SQL開発者を使用してSQLクエリをプロファイルし、パフォーマンスボトルネックを識別するにはどうすればよいですか？

この記事では、SQL開発者のSQLクエリプロファイリングを詳しく説明して、パフォーマンスボトルネックを識別します。プロファイラーの有効化、実行統計（CPU時間、I/O、実行計画）の分析、およびこれらの洞察を使用してIndexIを介してクエリを最適化することを説明します

SQL開発者でSQLクエリをプロファイルし、パフォーマンスボトルネックを識別する方法

SQL開発者のSQLクエリのプロファイリングは、パフォーマンスのボトルネックを特定するのに役立ち、ターゲットを絞った最適化を可能にします。このプロセスには、プロファイラーが有効になってクエリを実行し、結果のデータを分析し、ほとんどのリソースを消費するセグメントを特定することが含まれます。

1.プロファイラーの有効化：クエリを実行する前に、SQL開発者の「プロファイラー」ウィンドウ（通常は「ビュー」メニューの下にあります）を開きます。正しく構成されていることを確認してください。使用している接続と目的のフィルターを指定する必要がある場合があります。重要な設定は「サンプリング間隔」です。これは、クエリの実行中にプロファイラーがデータをキャプチャする頻度を決定します。間隔が小さくなると、より詳細なディテールが提供されますが、頭上に増加します。良い出発点は、100ミリ秒のような中程度の間隔です。

2。クエリの実行：プロファイラーが実行されたら、プロファイルするSQLクエリを実行します。 SQL開発者は、クエリが進行するにつれて実行統計をキャプチャします。クエリが完了すると、プロファイラーが結果を表示します。

3。結果の分析：プロファイラー出力は、各ステップのタイミングを含む、クエリの実行計画の詳細な内訳を提示します。これには、解析、バインディング、実行、データの取得などの操作が含まれます。全体的なクエリ期間に比べて、実行時間が高いステップに焦点を当てます。これらはおそらく最適化の候補者です。フルテーブルスキャン、ソート、結合、インデックスアクセスなどの操作を探します。たとえば、フルテーブルスキャンは、効率的なインデックス作成の欠如を示し、クエリを大幅に遅くすることができます。

4.ボトルネックの識別：プロファイラーは、クエリが最も時間を費やす領域を強調します。これは、I/O操作が遅い、データベースで使用される非効率的なアルゴリズム、またはインデックスの欠落が原因である可能性があります。次の側面を考慮してください。

• CPU時間： CPU時間が高いことは、クエリ内の計算集中操作を示します。
• 経過時間：これは、クエリの実行に費やされた合計時間を表します。経過時間とCPU時間の大きな違いは、I/Oボトルネックを示唆しています。
• 読み取り/書き込み：過剰なディスクの読み取りまたは書き込みI/Oボトルネックのポイント。
• 実行計画：最適化できる操作の実行計画を調べます。インデックスを追加したり、クエリを書き直したり、テーブル構造を変更したりする機会を探してください。

SQL開発者でSQLクエリをプロファイリングするときに探すべき重要なメトリック

SQL開発者のプロファイラー内のいくつかの重要な指標は、パフォーマンスのボトルネックを識別するために重要です。

• 経過時間：クエリ全体が実行されるのにかかる合計時間。これは最も重要な高レベルメトリックです。
• CPU時間：クエリの処理に費やされる時間。経過時間に対する高いCPU時間は、計算的に集中的な操作を示唆しています。
• 物理的な読み取り：ディスクからの物理的な読み取りの数。高い数は、I/Oボトルネックを示しています。
• 論理読み取り：データバッファキャッシュからの論理読み取りの数。物理的な読み取りが低い高い論理読み取りは、キャッシングが不十分であることを示唆しています。
• 実行計画の統計：このセクションでは、実行計画のさまざまな部分で費やされた時間を分類します（例、解析、実行、フェッチ）。特定のスローパフォーマンス操作を特定するために非常に貴重です。
• 処理された行：各ステップで処理される行数。異常に高い行数は、非効率的な結合またはフィルタリングを示している可能性があります。
• 受信したバイト：データベースから取得されたデータの量。高い値は、必要以上に多くのデータを取得することを示唆する場合があります。

プロファイリング結果を使用して、遅いSQLクエリを最適化します

プロファイラーの結果は、最適化の取り組みを直接導きます。上記のメトリックを使用してボトルネックを識別した後、これらの戦略を実装できます。

• インデックスの追加または再構築：プロファイラーが多数のフルテーブルスキャンを明らかにした場合、頻繁にクエリの列にインデックスを追加すると、パフォーマンスが劇的に向上する可能性があります。適切なインデックスを決定するためにWHEREで最も頻繁に使用される列を分析する必要がある場合があります。複数の列がフィルタリングに関与している場合は、複合インデックスを検討してください。
• 結合の最適化：非効率的な結合は、クエリ速度に深刻な影響を与える可能性があります。プロファイラーは、遅い結合を特定するのに役立ちます。代替結合戦略（必要に応じてNESTED LOOPの代わりにHASH JOINを使用する）または結合条件の最適化を検討してください。
• クエリの書き換え：時には、クエリ自体に再構築が必要です。プロファイラーは、改善のために領域を強調することができます。たとえば、処理された行の数を減らすためにクエリを書き換える必要がある場合や、インデックスをよりよく使用する必要がある場合があります。
• ヒントの使用：場合によっては、SQLヒントを使用して、特定の実行計画を使用してデフォルトの選択肢を上書きするためにオプティマイザーを導くことができます。ただし、オプティマイザーの柔軟性を低下させることができるため、ヒントを慎重に使用してください。
• 具体化されたビュー：頻繁にアクセスされるデータのサブセットの場合、具体化されたビューを作成すると、クエリの実行が大幅に高速化できます。

SQL開発者プロファイリングデータからレポートと視覚化を生成します

SQL Developerは、プロファイリングデータ専用のビルトインレポート生成を提供していません。ただし、プロファイリング結果をCSVまたはその他のテキストベースの形式にエクスポートできます。このデータは、スプレッドシートソフトウェア（Excel、Googleシート）やデータ視覚化ツール（Tableau、Power BI）などの他のツールにインポートして、カスタムレポートと視覚化を作成できます。これらの視覚化は、クエリの実行時間、リソース消費、およびその他のメトリックを示す洞察に富んだチャートとグラフを提供し、クエリパフォーマンスのより包括的な理解を促進します。その後、この情報を使用して、進行状況を追跡し、時間の経過とともに最適化の取り組みの有効性を測定できます。

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