,
 COUNT(order_id) AS total_orders,
 AVG(order_amount) AS average_order_amount,
 SUM(order_amount) AS total_sales
DEPUIS
 ordres
OÙ
 order_date ENTRE '2022-01-01' ET '2022-12-31'
 AND order_status = 'terminé'
PAR GROUPE
 nom_client
AYANT
 COUNT(id_commande) > 5
COMMANDÉ PAR
 total_ventes DESC ;

La requête recherche les noms des clients et les informations sur les ventes à partir des commandes terminées en 2022 tout en filtrant les clients avec moins de cinq commandes par total des ventes par ordre décroissant.

La requête peut fournir des informations précieuses, mais elle est complexe et prendrait éventuellement plus de temps à traiter, surtout si le ordres table a de nombreuses entrées.

Vous pouvez simplifier la requête en divisant la requête en requêtes plus petites qui s'exécutent une à la fois.

-- Obtenez une liste de noms de clients et le nombre total de commandes qu'ils ont passées
SÉLECTIONNER
 nom_client,
 COUNT(order_id) AS total_orders
DEPUIS
 ordres
OÙ
 order_date ENTRE '2022-01-01' ET '2022-12-31'
 AND order_status = 'terminé'
PAR GROUPE
 nom_client
AYANT
 COUNT(id_commande) > 5 ;
-- Obtenez le montant moyen de la commande pour chaque client
SÉLECTIONNER
 nom_client,
 AVG(commande_montant) AS moyenne_commande_montant
DEPUIS
 ordres
OÙ
 order_date ENTRE '2022-01-01' ET '2022-12-31'
 AND order_status = 'terminé'
PAR GROUPE
 nom_client
AYANT
 COUNT(id_commande) > 5 ;
-- Obtenez le total des ventes pour chaque client
SÉLECTIONNER
 nom_client,
 SUM(order_amount) AS total_sales
DEPUIS
 ordres
OÙ
 order_date ENTRE '2022-01-01' ET '2022-12-31'
 AND order_status = 'terminé'
PAR GROUPE
 nom_client
AYANT
 COUNT(id_commande) > 5
COMMANDÉ PAR
 total_ventes DESC ;

Cette approche simplifiée sépare les tâches d'obtention des noms des clients et des commandes totales, des montants moyens des commandes et des ventes totales pour chaque client en requêtes individuelles. Chaque requête a des objectifs précis et est optimisée pour des tâches spécifiques, ce qui facilite le traitement de la base de données sur demande.

Conseils pour la simplification des requêtes

Lorsque vous simplifiez des requêtes, il est essentiel de vous concentrer sur une tâche à la fois pour créer des requêtes optimisées pour la tâche spécifique. Se concentrer sur une tâche peut aider à améliorer considérablement les performances.

De plus, il est important d'utiliser de bonnes conventions de nommage pour faciliter la compréhension et la maintenance du code. Vous pouvez facilement identifier les problèmes potentiels et les domaines d'amélioration du système.

Optimisation des requêtes via des procédures stockées

Procédures stockées sont des ensembles d'instructions SQL pré-écrites stockées dans une base de données. Vous pouvez utiliser des procédures stockées pour effectuer diverses opérations, de la mise à jour à l'insertion ou à la récupération de données à partir d'une base de données. Les procédures stockées peuvent accepter des paramètres. Vous pouvez les appeler à partir de différents langages de programmation, ce qui en fait un outil puissant pour le développement d'applications.

Voici un exemple de création d'une procédure stockée pour MSSQL qui renvoie le salaire moyen des employés d'un service :

CRÉERPROCÉDURE [dbo].[GetAverageSalary]
@DepartmentName VARCHAR(50)
COMME
COMMENCER
SÉLECTIONNERMOY(Salaire) comme Salaire moyen
DE Employés
WHERE Département = @DepartmentName
FIN

Dans la procédure stockée, vous avez défini un paramètre appelé @Nom du département et utilisé le OÙ clause pour filtrer les résultats par département. Vous avez également utilisé le MOY fonction pour calculer le salaire moyen des employés du département.

Vous pouvez exécuter des procédures stockées dans MSSQL avec le EXEC déclaration.

Voici comment exécuter la procédure stockée ci-dessus :

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

Dans l'instruction d'exécution de la procédure stockée, vous transmettez la Ventes valeur comme nom de département. Le relevé renverra le salaire moyen des employés du service des ventes.

Comment les procédures stockées améliorent les performances des requêtes ?

Les procédures stockées peuvent améliorer considérablement les performances des requêtes. Premièrement, les procédures stockées réduisent le trafic réseau en exécutant les instructions SQL côté serveur plutôt qu'en transférant des données va-et-vient entre le client et le serveur, réduisant ainsi la quantité de données envoyées sur le réseau et réduisant la réponse aux requêtes temps.

Deuxièmement, vous pouvez compiler des procédures de mise en cache stockées, ce qui signifie stocker le plan d'exécution en mémoire. Lorsque vous appelez la procédure stockée, le serveur récupère le plan d'exécution en mémoire plutôt que de recompiler les instructions SQL, réduisant ainsi le temps d'exécution de la procédure stockée et améliorant la requête performance.

Vous pouvez configurer MSSQL sur Ubuntu

MSSQL a fait des progrès significatifs dans la prise en charge d'Ubuntu et d'autres distributions Linux. Microsoft a reconnu la popularité croissante de Linux dans l'entreprise et a décidé d'étendre la disponibilité de son serveur de base de données phare aux plates-formes Linux.