Užklausų optimizavimas: išsamus žvilgsnis į sąnaudomis pagrįstą užklausų planavimą

Duomenų bazių pasaulyje efektyvus užklausų vykdymas yra svarbiausias. Didėjant duomenų rinkiniams ir užklausoms tampant sudėtingesnėms, vis svarbesnis tampa sudėtingų užklausų optimizavimo metodų poreikis. Sąnaudomis pagrįstas užklausų planavimas (CBO) yra šiuolaikinių duomenų bazių valdymo sistemų (DBMS) kertinis akmuo, leidžiantis joms protingai pasirinkti efektyviausią vykdymo strategiją konkrečiai užklausai.

Kas yra užklausų optimizavimas?

Užklausų optimizavimas – tai efektyviausio SQL užklausos vykdymo plano pasirinkimo procesas. Vieną užklausą dažnai galima vykdyti daugeliu skirtingų būdų, o tai lemia labai skirtingas našumo charakteristikas. Užklausų optimizatoriaus tikslas – išanalizuoti šias galimybes ir pasirinkti planą, kuris sumažina išteklių sunaudojimą, pvz., procesoriaus laiką, I/O operacijas ir tinklo pralaidumą.

Be užklausų optimizavimo, net paprastos užklausos gali užtrukti nepriimtinai ilgai, kai jos vykdomos dideliuose duomenų rinkiniuose. Todėl efektyvus optimizavimas yra būtinas norint išlaikyti reaktyvumą ir masteliamumą duomenų bazių programose.

Užklausų optimizatoriaus vaidmuo

Užklausų optimizatorius yra DBMS komponentas, atsakingas už deklaratyvios SQL užklausos transformavimą į vykdomą planą. Jis veikia keliais etapais, įskaitant:

• Parsinimas ir validavimas: SQL užklausa parsinama siekiant užtikrinti, kad ji atitiktų duomenų bazės sintaksę ir semantiką. Tikrinamos sintaksės klaidos, lentelės egzistavimas ir stulpelių galiojimas.
• Užklausų perrašymas: Užklausa transformuojama į ekvivalentišką, bet potencialiai efektyvesnę formą. Tai gali apimti išraiškų supaprastinimą, algebrinių transformacijų taikymą arba nereikalingų operacijų pašalinimą. Pavyzdžiui, `WHERE col1 = col2 AND col1 = col2` galėtų būti supaprastinta į `WHERE col1 = col2`.
• Plano generavimas: Optimizatorius sukuria galimų vykdymo planų rinkinį. Kiekvienas planas reiškia skirtingą būdą užklausai vykdyti, kuris skiriasi tokiais aspektais kaip lentelių sujungimų tvarka, indeksų naudojimas ir rūšiavimo bei agregavimo algoritmų pasirinkimas.
• Sąnaudų įvertinimas: Optimizatorius įvertina kiekvieno plano sąnaudas, remdamasis statistine informacija apie duomenis (pvz., lentelių dydžiai, duomenų pasiskirstymas, indekso selektyvumas). Šios sąnaudos paprastai išreiškiamos įvertintu išteklių naudojimu (I/O, CPU, atmintis).
• Plano pasirinkimas: Optimizatorius pasirenka planą, kurio įvertintos sąnaudos yra mažiausios. Tada šį planą kompiliuoja ir vykdo duomenų bazės variklis.

Sąnaudomis pagrįstas ir taisyklėmis pagrįstas optimizavimas

Yra du pagrindiniai užklausų optimizavimo būdai: taisyklėmis pagrįstas optimizavimas (RBO) ir sąnaudomis pagrįstas optimizavimas (CBO).

• Taisyklėmis pagrįstas optimizavimas (RBO): RBO remiasi iš anksto apibrėžtų taisyklių rinkiniu užklausai transformuoti. Šios taisyklės paprastai grindžiamos euristika ir bendrais duomenų bazės projektavimo principais. Pavyzdžiui, įprasta taisyklė gali būti pasirinkimų (WHERE klauzių) atlikimas kuo anksčiau užklausos vykdymo grandinėje. RBO paprastai yra paprastesnis įgyvendinti nei CBO, bet jis gali būti mažiau efektyvus sudėtinguose scenarijuose, kai optimalus planas labai priklauso nuo duomenų charakteristikų. RBO yra tvarkos pagrindu – taisyklės taikomos iš anksto nustatyta tvarka.
• Sąnaudomis pagrįstas optimizavimas (CBO): CBO naudoja statistinę informaciją apie duomenis, kad įvertintų skirtingų vykdymo planų sąnaudas. Tada ji pasirenka planą, kurio įvertintos sąnaudos yra mažiausios. CBO yra sudėtingesnis nei RBO, tačiau jis dažnai gali pasiekti žymiai geresnį našumą, ypač užklausoms, apimančioms dideles lenteles, sudėtingus sujungimus ir nevienodus duomenų pasiskirstymus. CBO yra duomenimis pagrįstas.

Šiuolaikinės duomenų bazių sistemos daugiausia naudoja CBO, dažnai papildytas RBO taisyklėmis konkrečioms situacijoms arba kaip atsarginį mechanizmą.

Kaip veikia sąnaudomis pagrįstas užklausų planavimas

CBO pagrindas yra tikslus skirtingų vykdymo planų sąnaudų įvertinimas. Tai apima kelis pagrindinius veiksmus:

1. Kandidatų vykdymo planų generavimas

Užklausų optimizatorius sukuria galimų užklausos vykdymo planų rinkinį. Šis rinkinys gali būti gana didelis, ypač sudėtingoms užklausoms, apimančioms kelias lenteles ir sujungimus. Optimizatorius naudoja įvairius metodus, kad sumažintų paieškos erdvę ir išvengtų akivaizdžiai neoptimalių planų generavimo. Dažniausiai naudojami metodai:

• Heuristika: Naudojami patarimai paieškos procesui valdyti. Pavyzdžiui, optimizatorius gali teikti pirmenybę planams, kurie naudoja indeksus dažnai pasiekiamiems stulpeliams.
• Šakojimas ir apribojimas: Sistemingai tyrinėja paieškos erdvę, išlaikant apatinę bet kokių likusių planų sąnaudų ribą. Jei apatinė riba viršija iki šiol rasto geriausio plano sąnaudas, optimizatorius gali apkarpyti atitinkamą paieškos medžio šaką.
• Dinaminis programavimas: Užklausų optimizavimo problemos skirstymas į mažesnes subproblemas ir jų sprendimas rekursyviai. Tai gali būti veiksminga optimizuojant užklausas su keliais sujungimais.

Vykdymo plano atvaizdavimas skirtingose duomenų bazių sistemose skiriasi. Dažniausiai naudojamas atvaizdavimas yra medžio struktūra, kurioje kiekvienas mazgas žymi operatorių (pvz., `SELECT`, `JOIN`, `SORT`), o kraštai žymi duomenų srautą tarp operatorių. Medžio lapų mazgai paprastai žymi pagrindines lenteles, susijusias su užklausa.

Pavyzdys:

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

Galimas vykdymo planas (supaprastintas):

  
  Join (Nested Loop Join)
   / \
  Scan (Orders)   Scan (Index Scan on Customers.Country)
  

2. Plano sąnaudų įvertinimas

Kai optimizatorius sugeneravo kandidatų planų rinkinį, jis turi įvertinti kiekvieno plano sąnaudas. Šios sąnaudos paprastai išreiškiamos įvertintu išteklių naudojimu, pavyzdžiui, I/O operacijomis, CPU laiku ir atminties sunaudojimu.

Sąnaudų įvertinimas labai priklauso nuo statistinės informacijos apie duomenis, įskaitant:

• Lentelių statistika: Eilučių skaičius, puslapių skaičius, vidutinis eilutės dydis.
• Stulpelių statistika: Skirtingų reikšmių skaičius, minimalios ir maksimalios reikšmės, histogramos.
• Indeksų statistika: Skirtingų raktų skaičius, B-medžio aukštis, klasterizacijos faktorius.

Šią statistiką paprastai renka ir palaiko DBMS. Būtina periodiškai atnaujinti šią statistiką, kad būtų užtikrintas tikslus sąnaudų įvertinimas. Pasenusi statistika gali lemti tai, kad optimizatorius pasirinks neoptimalius planus.

Optimizatorius naudoja sąnaudų modelius šiai statistikai paversti sąnaudų įvertinimais. Sąnaudų modelis yra formulių rinkinys, kuris prognozuoja skirtingų operatorių išteklių sunaudojimą, remdamasis įvesties duomenimis ir operatoriaus charakteristikomis. Pavyzdžiui, lentelės nuskaitymo sąnaudos gali būti įvertintos pagal puslapių skaičių lentelėje, o indekso paieškos sąnaudos gali būti įvertintos pagal B-medžio aukštį ir indekso selektyvumą.

Skirtingi duomenų bazių tiekėjai gali naudoti skirtingus sąnaudų modelius, ir netgi vieno tiekėjo viduje gali būti skirtingi sąnaudų modeliai skirtingiems operatorių ar duomenų struktūrų tipams. Sąnaudų modelio tikslumas yra svarbiausias veiksnys užklausų optimizatoriaus efektyvumui.

Pavyzdys:

Apsvarstykite galimybę įvertinti dviejų lentelių, `Orders` ir `Customers`, sujungimo sąnaudas, naudojant įdėtą kilpos sujungimą.

• Eilučių skaičius `Orders`: 1 000 000
• Eilučių skaičius `Customers`: 10 000
• Apytikslės vienos eilutės skaitymo iš `Orders` sąnaudos: 0,01 sąnaudų vienetas
• Apytikslės vienos eilutės skaitymo iš `Customers` sąnaudos: 0,02 sąnaudų vienetai

Jei `Customers` yra išorinė lentelė, apytikslės sąnaudos yra:

(Visos eilučių iš `Customers` skaitymo sąnaudos) + (`Customers` eilučių skaičius * atitinkamų eilučių iš `Orders` skaitymo sąnaudos)

(10 000 * 0,02) + (10 000 * (Sąnaudos atitikmens radimui))

Jei yra tinkamas indeksas sujungimo stulpelyje `Orders`, atitikmens radimo sąnaudos būtų mažesnės. Jei ne, sąnaudos yra daug didesnės, todėl kitas sujungimo algoritmas yra efektyvesnis.

3. Optimalaus plano pasirinkimas

Įvertinus kiekvieno kandidato plano sąnaudas, optimizatorius pasirenka planą, kurio įvertintos sąnaudos yra mažiausios. Tada šis planas kompiliuojamas į vykdomą kodą ir vykdomas duomenų bazės variklio.

Plano pasirinkimo procesas gali būti skaičiavimo požiūriu brangus, ypač sudėtingoms užklausoms su daugybe galimų vykdymo planų. Optimizatorius dažnai naudoja tokius metodus kaip euristika ir šakojimas ir apribojimas, kad sumažintų paieškos erdvę ir per protingą laiką rastų gerą planą.

Pasirinktas planas paprastai talpinamas atmintinėje vėlesniam naudojimui. Jei ta pati užklausa vykdoma dar kartą, optimizatorius gali gauti talpykloje saugomą planą ir išvengti užklausos optimizavimo išlaidų. Tačiau jei pagrindiniai duomenys smarkiai pasikeičia (pvz., dėl didelių atnaujinimų ar įterpimų), talpykloje saugomas planas gali tapti neoptimalus. Tokiu atveju optimizatoriui gali tekti iš naujo optimizuoti užklausą, kad būtų sukurtas naujas planas.

Veiksniai, turintys įtakos sąnaudomis pagrįstam užklausų planavimui

CBO efektyvumas priklauso nuo kelių veiksnių:

• Statistikos tikslumas: Optimizatorius remiasi tikslia statistika, kad įvertintų skirtingų vykdymo planų sąnaudas. Pasenusi arba netiksli statistika gali lemti tai, kad optimizatorius pasirinks neoptimalius planus.
• Sąnaudų modelių kokybė: Optimizatoriaus naudojami sąnaudų modeliai turi tiksliai atspindėti skirtingų operatorių išteklių sunaudojimą. Netikslūs sąnaudų modeliai gali lemti blogą plano pasirinkimą.
• Paieškos erdvės pilnumas: Optimizatorius turi gebėti ištirti pakankamai didelę paieškos erdvės dalį, kad rastų gerą planą. Jei paieškos erdvė yra per ribota, optimizatorius gali praleisti potencialiai geresnius planus.
• Užklausos sudėtingumas: Didėjant užklausų sudėtingumui (daugiau sujungimų, daugiau subužklausų, daugiau agregavimo), galimų vykdymo planų skaičius auga eksponentiškai. Dėl to sunkiau rasti optimalų planą ir padidėja laikas, reikalingas užklausų optimizavimui.
• Aparatūros ir sistemos konfigūracija: Tokie veiksniai kaip procesoriaus greitis, atminties dydis, disko I/O pralaidumas ir tinklo delsos gali turėti įtakos skirtingų vykdymo planų sąnaudoms. Optimizatorius turėtų atsižvelgti į šiuos veiksnius įvertindamas sąnaudas.

Sąnaudomis pagrįsto užklausų planavimo iššūkiai ir apribojimai

Nepaisant jo pranašumų, CBO taip pat susiduria su keliais iššūkiais ir apribojimais:

• Sudėtingumas: CBO įgyvendinimas ir priežiūra yra sudėtingas uždavinys. Tam reikia gilinti duomenų bazės vidaus, užklausų apdorojimo algoritmų ir statistinio modeliavimo žinias.
• Įvertinimo klaidos: Sąnaudų įvertinimas iš prigimties yra netobulas. Optimizatorius gali tik įvertinti, remdamasis turima statistika, ir šie įvertinimai ne visada gali būti tikslūs, ypač sudėtingoms užklausoms ar pasislinkusiems duomenų pasiskirstymams.
• Optimizavimo sąnaudos: Pati užklausų optimizavimo procedūra sunaudoja išteklius. Labai paprastoms užklausoms optimizavimo sąnaudos gali nusverti geresnio plano pasirinkimo naudą.
• Plano stabilumas: Maži užklausos, duomenų ar sistemos konfigūracijos pakeitimai kartais gali lemti, kad optimizatorius pasirinks kitą vykdymo planą. Tai gali būti problemiška, jei naujas planas veikia prastai arba jei jis panaikina programos kodo prielaidas.
• Realiojo pasaulio žinių stoka: CBO remiasi statistiniu modeliavimu. Ji gali neapimti visų realaus pasaulio darbo krūvio ar duomenų charakteristikų aspektų. Pavyzdžiui, optimizatorius gali nežinoti konkrečių duomenų priklausomybių ar verslo taisyklių, kurios galėtų turėti įtakos optimaliam vykdymo planui.

Geriausia užklausų optimizavimo praktika

Norėdami užtikrinti optimalų užklausų veikimą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Nuolat atnaujinkite statistiką: Reguliariai atnaujinkite duomenų bazės statistiką, kad optimizatorius turėtų tikslią informaciją apie duomenis. Dauguma DBMS suteikia įrankius statistikai automatiškai atnaujinti.
• Išmintingai naudokite indeksus: Kurkite indeksus dažnai užklausiems stulpeliams. Tačiau venkite sukurti per daug indeksų, nes tai gali padidinti rašymo operacijų sąnaudas.
• Rašykite efektyvias užklausas: Venkite konstruktų, kurie gali trukdyti užklausų optimizavimui, pvz., susietų subužklausų ir `SELECT *`. Naudokite aiškius stulpelių sąrašus ir rašykite užklausas, kurias optimizatoriui būtų lengva suprasti.
• Supraskite vykdymo planus: Išmokite ištirti užklausų vykdymo planus, kad nustatytumėte galimus kliūtis. Dauguma DBMS pateikia įrankius vykdymo planams vizualizuoti ir analizuoti.
• Derinkite užklausų parametrus: Eksperimentuokite su skirtingais užklausų parametrais ir duomenų bazės konfigūracijos nustatymais, kad optimizuotumėte našumą. Kreipkitės į savo DBMS dokumentaciją, kad gautumėte patarimų dėl parametrų derinimo.
• Apsvarstykite užklausų patarimus: Kai kuriais atvejais jums gali tekti pateikti optimizatoriui patarimus, kad jis pasirinktų geresnį planą. Tačiau naudokite patarimus taupiai, nes jie gali padaryti užklausas mažiau perkeliamas ir sunkiau prižiūrimas.
• Reguliarus veikimo stebėjimas: Reguliariai stebėkite užklausų veikimą, kad galėtumėte aptikti ir proaktyviai spręsti veikimo problemas. Naudokite veikimo stebėjimo įrankius, kad nustatytumėte lėtas užklausas ir sektumėte išteklių naudojimą.
• Tinkamas duomenų modeliavimas: Efektyvus duomenų modelis yra labai svarbus geram užklausų veikimui. Normalizuokite savo duomenis, kad sumažintumėte perteklių ir pagerintumėte duomenų vientisumą. Apsvarstykite galimybę denormalizuoti dėl našumo priežasčių, kai tai tinka, bet žinokite kompromisus.

Sąnaudomis pagrįstos optimizacijos pavyzdžiai veikiant

Panagrinėkime keletą konkrečių pavyzdžių, kaip CBO gali pagerinti užklausos našumą:

Pavyzdys 1: Tinkamos sujungimo tvarkos pasirinkimas

Apsvarstykite šią užklausą:

  
  SELECT * FROM Orders o
  JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID
  JOIN Products p ON o.ProductID = p.ProductID
  WHERE c.Country = 'Germany';
  

Optimizatorius gali pasirinkti skirtingas sujungimo tvarkas. Pavyzdžiui, pirmiausia jis galėtų sujungti `Orders` ir `Customers`, tada sujungti rezultatą su `Products`. Arba pirmiausia jis galėtų sujungti `Customers` ir `Products`, tada sujungti rezultatą su `Orders`.

Optimali sujungimo tvarka priklauso nuo lentelių dydžių ir `WHERE` klauzės selektyvumo. Jei `Customers` yra maža lentelė ir `WHERE` klauzė žymiai sumažina eilučių skaičių, gali būti efektyviau pirmiausia sujungti `Customers` ir `Products`, tada sujungti rezultatą su `Orders`. CBO įvertina kiekvienos galimos sujungimo tvarkos tarpinių rezultatų rinkinių dydžius, kad pasirinktų efektyviausią variantą.

Pavyzdys 2: Indeksų pasirinkimas

Apsvarstykite šią užklausą:

  
  SELECT * FROM Employees
  WHERE Department = 'Sales' AND Salary > 50000;
  

Optimizatorius gali pasirinkti, ar naudoti indeksą stulpelyje `Department`, indeksą stulpelyje `Salary` ar sudėtinį indeksą abiejuose stulpeliuose. Pasirinkimas priklauso nuo `WHERE` klauzių selektyvumo ir indeksų charakteristikų.

Jei `Department` stulpelis turi didelį selektyvumą (t. y., tik nedidelis darbuotojų skaičius priklauso skyriui „Sales“) ir yra indeksas stulpelyje `Department`, optimizatorius gali pasirinkti jį naudoti norėdamas greitai gauti darbuotojus iš skyriaus „Sales“, tada filtruoti rezultatus pagal stulpelį `Salary`.

CBO atsižvelgia į stulpelių kardinalumą, indekso statistiką (klasterizacijos faktorius, skirtingų raktų skaičius) ir apytikslį eilučių, grąžintų iš skirtingų indeksų, skaičių, kad atliktų optimalų pasirinkimą.

Pavyzdys 3: Tinkamo sujungimo algoritmo pasirinkimas

Optimizatorius gali pasirinkti skirtingus sujungimo algoritmus, pvz., įdėtos kilpos sujungimą, maišos sujungimą ir sujungimą. Kiekvienas algoritmas turi skirtingas veikimo charakteristikas ir geriausiai tinka skirtingiems scenarijams.

• Įdėtos kilpos sujungimas: Tinka mažoms lentelėms arba kai yra indeksas vieno iš lentelių sujungimo stulpelyje.
• Maišos sujungimas: Puikiai tinka didelėms lentelėms, kai yra pakankamai atminties.
• Sujungimas: Reikia, kad įvesties lentelės būtų surūšiuotos pagal sujungimo stulpelį. Tai gali būti efektyvu, jei lentelės jau surūšiuotos arba jei rūšiavimas yra palyginti nebrangus.

CBO atsižvelgia į lentelių dydį, indeksų prieinamumą ir turimos atminties kiekį, kad pasirinktų efektyviausią sujungimo algoritmą.

Užklausų optimizavimo ateitis

Užklausų optimizavimas – besivystanti sritis. Didėjant duomenų bazių dydžiui ir sudėtingumui, taip pat atsiradus naujoms aparatūros ir programinės įrangos technologijoms, užklausų optimizatoriai turi prisitaikyti prie naujų iššūkių.

Kai kurios naujos užklausų optimizavimo tendencijos apima:

• Mašininis mokymasis sąnaudų įvertinimui: Mašininio mokymosi metodų naudojimas siekiant pagerinti sąnaudų įvertinimo tikslumą. Mašininio mokymosi modeliai gali mokytis iš ankstesnių užklausų vykdymo duomenų, kad tiksliau prognozuotų naujų užklausų sąnaudas.
• Adaptyvus užklausų optimizavimas: Nuolatinis užklausų veikimo stebėjimas ir dinaminis vykdymo plano koregavimas pagal stebimą elgesį. Tai gali būti ypač naudinga tvarkant nenuspėjamus darbo krūvius ar kintančias duomenų charakteristikas.
• Debesų užklausų optimizavimas: Užklausų optimizavimas debesų kompiuterijos duomenų bazių sistemoms, atsižvelgiant į specifines debesų infrastruktūros charakteristikas, pvz., paskirstytą saugyklą ir elastingą masteliamumą.
• Užklausų optimizavimas naujiems duomenų tipams: Užklausų optimizatorių išplėtimas, kad būtų galima tvarkyti naujus duomenų tipus, pvz., JSON, XML ir erdvinius duomenis.
• Savaime besireguliuojančios duomenų bazės: Duomenų bazių sistemų kūrimas, kurios gali automatiškai susireguliuoti pagal darbo krūvio modelius ir sistemos charakteristikas, sumažinant rankinio įsikišimo poreikį.

Išvada

Sąnaudomis pagrįstas užklausų planavimas yra svarbi technika duomenų bazių našumui optimizuoti. Kruopščiai įvertindamas skirtingų vykdymo planų sąnaudas ir pasirinkdamas efektyviausią variantą, CBO gali žymiai sumažinti užklausos vykdymo laiką ir pagerinti bendrą sistemos našumą. Nors CBO susiduria su iššūkiais ir apribojimais, ji išlieka šiuolaikinių duomenų bazių valdymo sistemų pagrindas, o nuolatiniai tyrimai ir plėtra nuolat didina jos efektyvumą.

Suprasdami CBO principus ir vadovaudamiesi geriausia užklausų optimizavimo praktika, galite sukurti didelio našumo duomenų bazių programas, kurios gali susidoroti net su sudėtingiausiais darbo krūviais. Būdamas informuotas apie naujausias užklausų optimizavimo tendencijas, galėsite panaudoti naujas technologijas ir metodus, kad dar labiau pagerintumėte savo duomenų bazių sistemų našumą ir masteliamumą.