VST आरेखों पर SQL क्वेरी निष्पादन योजना परत का उपयोग करना

प्रदर्शन अनुकूलन एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें हर कोई एक महान गुरु बनना चाहता है। अगर हम डेटाबेस के साथ काम करने के क्षेत्र में विशेषज्ञों के बारे में बात करते हैं, तो हम सभी शुरुआती के रूप में आते हैं और कैरियर की शुरुआत में हम बुनियादी बातों का अध्ययन करने में बहुत समय बिताते हैं, डेटाबेस सर्वर और अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने की कला को समझने की कोशिश कर रहे हैं। हालाँकि, और जैसे-जैसे आप विषय में गहरे होते जाते हैं, अनुकूलन का प्रदर्शन आसान नहीं होता।

प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ, डेटाबेस के क्षेत्र में आधुनिक "लचीला" दृष्टिकोण, और "निरंतर एकीकरण" की शुरूआत, केवल अंतिम उपयोगकर्ताओं से अनुरोधों के लिए तेजी से प्रतिक्रिया की आवश्यकता तेज हो जाती है। मोबाइल उपकरणों के प्रसार की वर्तमान स्थितियों में, डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम में बदलाव करने के लिए लगभग हमेशा आवश्यक होता है ताकि उपयोगकर्ताओं के "मूल" या WEB- अनुप्रयोगों के साथ डेटा विनिमय में तेजी लाई जा सके।

हम नई प्रौद्योगिकियों के निरंतर उद्भव और शुरूआत का गवाह बन रहे हैं। यह महान है! उसी समय, मौजूदा "पुरानी" प्रौद्योगिकियों को समर्थन करने के लिए बहुत ध्यान और समय की आवश्यकता होती है। डेटा का "महासागर", डेटाबेस का "समुद्र", अधिक वितरित सिस्टम। ट्यूनिंग और अनुकूलन के लिए कम समय बचा है। मौजूदा उपकरणों पर सिस्टम के संचालन की निरंतरता बढ़ाने के काम को संशोधित करने, बनाए रखने और परिवर्तन करने के लिए खिड़कियों को कम करना।

ट्यूनिंग डेटाबेस अनुकूलन के क्षेत्र में, अक्सर ऐसी स्थितियां होती हैं जब "सही" समाधान चुनना मुश्किल होता है। ऐसे मामलों में, आपको स्थिति का आकलन करने और इसे सुधारने के तरीके खोजने में मदद करने के लिए विभिन्न उपकरणों पर निर्भर रहना होगा। ऐसे उपकरणों में महारत हासिल करने के बाद, भविष्य में इसी तरह की स्थिति उत्पन्न होने पर सबसे अच्छा समाधान खोजना अक्सर आसान हो जाता है।
इस विचार के समर्थन में, मैं bulldba.com/db-optimizer ब्लॉग से एक दिलचस्प लेख के अनुवाद का हवाला दूंगा

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Embarcadero का नया DB ऑप्टीमाइज़र रिलीज़, संस्करण 3.0 से शुरू, एक बड़ी नई विशेषता है: एक क्वेरी योजना के साथ एक व्याख्या योजना को ओवरले करें!

[अनुवादक का नोट:
विजुअल एसक्यूएल ट्यूनिंग विज़ुअल ऑप्टिमाइज़ेशन (VST) आरेख एसक्यूएल पाठ को ग्राफिकल एसक्यूएल आरेख में बदल देता है, सांख्यिकीय जानकारी का उपयोग करते हुए तालिकाओं और विचारों में अनुक्रमित और बाधाएं दिखाता है, साथ ही साथ एसक्यूएल स्टेटमेंट जैसे कि प्रत्यक्ष और गर्भित कार्ट्रिज उत्पादों में उपयोग किए जाने वाले संचालन में शामिल होता है। और कई-से-कई रिश्ते। ]

उदाहरण के लिए निम्नलिखित प्रश्न लें:

SELECT COUNT (*) FROM a, b, c WHERE b.val2 = 100 AND a.val1 = b.id AND b.val1 = c.id; 

कॉलम b.id और c.id इंडेक्स बनाते हैं। DB अनुकूलक विंडो में, यह क्वेरी इस तरह दिखाई देती है:



इस तरह के कनेक्शन की लाल रेखाएँ, परिभाषाओं के अनुसार, कहती हैं कि संबंध "कई से कई" प्रकार के हो सकते हैं।
प्रश्न: "इस अनुरोध के लिए इष्टतम निष्पादन योजना क्या है?"

इस "क्वेरी ट्री" के लिए संभावित इष्टतम निष्पादन योजनाओं में से एक हो सकता है:

1. सबसे चयनात्मक फ़िल्टर के साथ प्रारंभ करें।
2. यदि संभव हो तो अधीनस्थ तालिकाओं पर JOIN चलाएं
3. यदि नहीं, तो JOIN को शीर्ष स्तर की तालिका के साथ निष्पादित करें

इस आरेख में केवल एक फिल्टर है। यह तालिका बी में हरे रंग के एफ प्रतीक द्वारा दर्शाया गया है। इस तालिका में क्वेरी में चयन मानदंड "b.val2 = 100" है।
ठीक है, आइए टेबल बी से शुरू करें। हम अपनी भविष्य की कार्यान्वयन योजना के साथ कहां जाते हैं? "अधीनस्थ" कौन है और "मुख्य" कौन है? कैसे निर्धारित किया जाए? .. Oracle क्वेरी प्लानिंग में समान कठिनाइयों का सामना करता है। कैसे समझें कि ओरेकल ने यह निर्णय क्यों लिया और दूसरे ने नहीं? DB ऑप्टिमाइज़र की नई सुविधाएँ यहाँ बचाव के लिए आती हैं।
डीबी ऑप्टिमाइज़र के पास वीएसटी आरेख पर वर्तमान निष्पादन योजना को ओवरले करने की एक शानदार शांत क्षमता है (मुझे यह बहुत पसंद है!)।



अब हम देखते हैं कि ओरेकल तालिका बी से शुरू होता है और इसे टेबल ए से जोड़ता है। क्या परिणाम तालिका सी से जुड़ा है? क्या यह योजना इष्टतम है?
मौजूदा सूचकांक को छोड़ दें और कुछ बाधाओं को जोड़ें

 alter table c add constraint c_pk_con unique (id); alter table b add constraint b_pk_con unique (id); 

आइए DB DBizer में फिर से क्वेरी का विश्लेषण करें:



अब हम देख सकते हैं कि कौन स्वामी है और कौन दास है, इसके आधार पर, इष्टतम क्वेरी निष्पादन योजना निर्धारित करें, जो कि बी को फ़िल्टर करने के साथ शुरू होती है, फिर सी से कनेक्ट हो रही है, फिर ए को देखते हैं कि ओरेकल अतिरिक्त अखंडता बाधाओं को कैसे संभालेगा।



आप देखें, निष्पादन योजना बाधाओं के प्रकाश में बदल गई है, और ओरेकल ने कार्यान्वयन योजना को उप-इष्टतम से इष्टतम में स्थानांतरित कर दिया है।

इस कहानी का नैतिक यह है कि सुनिश्चित करने के लिए, आपको डेटाबेस में अखंडता बाधाओं को परिभाषित करने की आवश्यकता है, क्योंकि यह डीबीएमएस क्वेरी ऑप्टिमाइज़र में योगदान देता है, लेकिन मुख्य बात जो मैं यहां दिखाना चाहता था वह वीएसटी आरेख पर क्वेरी निष्पादन योजना का आरोपण है, जो योजनाओं की तुलना करता है। बहुत सरल। समीपस्थ क्वेरी योजनाओं के साथ आसन्न VST आरेखों का उपयोग करके, आप मतभेदों को जल्दी और आसानी से देख सकते हैं



मैं इस सुविधा के बारे में अधिक लिखने की योजना बना रहा हूं। यह वास्तव में बहुत अच्छा है।
यहाँ एक जोनाथन लुईस लेख www.simple-talk.com/sql/performance/designing-efficient-sql-a-visual-approach से एक और उदाहरण दिया गया है
इसमें, जोनाथन अनुरोध पर चर्चा करता है:

 SELECT order_line_data FROM customers cus INNER JOIN orders ord ON ord.id_customer = cus.id INNER JOIN order_lines orl ON orl.id_order = ord.id INNER JOIN products prd1 ON prd1.id = orl.id_product INNER JOIN suppliers sup1 ON sup1.id = prd1.id_supplier WHERE cus.location = 'LONDON' AND ord.date_placed BETWEEN '04-JUN-10' AND '11-JUN-10' AND sup1.location = 'LEEDS' AND EXISTS (SELECT NULL FROM alternatives alt INNER JOIN products prd2 ON prd2.id = alt.id_product_sub INNER JOIN suppliers sup2 ON sup2.id = prd2.id_supplier WHERE alt.id_product = prd1.id AND sup2.location != 'LEEDS') 

जो वीएसटी आरेख पर इस तरह दिखता है:



यहाँ कई फ़िल्टर हैं, इसलिए हमें यह जानना होगा कि कौन सा सबसे अधिक चयनात्मक है, इसलिए हम आँकड़ों के चार्ट को चालू करेंगे (तालिकाओं के नीचे नीली संख्या फ़िल्टरिंग का प्रतिशत है, तालिकाओं के ऊपर हरे रंग की तालिका में पंक्तियों की संख्या है, संबंधों की रेखाओं पर संख्याएँ संख्या का प्रतिनिधित्व करती हैं) पंक्तियाँ इन दो तालिकाओं के जुड़ने से लौटती हैं)।



अब हम अनुकूलन करने का सबसे अच्छा तरीका निर्धारित कर सकते हैं। क्या ओरेकल ने इसका उपयोग किया?



क्या आप आशावादी त्रुटि देख सकते हैं?
गहरा हरा उस स्थान को इंगित करता है जहां निष्पादन शुरू होता है। यहां, दो स्थानों में: मुख्य अनुरोध के शरीर में और उपनगर में। लाल अनुरोध के समापन बिंदु को इंगित करता है।
एक अन्य उदाहरण (कार्ल अरो):



यहां, 4 जगहों पर निष्पादन शुरू होता है। ध्यान दें कि प्रत्येक शुरुआत से परिणाम सेट टेबल में शामिल होने के प्रत्येक बाद के परिणाम से कैसे जुड़े होते हैं। फाइनल को लाल रंग में इंगित किया गया है।

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^{[अनुवाद का अंत]}

आधुनिक वातावरण में डेटाबेस सिस्टम के अनुकूलन के लिए अक्सर उन्नत ज्ञान की आवश्यकता होती है, लेकिन, जैसा कि पहले, अधिकांश भाग के लिए एक कला बनी हुई है।

मान लीजिए कि किसी व्यक्ति के लिए सबसे इष्टतम समाधान खोजने के लिए संकेत और अनुक्रमित के सभी वैध विकल्पों का परीक्षण करना लगभग असंभव है। आपको Embarcadero DB Optimizer जैसे स्मार्ट टूल पर निर्भर रहना होगा, जो आपको सेटअप प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा और आपको दिए गए विकल्पों में से सबसे अच्छा विकल्प चुनने में मदद करेगा।
दिए गए उदाहरणों में, यह दिखाया गया था कि कैसे इसकी उन्नत विशेषताओं ने न केवल क्वेरी ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा खोजने में मदद की, बल्कि "नियमित" ओरेकल ऑप्टिमाइज़र द्वारा किए गए निर्णयों की व्याख्या प्राप्त करने के लिए, लापता विवरणों को खोजने के लिए जो भविष्य में अनुकूलक के "अधिक" सही काम को सुनिश्चित करते हैं।
वीएसटी आरेखों के साथ काम करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, जोनाथन लुईस द्वारा लेख या Embarcadero वेबसाइट पर लिंक देखें।