私のアプリ (React Spring Boot Oracle) では、大規模なデータセットを処理すると、処理時間がイライラするほど遅くなりました。精度や完全性を損なうことなくパフォーマンスを向上させるソリューションが必要でした。
NTILE は、結果セットを指定された数のほぼ同じサイズのチャンク (「タイル」と呼ばれる) に分割するように設計された強力な SQL ウィンドウ関数です。各行には、順序付きセット内の位置に基づいてパーティション番号が割り当てられます。
NTILE を使用することで、クエリ結果を管理可能なチャンクに分割し、これらのパーティションを並列処理しました。このアプローチにより、データのフェッチと処理を同時に行うことができ、待ち時間が大幅に短縮されました。
これを実装する方法の実際的な例を次に示します。
WITH PartitionedSales AS ( SELECT sales_id, sales_amount, sales_date, NTILE(2) OVER (ORDER BY sales_id) AS partition_number -- Assigns a partition number (1 or 2) to each row FROM sales WHERE sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' ) SELECT * FROM PartitionedSales WHERE partition_number = :partitionNumber -- Replace :partitionNumber with the actual partition number (1 or 2)
上記の SQL スニペットでは:
フロントエンドでは、並列処理を使用して各パーティションを効率的にフェッチできます。
async function fetchPartition(partitionNumber) { const response = await fetch('/api/sales?partition=' + partitionNumber}); return response.json(); } async function fetchData() { try { const [partition1, partition2] = await Promise.all([ fetchPartition(1), // Fetch the first partition fetchPartition(2) // Fetch the second partition ]); // Combine and process results const combinedResults = [...partition1, ...partition2]; processResults(combinedResults); } catch (error) { console.error('Error fetching data:', error); } }
このコード内:
データ量の多いアプリケーションのパフォーマンスを向上させたい場合は、この方法を試してみてください。これは、クエリの実行時間を長くするのではなく、よりハードに実行するための賢明で効果的な方法です。
同時リクエストを処理する場合、データベース接続の需要が大きくなる可能性があります。この接続の多用によりデータベースに負担がかかり、パフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。データベースの応答性を維持し、効率的に実行できるようにするには、同時リクエストの数を監視および管理することが重要です。
以上がSQLクエリが遅い?このテクニックでアプリのパフォーマンスを向上させるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。