SQL 查詢速度慢？使用此技術提高應用程式的效能

挑戰

在我的應用程式（React + Spring Boot + Oracle）中，處理大型資料集導致處理時間極為緩慢。我需要一種解決方案來提高效能而不影響準確性或完整性。

解決方案：NTILE + 並行處理

NTILE 是一個強大的 SQL 視窗函數，旨在將結果集劃分為指定數量的大致相等大小的區塊（稱為「圖塊」）。每行根據其在有序集中的位置分配一個分區號。

透過使用 NTILE，我將查詢結果分割成可管理的區塊並並行處理這些分割區。這種方法使我能夠同時獲取和處理數據，從而顯著減少等待時間。

以下是如何實現此功能的實際範例：

WITH PartitionedSales AS (
    SELECT 
        sales_id,
        sales_amount,
        sales_date,
        NTILE(2) OVER (ORDER BY sales_id) AS partition_number -- Assigns a partition number (1 or 2) to each row
    FROM 
        sales
    WHERE 
        sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
)
SELECT * 
FROM PartitionedSales
WHERE partition_number = :partitionNumber -- Replace :partitionNumber with the actual partition number (1 or 2)

在上面的 SQL 片段中：

• NTILE(2) 將資料分成兩個相等的區塊，這兩個區塊將根據 sales_id 進行排序。
• 將 :partitionNumber 替換為 1 或 2，即可從對應分割區取得資料。

在前端，您可以使用平行處理來有效地取得每個分割區：

async function fetchPartition(partitionNumber) {
    const response = await fetch('/api/sales?partition=' + partitionNumber});
    return response.json();
}

async function fetchData() {
    try {
        const [partition1, partition2] = await Promise.all([
            fetchPartition(1), // Fetch the first partition
            fetchPartition(2)  // Fetch the second partition
        ]);

        // Combine and process results
        const combinedResults = [...partition1, ...partition2];
        processResults(combinedResults);
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching data:', error);
    }
}

在此程式碼中：

• fetchPartition 檢索特定分割區的資料。
• fetchData 並行執行兩個擷取操作並處理組合結果。

你也可以怎樣做

• 辨識繁重的查詢：尋找減慢應用程式速度的查詢。
• Apply NTILE：使用NTILE函數將查詢結果分成更小的部分。
• 並行處理：並行執行這些較小的查詢，利用應用程式處理並發任務的能力。

如果您希望提高資料密集型應用程式的效能，請嘗試此方法。這是一種聰明、有效的方法，可以讓您的查詢更加高效，而不是更長時間。

重要考慮因素

處理並發請求時，對資料庫連線的需求可能會變得很大。這種對連接的大量使用可能會給資料庫帶來壓力，從而可能導致效能瓶頸。監控和管理並發請求的數量至關重要，以確保您的資料庫保持回應能力並有效執行。

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