Lėtų užklausų optimizavimas prasideda vykdymo plano analize (EXPLAIN), siekiant rasti tiesiogiai slopinantį veiksnį, tada taikomi tiksliniai pataisymai — dažniausiai indeksų pridėjimas, užklausos perrašymas ir bendro pasireiškimo šablonų vengimas. Didžiausias poveikis paprastai gaunamas pavertus pilnus lentelės skenymus indekso paieška.
EXPLAIN ANALYZE
orders customer_id ;
EXPLAIN (arba EXPLAIN ANALYZE) rodo, kaip duomenų bazė vykdo užklausą — ypač svarbu, ar jis atlieka pilną lentelės skenavimą (lėtas) ar naudoja indeksą (greitas). Visada profiliuokite prieš optimizavimą.
-- if EXPLAIN shows a Seq Scan on a filtered/joined column → add an index
CREATE INDEX idx_orders_customer ON orders(customer_id);
-- turns a full scan into a fast index lookup
Dažniausias ir poveikiausias pataisas: pridėkite indeksus stulpeliuose, naudojamuose WHERE, JOIN ir ORDER BY. Tai pavertia pilnus lentelės skenymus greitomis paieška.
-- ❌ functions on a column prevent index use
WHERE UPPER(email) = '[email protected]' -- can't use an index on email
WHERE email = '[email protected]' -- ✅ can use the index
-- ❌ leading wildcard LIKE can't use an index
WHERE name LIKE '%smith' -- ✅ 'smith%' (prefix) can use an index
-- ❌ SELECT * fetches unneeded columns
SELECT * → SELECT only_needed_columns -- less data, may use a covering index
-- ❌ N+1 queries (querying in a loop) → use a single JOIN instead
✓ Fix N+1 queries (one query per row) → use JOINs / batch into one query
✓ Add appropriate indexes (including COMPOSITE for multi-column filters)
✓ Reduce data scanned — filter early, select only needed columns, paginate
✓ Rewrite subqueries as JOINs where more efficient
✓ Use EXISTS instead of IN for existence checks on large subqueries
✓ Keep statistics updated (ANALYZE) so the planner makes good choices
✓ Consider denormalization / materialized views for expensive repeated queries
✓ Watch for missing indexes on FOREIGN KEYS (joins scan without them)
Užklausos optimizavimas yra kritiškas žinių dalykas duomenų bazės veikimui — lėtos užklausos yra viena pagrindinių blogio programos veikimo priežasčių, ir gebėjimas jas rasti bei ištaisyti yra esminė aukšto lygio įgūdis visiems, dirbantys su duomenų bazėmis dideliu mastu.
Pagrindinė disciplina yra analiza naudojant EXPLAIN (vykdymo plano tyrimas norint rasti tikrąjį tiesiogiai slopinantį veiksnį — ypač svarbu, ar užklausa atlieka lėtą pilno lentelės skenavimą ar greitą indekso paiešką) prieš optimizavimą, o ne spėliojus — šis matavimo pagrįstas metodas yra tas, kuris daro optimizavimą veiksmingu.
Yra vienas didžiausias ir dažniausias poveikis — indeksų pridėjimas sufiltravimuose, sujungtuose ir sortuotuose stulpeliuose (verčiant pilnus lentelės skenymus greitomis paieška — dažnai gerinant užklausos laiką keliomis eilutėmis), todėl indekso žinios yra pagrindinės optimizavimui.
Supratimas apie bendruosius optimizavimo šablonus yra taip pat svarbus: funkcijos stulpeliuose ir pradžios šabloninės LIKE užkertą kelią indekso naudojimui, SELECT * nusiunčia nereikalingus duomenis, ir ypač N+1 užklausos (užklausos cikle, o ne vienas JOIN — dažna ir didelė veikimo problema programos kode) — šių šablonų atpažinimas ir ištaisymas sprendžia dažniausias lėtų užklausų priežastis.
Kiti metodai (sudėtiniai indeksai, duomenų kiekio, skenuoto naudojant EXPLAIN, sumažinimas, subužklausų perrašymas kaip JOIN, statistikos atnaujinimas, materializuoti roddiniai brangias užklausoms) papildo jūsų įrankių rinkinį.
Kadangi užklausos veikimas tiesiogiai veikia programos greitumą ir masteliškumą, ir kadangi sistemingas metodas (analizė naudojant EXPLAIN, tada ištaisymas — paprastai pridedant indeksus ir pašalinant šablonus kaip N+1) yra tai, kas padrąsina duomenų bazes greitai veikti esant apkrovai, užklausų optimizavimo valdymas yra svarbus, didelės vertės aukšto lygio žinojimas, kuris atskiria kūrėjus, kurie gali sukurti veiksmingą, mastelingas duomenų bazės paremtas programas — dažnai aktualus, kritiškas kompetencija ir dažnas pokalbio klausimas apie duomenų bazės veikimą.