Você sabe o quão crucial é a otimização de desempenho de banco de dados?
O mundo funciona em torno dos dados (principalmente o empresarial). Para garantir que os dados sejam facilmente e rapidamente acessíveis, é obrigatório que os bancos de dados operem de maneira eficaz e estejam sempre disponíveis. No entanto, na prática, a manutenção do desempenho ideal do banco de dados pode se tornar um desafio complexo.
Muitos são os motivos pelos quais os bancos de dados podem apresentar falhas, mas de acordo com os especialistas em bancos de dados, os problemas de desempenho do SQL costumam ser ocasionados por consultas mal formuladas e indexações ineficazes.
É justamente nesta etapa que a otimização de desempenho entra. O processo envolve aprimorar as consultas SQL, para que elas operem da maneira mais suave possível, encontrando a rota mais rápida para responder a uma consulta. Mas uma dúvida que pode surgir é: por onde começar a otimização de desempenho e avaliar sua necessidade pode ser um desafio?
E a resposta é: Aprimorando sua abordagem à otimização de desempenho de banco de dados.
A forma como você aborda a otimização de desempenho de banco de dados dependerá dos problemas de desempenho que necessita solucionar. A solução depende muito das particularidades de cada negócio, mas existem algumas diretrizes gerais que são recomendadas. Confira 10 maneiras de otimizar o desempenho do seu banco de dados:
1 - Mantenha as estatísticas atualizadas
As estatísticas da tabela impactam na geração de planos de execução funcionais. Quando as estatísticas estão desatualizadas na ferramenta de otimização de desempenho, o plano de execução não é otimizado no cenário atual.
Quando a ferramenta de otimização de desempenho utiliza estatísticas desatualizadas, o plano de execução não será otimizado para a situação atual.
2 - Não utilize curingas no início
Ao incluir curingas no início dos parâmetros, você força uma varredura completa da tabela, mesmo se houver um campo indexado nela. Isso pode prejudicar a velocidade de entrega dos resultados da consulta. Além disso, outras consultas podem ser afetadas, já que a leitura de todos esses dados na memória elevará a utilização da CPU, comprometendo o armazenamento de recursos para outras consultas.
3 – Prefira não utilizar SELECT *
A recomendação é válida principalmente se você estiver lidando com tabelas extensas (pense em centenas de colunas e milhões de registros). Caso um aplicativo necessite somente de algumas colunas, é mais eficaz incluí-las individualmente em vez de realizar uma consulta por todas as informações. Lembrando sempre que, a leitura de dados adicionais pode levar ao aumento da utilização da CPU e à sobrecarga de memória. O recomendado é monitorar a Expectativa de Vida da Página (PLE) para garantir que esse problema seja evitado.
4 - Faça uso das restrições
As restrições proporcionam um método eficaz para acelerar consultas e auxiliam o otimizador SQL na criação de planos de execução mais eficientes. Contudo, o aprimoramento do desempenho pode necessitar de uma alocação adicional de memória para os dados. A agilidade de consulta aprimorada pode justificar esse custo, dependendo dos objetivos comerciais, mas é importante estar ciente desse equilíbrio.
5 – Estude o plano de execução real, não o estimado
O plano de execução estimado é útil durante a redação de consultas, já que oferece uma prévia de como o plano será executado. Contudo, ele não considera os tipos de dados dos parâmetros, que podem estar incorretos. Para obter os resultados mais aproximados na otimização de desempenho, é recomendado revisar o plano de execução real, pois ele se baseia nas estatísticas mais recentes e precisas.
6 - Ajuste as consultas fazendo pequenas alterações de cada vez
Faça diversas alterações de uma só vez não é o recomendado no processo. Uma abordagem mais eficiente para a otimização de consultas consiste em iniciar pelas operações mais dispendiosas e progredir a partir disso.
7 - Ajuste os índices para reduzir as operações de I/O
Antes de analisar diretamente problemas de I/O, tente ajustar os índices e otimizar as consultas. Leve em consideração a aplicação de um índice abrangente que inclua todas as colunas da consulta, o que diminuirá a necessidade de retornar à tabela, já que ele pode extrair todas as informações diretamente do índice. O ajuste de índices e otimização de consultas possui relevância em praticamente todas as áreas de desempenho, de modo que a otimização desses aspectos muitas vezes soluciona diversos outros problemas de desempenho.
8 – Elabore análises dos planos de consulta
Para uma execução mais eficiente das operações de banco de dados, aproveite a inteligência artificial para analisar o plano de execução e determinar como modificá-lo.
9 - Compare o SQL otimizado com o SQL original
Ao otimizar consultas SQL, é essencial destacar as alterações na declaração SQL, para possibilitar a comparação entre a versão original e a versão otimizada. Colete métricas de linha de base, como I/O lógica, para comparação enquanto a otimização está em andamento. Evite realizar alterações até que tenha certeza de que a versão otimizada é precisa (ou seja, inclui estatísticas atuais) e realmente melhora o desempenho.
10 - Automatize a otimização do SQL
Além de analisar a instrução SQL, as ferramentas de automação de otimização do SQL também podem reescrevê-la automaticamente ou otimizar índices até encontrar a variação que mais aprimora o tempo de execução da consulta.
Como tornar o ajuste de desempenho do banco de dados uma prática rotineira?
O ajuste de desempenho é fundamental para melhorar a performance do banco de dados. Ao se concentrar na otimização de consultas e na limpeza de índices, uma grande parte dos problemas de desempenho pode ser resolvida sem muito trabalho. O ajuste regular do desempenho do banco de dados ajuda a garantir alta disponibilidade e tempos de resposta rápidos, o que é essencial para os usuários finais de hoje, que exigem nada menos do que 100% dos aplicativos nos quais dependem.