ചോദ്യം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ആഴത്തിലുള്ള പഠനം

ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ലോകത്ത്, കാര്യക്ഷമമായ ചോദ്യ നിർവ്വഹണം പരമപ്രധാനമാണ്. ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വളരുന്തോറും ചോദ്യങ്ങൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാകുന്തോറും, സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെ ആവശ്യകത വർധിക്കുന്നു. കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണം (CBO) ആധുനിക ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെൻ്റ് സിസ്റ്റംസിന്റെ (DBMS) ഒരു മൂലക്കല്ലായി നിലകൊള്ളുന്നു, ഇത് ഒരു ചോദ്യത്തിനായി ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ നിർവ്വഹണ തന്ത്രം ബുദ്ധിപരമായി തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

ചോദ്യം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ എന്നാൽ എന്ത്?

ഒരു SQL ചോദ്യത്തിനായി ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ. ഒരൊറ്റ ചോദ്യം പല വ്യത്യസ്ത രീതിയിൽ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ പ്രകടന സ്വഭാവങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. CPU സമയം, I/O പ്രവർത്തനങ്ങൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് പോലുള്ള, വിഭവങ്ങളുടെ ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക എന്നതാണ് ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസറിന്റെ ലക്ഷ്യം.

ചോദ്യം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ, ലാർജ് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ലളിതമായ ചോദ്യങ്ങൾ പോലും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ വളരെ കൂടുതൽ സമയം എടുത്തേക്കാം. അതിനാൽ, ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രതികരണശേഷിയും സ്കേലബിളിറ്റിയും നിലനിർത്തുന്നതിന് ഫലപ്രദമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ അത്യാവശ്യമാണ്.

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസറിൻ്റെ പങ്ക്

ഒരു എക്സിക്യൂട്ടബിൾ പ്ലാനിലേക്ക് ഒരു ഡിക്ലറേറ്റീവ് SQL ചോദ്യം രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഉത്തരവാദിയായ ഒരു DBMS-ൻ്റെ ഘടകമാണ് ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസർ. ഇത് നിരവധി ഘട്ടങ്ങളായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:

• പാഴ്സിംഗും മൂല്യനിർണ്ണയവും: ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ ശൈലിയും അർത്ഥവും അനുസരിച്ചുള്ളതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ SQL ചോദ്യം പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നു. ഇത് ശൈലീപരമായ പിശകുകൾ, പട്ടികയുടെ നിലനിൽപ്പ്, കോളത്തിന്റെ സാധുത എന്നിവ പരിശോധിക്കുന്നു.
• ചോദ്യം വീണ്ടും എഴുതുന്നത്: ചോദ്യം തുല്യമായ, എന്നാൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ രൂപത്തിലേക്ക് രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നു. ഇത് എക്സ്പ്രഷനുകൾ ലളിതമാക്കുകയോ, ബീജഗണിത പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രയോഗിക്കുകയോ, അല്ലെങ്കിൽ അധിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുകയോ ചെയ്തേക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, `WHERE col1 = col2 AND col1 = col2` എന്നത് `WHERE col1 = col2` എന്നതിലേക്ക് ലളിതമാക്കാൻ കഴിയും.
• പ്ലാൻ ഉണ്ടാക്കുക: ഒപ്റ്റിമൈസർ സാധ്യമായ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഓരോ പ്ലാനും ചോദ്യം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള വ്യത്യസ്തമായ രീതിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഇത് പട്ടിക ജോയിനുകളുടെ ക്രമം, സൂചികകളുടെ ഉപയോഗം, അടുക്കുന്നതിനും അഗ്രഗേഷനുമുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് എന്നിങ്ങനെയുളള കാര്യങ്ങളിൽ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
• ചെലവ് കണക്കാക്കൽ: ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, പട്ടികയുടെ വലുപ്പങ്ങൾ, ഡാറ്റാ വിതരണങ്ങൾ, സൂചിക സെലക്റ്റിവിറ്റി) അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓരോ പ്ലാനിൻ്റെയും ചിലവ് ഒപ്റ്റിമൈസർ കണക്കാക്കുന്നു. ഈ ചിലവ് സാധാരണയായി കണക്കാക്കിയ വിഭവ ഉപയോഗത്തിന്റെ (I/O, CPU, മെമ്മറി) അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നത്.
• പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള പ്ലാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഈ പ്ലാൻ പിന്നീട് ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ച് കംപൈൽ ചെയ്യുകയും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് vs. റൂൾ-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി രണ്ട് പ്രധാന സമീപനങ്ങളുണ്ട്: റൂൾ-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (RBO) കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (CBO).

• റൂൾ-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (RBO): ചോദ്യം രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുന്നതിന് RBO മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള നിയമങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ നിയമങ്ങൾ സാധാരണയായി ഡാറ്റാബേസ് രൂപകൽപ്പനയുടെ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്കുകളും പൊതുതത്വങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ചോദ്യം എക്സിക്യൂഷൻ പൈപ്പ്ലൈനിൽ കഴിയുന്നത്രയും വേഗത്തിൽ സെലക്ഷനുകൾ (WHERE വ്യവസ്ഥകൾ) നടത്തുക എന്നത് ഒരു സാധാരണ നിയമമായിരിക്കാം. CBO യെക്കാൾ നടപ്പിലാക്കാൻ RBO ലളിതമാണ്, എന്നാൽ ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവത്തെ ആശ്രയിച്ച് ഒപ്റ്റിമൽ പ്ലാൻ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് കുറഞ്ഞ ഫലപ്രാപ്തി നൽകും. RBO ഓർഡർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് - നിയമങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ക്രമത്തിലാണ് പ്രയോഗിക്കുന്നത്.
• കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (CBO): വ്യത്യസ്ത എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ചിലവ് കണക്കാക്കാൻ CBO ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. തുടർന്ന് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. RBO യെക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമാണ് CBO, എന്നാൽ വലിയ പട്ടികകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ ജോയിനുകൾ, ഏകീകൃതമല്ലാത്ത ഡാറ്റാ വിതരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഇത് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കാൻ കഴിയും. CBO ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമാണ്.

ആധുനിക ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ CBO കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പ്രത്യേക സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ബാക്ക്അപ്പ് സംവിധാനമായി RBO നിയമങ്ങൾ ഇതിനോടൊപ്പം ചേർക്കുന്നു.

കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

വിവിധ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ചിലവ് കൃത്യമായി കണക്കാക്കുന്നതിലാണ് CBO യുടെ കാതൽ. ഇതിൽ നിരവധി പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1. കാൻഡിഡേറ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു

ചോദ്യത്തിനായി സാധ്യമായ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസർ ഉണ്ടാക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം പട്ടികകളും ജോയിനുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഈ സെറ്റ് വളരെ വലുതായിരിക്കും. വ്യക്തമല്ലാത്ത പ്ലാനുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാനും തിരയൽ ഇടം വെട്ടിച്ചുരുക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസർ വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഇവയാണ്:

• ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സ്: തിരയൽ പ്രക്രിയയെ നയിക്കാൻ തത്വങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പതിവായി ആക്സസ് ചെയ്യുന്ന കോളങ്ങളിൽ സൂചികകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്ലാനുകൾക്ക് ഒപ്റ്റിമൈസർ മുൻഗണന നൽകിയേക്കാം.
• ബ്രാഞ്ച്-ആൻഡ്-ബൗണ്ട്: ശേഷിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും പ്ലാനുകളുടെ ചിലവിൽ ഒരു താഴ്ന്ന പരിധി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് തിരയൽ ഇടം വ്യവസ്ഥാപിതമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു. ഇതുവരെയുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പ്ലാനിൻ്റെ ചിലവിനെക്കാൾ താഴ്ന്ന പരിധി കവിയുകയാണെങ്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൈസറിന് തിരയൽ ട്രീയുടെ അനുബന്ധ ബ്രാഞ്ച് വെട്ടിച്ചുരുക്കാൻ കഴിയും.
• ഡൈനാമിക് പ്രോഗ്രാമിംഗ്: ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രശ്നം ചെറിയ ഉപപ്രശ്നങ്ങളായി വിഭജിച്ച് അവ ആവർത്തിച്ച് പരിഹരിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ജോയിനുകളുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് ഫലപ്രദമാണ്.

എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനിന്റെ പ്രാതിനിധ്യം ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഒരു സാധാരണ പ്രാതിനിധ്യം ഒരു ട്രീ ഘടനയാണ്, അവിടെ ഓരോ നോഡും ഒരു ഓപ്പറേറ്ററെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, `SELECT`, `JOIN`, `SORT`) കൂടാതെ അരികുകൾ ഓപ്പറേറ്റർമാർ തമ്മിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒഴുക്കിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ട്രീയുടെ ഇല നോഡുകൾ സാധാരണയായി ചോദ്യത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന അടിസ്ഥാന പട്ടികകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം:

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

സാധ്യമായ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ (ലളിതമാക്കിയത്):

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

2. പ്ലാൻ ചിലവുകൾ കണക്കാക്കുന്നു

ഒപ്റ്റിമൈസർ കാൻഡിഡേറ്റ് പ്ലാനുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം ഉണ്ടാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഓരോ പ്ലാനിൻ്റെയും ചിലവ് കണക്കാക്കണം. ഈ ചിലവ് സാധാരണയായി I/O പ്രവർത്തനങ്ങൾ, CPU സമയം, മെമ്മറി ഉപഭോഗം എന്നിങ്ങനെയുള്ള കണക്കാക്കിയ വിഭവ ഉപയോഗത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് പ്രകടിപ്പിക്കുന്നത്.

ചിലവ് കണക്കാക്കുന്നത് പ്രധാനമായും ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിൽ താഴെ പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പട്ടിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: വരികളുടെ എണ്ണം, പേജുകളുടെ എണ്ണം, ശരാശരി വരി വലുപ്പം.
• കോളം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: വ്യത്യസ്ത മൂല്യങ്ങളുടെ എണ്ണം, കുറഞ്ഞതും കൂടിയതുമായ മൂല്യങ്ങൾ, ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ.
• സൂചിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: വ്യത്യസ്ത കീകളുടെ എണ്ണം, B-tree യുടെ ഉയരം, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഘടകം.

ഈ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സാധാരണയായി DBMS ശേഖരിക്കുകയും പരിപാലിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ചിലവ് കണക്കാക്കുന്നത് കൃത്യമായി നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇടയ്ക്കിടെ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. കാലഹരണപ്പെട്ട സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസർ ശരിയായ പ്ലാനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടാൻ കാരണമാകും.

ഈ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ ചിലവ് കണക്കാക്കുന്നതിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ ചിലവ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു ചിലവ് മോഡൽ എന്നത് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയും ഓപ്പറേറ്ററുടെ സ്വഭാവങ്ങളും അനുസരിച്ച് വ്യത്യസ്ത ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെ വിഭവ ഉപഭോഗം പ്രവചിപ്പിക്കുന്ന സൂത്രവാക്യങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പട്ടിക സ്കാനിംഗിൻ്റെ ചിലവ് പട്ടികയിലെ പേജുകളുടെ എണ്ണത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കാം, അതേസമയം ഒരു സൂചിക ലുക്ക്അപ്പിൻ്റെ ചിലവ് B-tree യുടെ ഉയരത്തെയും സൂചികയുടെ സെലക്റ്റിവിറ്റിയെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കാം.

വിവിധ ഡാറ്റാബേസ് വെണ്ടർമാർ വ്യത്യസ്ത ചിലവ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, കൂടാതെ ഒരൊറ്റ വെണ്ടറിനുള്ളിൽ പോലും വ്യത്യസ്ത തരം ഓപ്പറേറ്റർമാർക്കോ ഡാറ്റാ ഘടനകൾക്കോ വ്യത്യസ്ത ചിലവ് മോഡലുകൾ ഉണ്ടാകാം. ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസറിൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തിയിലെ ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണ് ചിലവ് മോഡലിൻ്റെ കൃത്യത.

ഉദാഹരണം:

ഒരു നെസ്റ്റഡ് ലൂപ്പ് ജോയിൻ ഉപയോഗിച്ച്, `Orders` , `Customers` എന്നീ രണ്ട് പട്ടികകൾ ജോയിൻ ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ ചിലവ് കണക്കാക്കുക.

• `Orders` എന്നതിലെ വരികളുടെ എണ്ണം: 1,000,000
• `Customers` എന്നതിലെ വരികളുടെ എണ്ണം: 10,000
• `Orders`-ൽ നിന്ന് ഒരു വരി വായിക്കുന്നതിനുള്ള ഏകദേശ ചിലവ്: 0.01 ചിലവ് യൂണിറ്റുകൾ
• `Customers`-ൽ നിന്ന് ഒരു വരി വായിക്കുന്നതിനുള്ള ഏകദേശ ചിലവ്: 0.02 ചിലവ് യൂണിറ്റുകൾ

`Customers` ബാഹ്യ പട്ടികയാണെങ്കിൽ, കണക്കാക്കിയ ചിലവ് ഇപ്രകാരമാണ്:

(`Customers`-ൽ നിന്നുള്ള എല്ലാ വരികളും വായിക്കുന്നതിനുള്ള ചിലവ്) + (`Customers`-ലെ വരികളുടെ എണ്ണം * `Orders`-ൽ നിന്ന് പൊരുത്തപ്പെടുന്ന വരികൾ വായിക്കുന്നതിനുള്ള ചിലവ്)

(10,000 * 0.02) + (10,000 * (പൊരുത്തം കണ്ടെത്താനുള്ള ചിലവ്))

ജോയിനിംഗ് കോളത്തിൽ `Orders`-ൽ ഒരു അനുയോജ്യമായ സൂചികയുണ്ടെങ്കിൽ, ഒരു പൊരുത്തം കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ചിലവ് കുറവായിരിക്കും. അല്ലെങ്കിൽ, ചിലവ് വളരെ കൂടുതലായിരിക്കും, ഇത് വ്യത്യസ്ത ജോയിൻ അൽഗോരിതം കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു.

3. ഒപ്റ്റിമൽ പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ഓരോ കാൻഡിഡേറ്റ് പ്ലാനിൻ്റെയും ചിലവ് കണക്കാക്കിയ ശേഷം, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ള പ്ലാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു. ഈ പ്ലാൻ പിന്നീട് എക്സിക്യൂട്ടബിൾ കോഡിലേക്ക് കംപൈൽ ചെയ്യുകയും ഡാറ്റാബേസ് എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ച് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പ്രക്രിയ, പ്രത്യേകിച്ച് സാധ്യമായ നിരവധി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക്, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽപരമായി വളരെ ചെലവേറിയതായിരിക്കും. തിരയൽ ഇടം കുറക്കുന്നതിനും കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ നല്ലൊരു പ്ലാൻ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസർ പലപ്പോഴും ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്സും ബ്രാഞ്ച്-ആൻഡ്-ബൗണ്ടും പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

തിരഞ്ഞെടുത്ത പ്ലാൻ പിന്നീട് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനായി സാധാരണയായി കാഷെ ചെയ്യുന്നു. അതേ ചോദ്യം വീണ്ടും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൈസറിന് കാഷെ ചെയ്ത പ്ലാൻ വീണ്ടെടുക്കാനും ചോദ്യം വീണ്ടും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ അധിക ചിലവ് ഒഴിവാക്കാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ കാര്യമായ മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമാവുകയാണെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, വലിയ അപ്‌ഡേറ്റുകളോ ഇൻസേർട്ടുകളോ), കാഷെ ചെയ്ത പ്ലാൻ ശരിയായ രീതിയിലായിരിക്കണമെന്നില്ല. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു പുതിയ പ്ലാൻ ഉണ്ടാക്കാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ ചോദ്യം വീണ്ടും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടി വന്നേക്കാം.

കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണത്തെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ

CBO യുടെ ഫലപ്രാപ്തി നിരവധി ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു:

• സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ കൃത്യത: വ്യത്യസ്ത എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ചിലവ് കണക്കാക്കാൻ ഒപ്റ്റിമൈസർ കൃത്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. കാലഹരണപ്പെട്ടതോ കൃത്യമല്ലാത്തതോ ആയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസർ ശരിയായ പ്ലാനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടാൻ കാരണമാകും.
• ചിലവ് മോഡലുകളുടെ ഗുണമേന്മ: വ്യത്യസ്ത ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെ വിഭവ ഉപഭോഗം കൃത്യമായി പ്രതിഫലിക്കണം ഒപ്റ്റിമൈസർ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചിലവ് മോഡലുകൾ. കൃത്യമല്ലാത്ത ചിലവ് മോഡലുകൾ മോശം പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം.
• തിരയൽ ഇടത്തിൻ്റെ പൂർണ്ണത: നല്ലൊരു പ്ലാൻ കണ്ടെത്താൻ ഒപ്റ്റിമൈസറിന് തിരയൽ ഇടത്തിൻ്റെ മതിയായ ഭാഗം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ കഴിയണം. തിരയൽ ഇടം വളരെ പരിമിതമാണെങ്കിൽ, ഒപ്റ്റിമൈസർക്ക് കൂടുതൽ നല്ല പ്ലാനുകൾ നഷ്‌ടമായേക്കാം.
• ചോദ്യത്തിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണത: ചോദ്യങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമാകുമ്പോൾ (കൂടുതൽ ജോയിനുകൾ, കൂടുതൽ ഉപചോദ്യങ്ങൾ, കൂടുതൽ അഗ്രഗേഷനുകൾ) സാധ്യമായ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ എണ്ണം വർധിക്കുന്നു. ഇത് ഒപ്റ്റിമൽ പ്ലാൻ കണ്ടെത്തുന്നത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു, കൂടാതെ ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി ആവശ്യമായ സമയം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• ഹാർഡ്‌വെയറും സിസ്റ്റം കോൺഫിഗറേഷനും: CPU വേഗത, മെമ്മറി സൈസ്, ഡിസ്ക് I/O ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്, നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങളെല്ലാം വ്യത്യസ്ത എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ചിലവിനെ സ്വാധീനിക്കും. ചിലവ് കണക്കാക്കുമ്പോൾ ഒപ്റ്റിമൈസർ ഈ ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കണം.

കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണത്തിൻ്റെ വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും

അതിൻ്റെ നേട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, CBO നിരവധി വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും നേരിടുന്നു:

• സങ്കീർണ്ണത: ഒരു CBO നടപ്പിലാക്കുന്നതും പരിപാലിക്കുന്നതും ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ കാര്യമാണ്. ഇതിന് ഡാറ്റാബേസ് ഇൻ്റേർണൽസ്, ചോദ്യ പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് മോഡലിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്.
• കണക്കാക്കുന്നതിലെ പിശകുകൾ: ചിലവ് കണക്കാക്കുന്നത് സ്വാഭാവികമായും അപൂർണ്ണമാണ്. ലഭ്യമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് ഒപ്റ്റിമൈസർ കണക്കാക്കുന്നത്, കൂടാതെ ഈ കണക്കുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും കൃത്യമല്ലാത്തതാകാം, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്കോ ​​വികൃതമായ ഡാറ്റാ വിതരണത്തിനോ.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഓവർഹെഡ്: ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയ തന്നെ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വളരെ ലളിതമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക്, മികച്ച പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൻ്റെ നേട്ടത്തേക്കാൾ കൂടുതലായിരിക്കും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഓവർഹെഡ്.
• പ്ലാൻ സ്ഥിരത: ചോദ്യത്തിലോ, ഡാറ്റയിലോ, അല്ലെങ്കിൽ സിസ്റ്റം കോൺഫിഗറേഷനിലോ ഉണ്ടാകുന്ന ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ ചിലപ്പോൾ ഒപ്റ്റിമൈസർ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. പുതിയ പ്ലാൻ ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കാതിരിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ ആപ്ലിക്കേഷൻ കോഡ് ഉണ്ടാക്കിയ അനുമാനങ്ങളെ അസാധുവാക്കുകയോ ചെയ്താൽ ഇത് പ്രശ്നകരമാകും.
• യഥാർത്ഥ ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവിൻ്റെ കുറവ്: CBO സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് മോഡലിംഗിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഇത് യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ എല്ലാ കാര്യങ്ങളും അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റയുടെ സ്വഭാവങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളണമെന്നില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒപ്റ്റിമൽ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനിനെ സ്വാധീനിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാ ഡിപ്പൻഡൻസിയെക്കുറിച്ചോ ബിസിനസ് നിയമങ്ങളെക്കുറിച്ചോ ഒപ്റ്റിമൈസറിന് അറിവുണ്ടായിരിക്കില്ല.

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായുള്ള മികച്ച രീതികൾ

ഒപ്റ്റിമൽ ചോദ്യ പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കാൻ, താഴെ പറയുന്ന മികച്ച രീതികൾ പരിഗണിക്കുക:

• സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കാലികമായി നിലനിർത്തുക: ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസറിന് കൃത്യമായ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ പതിവായി ഡാറ്റാബേസ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുക. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സ്വയമേവ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ടൂളുകൾ മിക്ക DBMS- കളും നൽകുന്നു.
• സൂചികകൾ വിവേകപൂർവ്വം ഉപയോഗിക്കുക: പതിവായി ചോദ്യം ചെയ്യുന്ന കോളങ്ങളിൽ സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കുക. എന്നിരുന്നാലും, വളരെ അധികം സൂചികകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക, കാരണം ഇത് എഴുത്ത് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഓവർഹെഡ് വർദ്ധിപ്പിക്കും.
• കാര്യക്ഷമമായ ചോദ്യങ്ങൾ എഴുതുക: പരസ്പരം ബന്ധപ്പെട്ട ഉപചോദ്യങ്ങളും `SELECT *` പോലുള്ള ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ഘടനകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക. വ്യക്തമായ കോളം ലിസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഒപ്റ്റിമൈസറിന് എളുപ്പത്തിൽ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ എഴുതുക.
• എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകൾ മനസ്സിലാക്കുക: സാധ്യതയുള്ള പ്രശ്നങ്ങളെ തിരിച്ചറിയാൻ ചോദ്യ എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകൾ എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാമെന്ന് പഠിക്കുക. എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മിക്ക DBMS-കളും ടൂളുകൾ നൽകുന്നു.
• ചോദ്യ പാരാമീറ്ററുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുക: പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് വ്യത്യസ്ത ചോദ്യ പാരാമീറ്ററുകളും ഡാറ്റാബേസ് കോൺഫിഗറേഷൻ ക്രമീകരണങ്ങളും പരീക്ഷിക്കുക. പാരാമീറ്ററുകൾ ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശത്തിനായി നിങ്ങളുടെ DBMS ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ പരിശോധിക്കുക.
• ചോദ്യ സൂചനകൾ പരിഗണിക്കുക: ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, മികച്ച പ്ലാനിലേക്ക് നയിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസറിന് സൂചനകൾ നൽകേണ്ടി വന്നേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, സൂചനകൾ വളരെ കുറഞ്ഞ തോതിൽ ഉപയോഗിക്കുക, കാരണം ഇത് ചോദ്യങ്ങളെ പോർട്ടബിൾ അല്ലാത്തതും പരിപാലിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമാക്കുന്നു.
• സ്ഥിരമായ പ്രകടന നിരീക്ഷണം: പ്രകടനം സംബന്ധമായ പ്രശ്നങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കണ്ടെത്തുന്നതിനും പരിഹരിക്കുന്നതിനും പതിവായി ചോദ്യ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുക. വേഗത കുറഞ്ഞ ചോദ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും വിഭവ ഉപയോഗം ട്രാക്കുചെയ്യാനും പ്രകടന നിരീക്ഷണ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• ശരിയായ ഡാറ്റാ മോഡലിംഗ്: നല്ല ചോദ്യ പ്രകടനത്തിന് കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഡാറ്റാ മോഡൽ അത്യാവശ്യമാണ്. അധിക ജോലി കുറക്കുന്നതിനും ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സാധാരണ രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക. പ്രകടന കാരണങ്ങളാൽ ആവശ്യമെങ്കിൽ ഡീനോർമലൈസേഷൻ പരിഗണിക്കുക, എന്നാൽ അതിൻ്റെ പോരായ്മകളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുക.

കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ

CBO എങ്ങനെ ചോദ്യ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തും എന്നതിൻ്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ നോക്കാം:

ഉദാഹരണം 1: ശരിയായ ജോയിൻ ഓർഡർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യം പരിഗണിക്കുക:

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

വ്യത്യസ്ത ജോയിൻ ഓർഡറുകൾക്കിടയിൽ ഒപ്റ്റിമൈസറിന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇതിന് ആദ്യം `Orders`-ഉം `Customers`-ഉം തമ്മിൽ ജോയിൻ ചെയ്യാനും തുടർന്ന് ഫലം `Products`-മായി ജോയിൻ ചെയ്യാനും കഴിയും. അല്ലെങ്കിൽ ഇതിന് ആദ്യം `Customers`-ഉം `Products`-ഉം തമ്മിൽ ജോയിൻ ചെയ്യാനും തുടർന്ന് ഫലം `Orders`-മായി ജോയിൻ ചെയ്യാനും കഴിയും.

ഒപ്റ്റിമൽ ജോയിൻ ഓർഡർ പട്ടികകളുടെ വലുപ്പത്തെയും `WHERE` വ്യവസ്ഥയുടെ സെലക്റ്റിവിറ്റിയെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. `Customers` ഒരു ചെറിയ പട്ടികയാണെങ്കിൽ, `WHERE` വ്യവസ്ഥ വരികളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആദ്യം `Customers`-ഉം `Products`-ഉം തമ്മിൽ ജോയിൻ ചെയ്യുന്നതും തുടർന്ന് ഫലം `Orders`-മായി ജോയിൻ ചെയ്യുന്നതും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായിരിക്കും. ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ CBO സാധ്യമായ ഓരോ ജോയിൻ ഓർഡറുകളുടെയും ഇടത്തരം ഫല സെറ്റ് വലുപ്പം കണക്കാക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം 2: സൂചിക തിരഞ്ഞെടുക്കൽ

താഴെ പറയുന്ന ചോദ്യം പരിഗണിക്കുക:

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

`Department` കോളത്തിൽ ഒരു സൂചിക, `Salary` കോളത്തിൽ ഒരു സൂചിക, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ട് കോളങ്ങളിലും ഒരു കോമ്പോസിറ്റ് സൂചിക എന്നിവ ഉപയോഗിക്കണോ എന്ന് ഒപ്റ്റിമൈസറിന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും. തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് `WHERE` വ്യവസ്ഥകളുടെ സെലക്റ്റിവിറ്റിയെയും സൂചികകളുടെ സ്വഭാവത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

`Department` കോളത്തിന് ഉയർന്ന സെലക്റ്റിവിറ്റി ഉണ്ടെങ്കിൽ (അതായത്, 'Sales' ഡിപ്പാർട്ട്മെൻ്റിൽ കുറച്ച് ജീവനക്കാർ മാത്രമേയുള്ളൂ), കൂടാതെ `Department` കോളത്തിൽ ഒരു സൂചികയുണ്ടെങ്കിൽ, 'Sales' ഡിപ്പാർട്ട്മെൻ്റിലെ ജീവനക്കാരെ വേഗത്തിൽ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനും തുടർന്ന് `Salary` കോളം അടിസ്ഥാനമാക്കി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസർ ആ സൂചിക ഉപയോഗിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

ഒപ്റ്റിമൽ സെലക്ഷൻ നടത്തുന്നതിന്, കോളങ്ങളുടെ കാർഡിനാലിറ്റി, സൂചിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഘടകം, വ്യത്യസ്ത കീകളുടെ എണ്ണം), വ്യത്യസ്ത സൂചികകൾ നൽകുന്ന വരികളുടെ എണ്ണം എന്നിവ CBO പരിഗണിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം 3: ശരിയായ ജോയിൻ അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

നെസ്റ്റഡ് ലൂപ്പ് ജോയിൻ, ഹാഷ് ജോയിൻ, മെർജ് ജോയിൻ തുടങ്ങിയ വ്യത്യസ്ത ജോയിൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കിടയിൽ ഒപ്റ്റിമൈസറിന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ കഴിയും. ഓരോ അൽഗോരിതത്തിനും വ്യത്യസ്ത പ്രകടന സ്വഭാവങ്ങളുണ്ട്, കൂടാതെ വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് ഇത് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമാണ്.

• നെസ്റ്റഡ് ലൂപ്പ് ജോയിൻ: ചെറിയ പട്ടികകൾക്കോ ​​അല്ലെങ്കിൽ, പട്ടികകളിലൊന്നിലെ ജോയിനിംഗ് കോളത്തിൽ ഒരു സൂചിക ലഭ്യമാകുമ്പോഴോ ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
• ഹാഷ് ജോയിൻ: വലിയ പട്ടികകൾക്ക് ഇത് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്, മതിയായ മെമ്മറി ലഭ്യമാകുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
• മെർജ് ജോയിൻ: ജോയിനിംഗ് കോളത്തിൽ ഇൻപുട്ട് പട്ടികകൾ അടുക്കേണ്ടതുണ്ട്. പട്ടികകൾ ഇതിനകം അടുക്കിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലോ അല്ലെങ്കിൽ അടുക്കുന്നത് താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ ചിലവുള്ളതാണെങ്കിലോ ഇത് കാര്യക്ഷമമാകും.

ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ ജോയിൻ അൽഗോരിതം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന്, പട്ടികകളുടെ വലുപ്പം, സൂചികകളുടെ ലഭ്യത, ലഭ്യമായ മെമ്മറിയുടെ അളവ് എന്നിവ CBO പരിഗണിക്കുന്നു.

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്റെ ഭാവി

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന മേഖലയാണ്. ഡാറ്റാബേസുകൾ വലുപ്പത്തിലും സങ്കീർണ്ണതയിലും വളരുന്തോറും, പുതിയ ഹാർഡ്‌വെയറും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉണ്ടാകുമ്പോൾ, പുതിയ വെല്ലുവിളികൾ നേരിടുന്നതിന് ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസറുകൾക്ക് ഇണങ്ങേണ്ടതുണ്ട്.

ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലെ ചില പുതിയ ട്രെൻഡുകൾ ഇതാ:

• ചെലവ് കണക്കാക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ്: ചിലവ് കണക്കാക്കുന്നതിൻ്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പുതിയ ചോദ്യങ്ങളുടെ ചിലവ് കൂടുതൽ കൃത്യമായി പ്രവചിപ്പിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾക്ക് മുൻകാല ചോദ്യ നിർവ്വഹണ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിയും.
• അഡാപ്റ്റീവ് ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ചോദ്യ പ്രകടനം തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുകയും നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാൻ ഡൈനാമിക് ആയി ക്രമീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രവചനാതീതമല്ലാത്ത വർക്ക്‌ലോഡുകളോ ഡാറ്റാ സ്വഭാവങ്ങളിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നതോ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
• Cloud-Native ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൻ്റെ പ്രത്യേകതകൾ കണക്കിലെടുത്ത്, ക്ലൗഡ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു, വിതരണം ചെയ്ത സംഭരണം, ഇലാസ്റ്റിക് സ്കേലിംഗ് എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
• പുതിയ ഡാറ്റാ തരങ്ങൾക്കായുള്ള ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: JSON, XML, സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റ പോലുള്ള പുതിയ ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസറുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു.
• സ്വയം ട്യൂൺ ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാബേസുകൾ: വർക്ക്‌ലോഡ് പാറ്റേണുകളെയും സിസ്റ്റം സ്വഭാവങ്ങളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി സ്വയം ട്യൂൺ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത്, മാനുവൽ ഇടപെടലിൻ്റെ ആവശ്യകത കുറയ്ക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരം

ഡാറ്റാബേസ് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന സാങ്കേതികതയാണ് കോസ്റ്റ്-ബേസ്ഡ് ചോദ്യ ആസൂത്രണം. വ്യത്യസ്ത എക്സിക്യൂഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ചിലവ് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കണക്കാക്കുകയും ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമമായ ഓപ്ഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, CBO-ക്ക് ചോദ്യ നിർവ്വഹണ സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാനും മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. CBO വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും നേരിടുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ആധുനിക ഡാറ്റാബേസ് മാനേജ്മെൻ്റ് സിസ്റ്റംസിന്റെ ഒരു മൂലക്കല്ലായി ഇത് തുടരുന്നു, കൂടാതെ നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണങ്ങളും വികസനവും അതിൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തി തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

CBO-യുടെ തത്വങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതും ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായുള്ള മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുന്നതും ഏറ്റവും കൂടുതൽ ആവശ്യമുള്ള വർക്ക്‌ലോഡുകൾ പോലും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്ന പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്ന ഡാറ്റാബേസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ചോദ്യ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലെ ഏറ്റവും പുതിയ ട്രെൻഡുകളെക്കുറിച്ച് ತಿಳಿದിരിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ പ്രകടനവും സ്കേലബിളിറ്റിയും കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളും ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കും.