Медленное выполнение запросов — распространенная проблема в мире баз данных. Разработчики думают, что создали простой запрос, но на его выполнение уходит несколько секунд. Существует множество возможных причин этого. В Интернете можно найти множество статей о том, как справиться с медленными запросами. Приводятся некоторые рекомендации по созданию более качественных запросов. Проблема в том, что эти рекомендации ничего не гарантируют, поэтому в каждом конкретном случае приходится думать самостоятельно. Сегодня мы разберемся, как работает оптимизатор запросов, чтобы получить полную картину.
Эквивалентные выражения
Выражения реляционной алгебры называются эквивалентными, если они приводят к одному и тому же результату. Это создает возможности для оптимизации. Количество ресурсов, используемых эквивалентными выражениями при оценке одного и того же результата, может отличаться. В результате время выполнения запроса будет разным. Рассмотрим примеры эквивалентных преобразований.
Алгоритмы доступа к данным
Алгоритмы доступа к данным предполагают выполнение операций выборки. Выбор оптимального алгоритма во многом зависит от наличия маркеров по нужным признакам. Сложность метода оценивается по количеству блоков памяти, передаваемых с диска. Рассмотрим некоторые варианты реализации выборки.
Оптимизация вопросов и вопросов 25. 11. 2025 23:16
Не надо грабить память, не надо мучить диски, не надо мучить кластеры. Или сделайте все это с помощью одного запроса в Impala к Hadoop.
Среди обязанностей аналитика данных, необходимых для управления большими объемами однородных данных, выделяют обязанности по созданию проекта данных, автоматизации сбора данных и процессов обработки. Многие аналитики используют различные реляционные базы данных, в которых хранятся огромные объемы аналитики, машинных данных и данных ученых.
Автоматизация бизнес-процессов имеет множество преимуществ.
В совокупности проблемы автоматизации влияют на экономию ресурсов и являются одной из основных целей — экономия ресурсов и времени на выполнение работ. Для решения этих проблем не обязательно ломать и создавать заново существующие процедуры, если они оптимизированы. Аналогично, в работе аналитиков, имеющих доступ к базам данных, есть инструменты, которые могут выиграть от оптимизации, например оптимизация вопросов.
Пытки.
Моя история о пытках дисковой памяти началась задолго до появления ChatGPT, хранилища данных, которое представляло собой код далекого прошлого. В те времена никто не мечтал о том, чтобы ходить в офис и работать удаленно. Я своими глазами видел манускрипт с требованиями к автоматизации, датируемый 2020 годом нашей эры. Так началось внедрение неоптимизированных скриптов для 1 000 строк SQL-кода.
Ничто не могло предвидеть масштабной борьбы за ресурсы и память. Выполнение запроса заняло всего час или около того… …заняв чуть более 6 терабайт дискового пространства.
Жертвы неавторизованных запросов
По мере совершенствования процесса решался острый вопрос CICD. По мере приближения к цели на витрине требовалось все больше полей, а в запросах использовалось все больше новых источников, таких как транзакции, балансы, заявки на покупку, каталоги, контракты… Казалось, конца этому не видно.
Как оптимизировать запрос
Здесь мы поделимся тактикой работы с неоптимизированными запросами. Таких тактик несколько, но эффективными являются методы контратаки, которые должны решать две основные проблемы.
Эти задачи следует решать, если запрос сталкивается с ошибками «нехватки памяти» или если сам запрос выполняется слишком долго. В некоторых случаях ошибка выполнения запроса может не быть ошибкой блокировки. В этом случае Impala обращается к общему дисковому пространству, что может негативно сказаться на кластере в целом. Необходимость оптимизации сама по себе не всегда очевидна. Поэтому при разработке скриптов рекомендуется использовать дополнительные инструменты для контроля и мониторинга выполнения запросов.
Cloudera Manager — компонент платформы данных Cloudera CDP. Это комплексное приложение для управления кластером, которое обеспечивает видимость и контроль над всеми частями кластера CDH, повышая производительность и качество обслуживания. Cloudera Manager позволяет выявлять потребности в оптимизации, такие как время выполнения запросов, продолжительность, используемая дисковая память (например, утечка памяти) и т. д.
Для достижения поставленных целей следует использовать следующие методы
Обработка запросов клиентов: эффективность и скорость
В современном деловом мире обработка запросов клиентов играет важную роль в построении хорошего взаимодействия с клиентами. Эффективная и быстрая обработка запросов не только повышает удовлетворенность клиентов, но и формирует их лояльность, что в свою очередь повышает прибыльность бизнеса. В этой статье описаны основные аспекты и методы оптимизации обработки запросов клиентов.
Что такое обработка запросов клиентов?
Обработка клиентских запросов — это ряд мер, направленных на своевременное и точное реагирование на вопросы, проблемы и потребности клиентов. Этот процесс включает в себя получение, анализ и принятие решения по запросу, а также предоставление ответа или решения клиенту.
Стратегии повышения скорости обработки запросов.
Полезные технологии.
Цифровые инструменты и технологии играют важную роль в оптимизации процесса обработки запросов клиентов. К основным из них относятся.
Рекомендуемая литература:.
Руководство по оптимизации SQL-запросов
При оптимизации производительности разработчики и архитекторы часто упускают из виду настройку SQL-запросов. Понимание принципов работы баз данных и создание более релевантных SQL-запросов может сыграть важную роль в повышении производительности. Эффективные SQL-запросы означают качественные и масштабируемые приложения.
В этой статье я хотел бы поделиться некоторыми приемами, которые могут значительно ускорить работу SQL. Начните оптимизировать свои SQL-запросы.
11: Переменные массива и объединения
Если у вас сложный запрос, например получение заказов клиентов с их именами и датами заказа, вам потребуется нечто большее, чем простой оператор select. В этом случае данные извлекаются из таблиц customer и order. Вот тут-то и вступают в игру ассоциации.
Давайте рассмотрим пример соединения.
SELECT Orders. OrderID, Customers. CustomerName, Orders. OrderDate FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders. CustomerID=Customers. CustomerID,.
Переменные массива — это локальные переменные, которые временно хранят данные и обладают всеми свойствами локальных переменных. Переменные массива не следует использовать в объединениях, поскольку SQL распознает переменную массива как один буквенно-цифровой символ. Массивные переменные быстры, но не очень хорошо работают в объединениях.
13: Использование установки noocount o
Используйте [nocount] при выполнении [insert] для выбора, удаления или обновления. SQL всегда возвращает соответствующее количество строк для этих функций. Поэтому, если есть сложные вопросы для многих соединений, производительность может пострадать.
При использовании SET NOOCOUNT ON, SQL не измеряет затронутые строки и не улучшает производительность.
Следующий пример гарантирует, что сообщения о количестве затронутых строк не будут отображаться.
AdventureWorks2012. Выключить NoCount? Отображение сообщений Go-Count. Выберите верхнюю (5) фамилию из персоны. персоны. Установите noCount, чтобы сообщение Go-Count не отображалось. Установить nocount? select top (5) lastname from person. person from lastname fike 'a%'; G O-SET NOOCOUNT to OFF. GO.14: Избегайте приказов, группировки по группам и очистки
Используйте упорядочивание, группировку по группам и отчетливое упорядочивание только в случае необходимости. SQL создает рабочие листы и помещает в них данные. Затем он упорядочивает данные на рабочих листах в соответствии с запросом и возвращает результаты.
17: Использование LAGs и Leads для последовательных строк
Функция LAG позволяет искать несколько строк в таблице, не соединяя таблицу с собой. Она возвращает значения из предыдущей строки таблицы.
LAG (выражение [, смещение [, значение_по_умолчанию]]) OVER (порядок по столбцам).
Функция lead делает то же самое, но для следующей строки.
Lead (expression [, offset [, default_value]]) over (порядок по столбцу)
Отказ от использования независимых соединений повышает производительность, поскольку количество функций чтения уменьшается. Однако необходимо проверить, как чтение и запаздывание влияют на запрос.
Поэтому моменты, рассмотренные в разделе Работа с заказами и Вопросы SQL, значительно ускорят вашу работу с СУБД.
@data_analysis_ml — телеграм-канал для продвинутого анализа данных
detector