آپ سست SQL کوئری کو بہتر بنانے کے لیے کیا کرتے ہیں؟

Question

Accepted Answer

سست کوئریز کو بہتر بنانا **execution plan کو analyze کرنے** سے شروع ہوتا ہے (`EXPLAIN` استعمال کرتے ہوئے) تاکہ bottleneck تک پہنچ سکیں، پھر targeted fixes لاگو کریں — سب سے عام طور پر **indexes شامل کریں**، query کو دوبارہ لکھیں، اور عام anti-patterns سے بچیں۔ سب سے بڑا فائدہ عام طور پر full table scans کو index lookups میں بدلنا ہے۔

## مرحلہ 1: EXPLAIN کے ساتھ تجزیہ کریں

```sql
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 5;
-- shows the EXECUTION PLAN: scan type (Seq Scan = full scan, Index Scan = using an index),
-- estimated/actual rows, cost, and timing → reveals WHERE the time goes
```

`EXPLAIN` (یا `EXPLAIN ANALYZE`) دکھاتا ہے کہ database کوئری کو کیسے execute کرتا ہے — خاص طور پر، کیا یہ **full table scan** (سست) کر رہا ہے یا **index** (تیز) استعمال کر رہا ہے۔ optimize کرنے سے پہلے ہمیشہ profile کریں۔

## سب سے بڑا فائدہ: indexes شامل کریں

```sql
-- 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
```

سب سے عام اور اہم fix: **indexes شامل کریں** ان columns پر جو `WHERE`, `JOIN`, اور `ORDER BY` میں استعمال ہوں۔ یہ full table scans کو تیز lookups میں بدل دیتا ہے۔

## عام anti-patterns کو ٹھیک کریں

```sql
-- ❌ functions on a column prevent index use
WHERE UPPER(email) = 'X@Y.COM'        -- can't use an index on email
WHERE email = 'x@y.com'               -- ✅ 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
```

## دیگر optimization تکنیکیں

```text
✓ 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)
```

## یہ کیوں اہم ہے

Query optimization database کی کارکردگی کے لیے اہم علم ہے — سست کوئریز application کی خراب کارکردگی کا بنیادی سبب ہیں، اور یہ سمجھنا کہ انہیں کیسے تلاش اور ٹھیک کریں senior-level کی ضروری مہارت ہے جو بھی databases کے ساتھ بڑے پیمانے پر کام کرتا ہے۔

بنیادی نظم و ضبط **`EXPLAIN` کے ساتھ analyzing** ہے (execution plan کا جائزہ لے کر actual bottleneck تلاش کریں — خاص طور پر کیا query سست full table scan کرتا ہے یا تیز index lookup کرتا ہے) optimize کرنے سے پہلے، قیاس کے بجائے — یہ measurement-driven approach ہی ہے جو optimization کو موثر بناتا ہے۔

**سب سے بڑا اور سب سے عام فائدہ indexes شامل کرنا** ہے filtered, joined، اور sorted columns پر (full table scans کو تیز lookups میں بدلتے ہوئے — اکثر query کے وقت کو بہت بہتر بناتا ہے)، index کے علم کو optimization میں مرکزی بناتا ہے۔

**عام anti-patterns** کو سمجھنا برابر اہم ہے: columns پر functions اور leading-wildcard `LIKE` index کے استعمال کو روکتے ہیں، `SELECT *` غیر ضروری ڈیٹا لاتا ہے، اور خاص طور پر **N+1 queries** (loop میں query کرنا بجائے ایک single JOIN کے — application code میں بار بار، سنگین کارکردگی کو متاثر کرنے والا) — ان کو پہچاننا اور ٹھیک کرنا سب سے عام سست کوئری کی وجوہات کو حل کرتا ہے۔

دیگر تکنیکیں (composite indexes، کم ڈیٹا کو scan کرنا، subqueries کو JOINs میں دوبارہ لکھنا، statistics کو update رکھنا، مہنگی کوئریز کے لیے materialized views) toolkit کو مکمل کرتی ہیں۔

چونکہ query کی کارکردگی براہ راست application کی رفتار اور scalability کو متاثر کرتی ہے، اور چونکہ systematic approach (EXPLAIN کے ساتھ analyze کریں، پھر ٹھیک کریں — عام طور پر indexes شامل کرتے ہوئے اور N+1 جیسے anti-patterns کو ختم کرتے ہوئے) ہی وہ چیز ہے جو load کے تحت databases کو تیز رکھتی ہے، query optimization میں مہارت حاصل کرنا اہم، اعلیٰ قیمت کا senior علم ہے جو ان developers کو الگ کرتا ہے جو performant, scalable database-backed applications بنا سکتے ہیں — بار بار متعلقہ، اہم مہارت اور database کی کارکردگی کے لیے عام interview سوال۔