Query Tuning - liliansimao

QUERY TUNING
Lílian Simão Oliveira
Query Tuning
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Pode ser tentador para resolver um problema de
desempenho exclusivamente pelo nível de sistema de ajuste
de desempenho do servidor, por exemplo, tamanho da
memória, tipo de sistema de arquivos, número e tipo de
processadores, e assim por diante.
A experiência tem mostrado que a maioria dos problemas
de desempenho não podem ser resolvidos desta forma. Eles
devem ser abordadas através da análise da aplicação,
consultas e atualizações que o aplicativo apresenta ao
banco de dados, e como essas consultas e atualizações de
como interagir com o esquema do banco de dados.
A longa duração consultas e atualizações podem
ser causados por?
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Lenta comunicação de rede.
Memória insuficiente no computador servidor, ou não há
memória suficiente disponível para SQL Server.
Falta de estatísticas úteis.
A falta de índices úteis.
Falta de distribuição de dados úteis.
Quando uma consulta ou atualização leva mais tempo do
que o esperado, use a seguinte lista para melhorar o
desempenho.
Observação: É recomendável que este checklist ser consultado
antes de entrar em contato com seu provedor de suporte
técnico.
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É o problema de desempenho relacionado a um
outro componente do que as consultas? Por
exemplo, é o problema de desempenho de rede
lenta? Há outros componentes que possam estar
causando ou contribuindo para a degradação do
desempenho? Windows NT Performance Monitor
pode ser usado para monitorar o desempenho do
SQL Server e os componentes não-SQL Server
relacionados.
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Se o problema de desempenho está relacionado às
consultas, que consulta ou conjunto de consultas está
envolvido? Use o SQL Profiler para ajudar a
identificar a consulta lenta ou consultas.
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O desempenho de uma consulta de banco de dados pode ser
determinado usando a instrução SET para permitir que o
SHOWPLAN, STATISTICS IO, STATISTICS TIME, e as opções
STATISTICS PROFILE.
SHOWPLAN descreve o método escolhido pelo otimizador de
consultas do SQL Server para recuperar dados.
STATISTICS IO relata informações sobre o número de scans, leituras
lógicas (páginas acessadas em cache), e leituras físicas (número de
vezes que o disco foi acessado) para cada tabela referenciada na
declaração.
STATISTICS TIME exibe a quantidade de tempo (em milissegundos)
necessária para analisar, compilar e executar uma consulta.
STATISTICS PROFILE exibe um conjunto de resultados depois de
cada consulta executada representa um perfil da execução da
consulta.
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No SQL Query Analyzer, você também pode ativar a
opção gráfica do plano de execução para ver uma
representação gráfica de como o SQL Server recupera
dados.
As informações recolhidas por essas ferramentas lhe
permite determinar como uma consulta é executada
pelo otimizador de consulta SQL Server e quais índices
estão sendo usados. Usando essa informação, você
pode determinar se melhorias de desempenho pode
ser feita por reescrever a consulta, alterando os índices
nas tabelas, ou talvez modificando o projeto de banco
de dados.
A query foi otimizada com estatísticas
úteis?
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Estatísticas sobre a distribuição dos valores em uma coluna são
criados automaticamente em colunas indexadas pelo SQL Server.
Eles também podem ser criados em colunas não indexadas ou
manualmente, usando o SQL Query Analyzer ou a instrução CREATE
STATISTICS, ou automaticamente, se o auto criar estatísticas opção
de banco de dados é definida como true.
Essas estatísticas podem ser usadas pelo processador de consultas
para determinar a estratégia ideal para avaliar uma consulta.
Manutenção de estatísticas adicionais em colunas não indexadas
envolvidas em operações de junção pode melhorar o desempenho
da consulta.
Monitorar a consulta usando SQL Profiler ou o plano de execução
gráfica no SQL Query Analyzer para determinar se a consulta tem
estatísticas suficientes.
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São as estatísticas de consulta up-to-date? São as
estatísticas atualizadas automaticamente?
SQL Server cria e atualiza automaticamente estatísticas de
consulta em colunas indexadas (contanto estatística consulta
a atualização automática não está desativado). Além disso,
as estatísticas podem ser atualizados em colunas não
indexadas ou manualmente, usando o SQL Query Analyzer
ou a instrução UPDATE STATISTICS, ou automaticamente, se
a opção de atualização automática do banco de dados
estatísticas é definida como true. Up-to-date estatísticas não
são dependentes de dados de data ou hora. Se não houver
operações UPDATE ter tido lugar, as estatísticas de consulta
ainda estão up-to-date.
Dicas de escrita de Query
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O uma query retorna os dados em menor tempo se
forem descritos os nomes das colunas ao invés de
'*'.
Exemplo: Escreva a query assim:
SELECT id, first_name, last_name, age, subject
FROM student_details;
Ao invés de :
SELECT * FROM student_details;
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Cláusula HAVING é utilizada para filtrar as linhas depois de todas as linhas serem
selecionadas. Nâo utilize o HAVING clause para outros propósitos.
Exemplo: Escreva a query assim:
SELECT subject, count(subject)
FROM student_details
WHERE subject != 'Science'
AND subject != 'Maths'
GROUP BY subject;
Ao invés de:
SELECT subject, count(subject)
FROM student_details
GROUP BY subject
HAVING subject!= 'Vancouver' AND subject!= 'Toronto';
* Especifica um critério de pesquisa para um grupo ou uma agregação. HAVING
pode ser usado somente com a instrução SELECT. HAVING é usado normalmente em
uma cláusula GROUP BY. Quando GROUP BY não é usado, HAVING se comporta
como uma cláusula WHERE.
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Quando tiver mais de uma subquery na sua consulta, tente minimizar
a quantidade de subquery.
Exemplo: Escreva a quey assim:
SELECT name
FROM employee
WHERE (salary, age ) = (SELECT MAX (salary), MAX (age)
FROM employee_details)
AND dept = 'Electronics';
Ao invés de:
SELECT name
FROM employee
WHERE salary = (SELECT MAX(salary) FROM employee_details)
AND age = (SELECT MAX(age) FROM employee_details)
AND emp_dept = 'Electronics';
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Use o operador EXISTS, IN e joins adequadamente nas suas
querys.
a) Normalmente IN é a que demora mais tempo para concluir
b) IN é eficiente quando a maioria dos critérios dos filtros são
descritos na sub-query.
c) EXISTS é eficiente quando a maioria dos critérios dos filtros estão
na query raiz.
Exemplo: Escreva uma query assim:
Select * from product p
where EXISTS (select * from order_items o
where o.product_id = p.product_id)
Ao invés de:
Select * from product p
where product_id IN
(select product_id from order_items )
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Use EXISTS ao invés de DISTINCT quando for usar joins
que envolvam tabelas com mais de um para muitos
relacionamentos.
Exemplo: Escreva a query assim:
SELECT d.dept_id, d.dept
FROM dept d
WHERE EXISTS ( SELECT 'X' FROM employee e WHERE
e.dept = d.dept);
Ao invés de:
SELECT DISTINCT d.dept_id, d.dept
FROM dept d,employee e
WHERE e.dept = e.dept;
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Tente usar UNION ALL no lugar de UNION.
Exemplo: Escreva a query assim:
SELECT id, first_name
FROM student_details_class10
UNION ALL
SELECT id, first_name
FROM sports_team;
Ao invés de:
SELECT id, first_name, subject
FROM student_details_class10
UNION
SELECT id, first_name
FROM sports_team;
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Escreva query assim:
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE first_name LIKE 'Chan%';
Ao invés de:
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE SUBSTR(first_name,1,3) = 'Cha';
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Escreva query assim:
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE first_name LIKE NVL ( :name, '%');
Ao invés de:
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE first_name = NVL ( :name, first_name);
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Escreva query assim:
SELECT product_id, product_name
FROM product
WHERE unit_price BETWEEN MAX(unit_price) and
MIN(unit_price)
Ao invés de:
SELECT product_id, product_name
FROM product
WHERE unit_price >= MAX(unit_price)
and unit_price <= MIN(unit_price)
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Escreva query assim:
SELECT id, name, salary
FROM employee
WHERE dept = 'Electronics'
AND location = 'Bangalore';
Ao invés de:
SELECT id, name, salary
FROM employee
WHERE dept || location= 'ElectronicsBangalore';
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Use non-column expression on one side of the query
because it will be processed earlier.
Write the query as
SELECT id, name, salary
FROM employee
WHERE salary < 25000;
Instead of:
SELECT id, name, salary
FROM employee
WHERE salary + 10000 < 35000;
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Write the query as
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE age > 10;
Ao invés de:
SELECT id, first_name, age
FROM student_details
WHERE age NOT = 10;