Maison >base de données >tutoriel mysql >Fonctions de fenêtre plus rapides ? La magie des index de PawSQL révélée
Dans le domaine de l'optimisation des performances des bases de données, les requêtes SQL impliquant des fonctions de fenêtre présentent des défis uniques. Cet article explore comment PawSQL, un outil d'optimisation SQL avancé, améliore considérablement les performances de ces requêtes grâce à des recommandations d'index intelligentes. Nous examinerons une étude de cas spécifique pour illustrer le processus et les avantages de cette approche.
Considérons la requête SQL suivante, qui vise à trouver le montant de commande le plus bas pour chaque client à une date précise :
SELECT * FROM ( SELECT o.o_custkey, o.o_totalprice, RANK() OVER (PARTITION BY o.o_custkey ORDER BY o.o_totalprice) AS rn FROM orders AS o WHERE o.o_orderdate = '1996-06-20' ) AS A WHERE A.rn = 1
Cette requête, bien qu'apparemment simple, peut entraîner des problèmes de performances, en particulier avec de grands ensembles de données. Examinons comment PawSQL relève ces défis.
Après analyse de la requête, PawSQL a proposé les optimisations suivantes :
Création d'un nouvel index
CREATE INDEX PAWSQL_IDX1878194728 ON public.orders(o_orderdate, o_custkey, o_totalprice);
et la sortie de PawSQL est :
et la validation des performances est :
Les recommandations de PawSQL ont conduit à une amélioration remarquable de 5 181,55 % des performances des requêtes. Cette amélioration substantielle est attribuée à plusieurs facteurs :
L'index nouvellement créé PAWSQL_IDX1878194728 est adapté aux exigences de la requête :
La structure d'index fournit intrinsèquement l'ordre de tri requis, éliminant ainsi le besoin d'opérations de tri supplémentaires lors de l'exécution de la requête.
En incluant toutes les colonnes nécessaires, le nouvel index fonctionne comme un index de couverture. Cela permet à la base de données de récupérer toutes les données requises directement à partir de l'index, réduisant ainsi considérablement les opérations d'E/S.
Une comparaison des plans d'exécution illustre l'impact de l'optimisation :
Avant optimisation :
Après optimisation :
Pour maximiser les avantages de ces optimisations, tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
PawSQL démontre la puissance des recommandations d'index intelligentes dans l'optimisation des requêtes SQL complexes, en particulier celles impliquant des fonctions de fenêtre. En créant des index précisément adaptés, des réductions significatives du temps d'exécution des requêtes peuvent être obtenues, conduisant à une meilleure réactivité des applications et à une meilleure utilisation des ressources.
PawSQL est à la pointe de l'automatisation et de l'optimisation intelligente des performances des bases de données. Prenant en charge un large éventail de bases de données, notamment MySQL, PostgreSQL, Oracle, etc., PawSQL offre une solution complète d'optimisation SQL.
Référence : https://docs.pawsql.com
Essayez gratuitement : https://pawsql.com
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