더 빠른 창 기능? PawSQL&#s 인덱스 매직 공개-MySQL 튜토리얼-php.cn

더 빠른 창 기능? PawSQL&#s 인덱스 매직 공개

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풀어 주다： 2024-09-12 20:16:28

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소개

데이터베이스 성능 최적화 영역에서 창 기능과 관련된 SQL 쿼리는 고유한 과제를 제시합니다. 이 문서에서는 고급 SQL 최적화 도구인 PawSQL이 지능형 인덱스 권장 사항을 통해 이러한 쿼리의 성능을 크게 향상시키는 방법을 살펴봅니다. 이 접근 방식의 프로세스와 이점을 설명하기 위해 구체적인 사례 연구를 검토하겠습니다.

사례 연구: 복잡한 쿼리 분석

특정 날짜에 각 고객의 최저 주문 금액을 찾는 것을 목표로 하는 다음 SQL 쿼리를 고려해 보세요.

SELECT *
FROM (
    SELECT o.o_custkey, o.o_totalprice,
           RANK() OVER (PARTITION BY o.o_custkey ORDER BY o.o_totalprice) AS rn
    FROM orders AS o
    WHERE o.o_orderdate = '1996-06-20'
) AS A
WHERE A.rn = 1

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이 쿼리는 겉으로는 간단해 보이지만 특히 대규모 데이터 세트의 경우 성능 문제를 일으킬 수 있습니다. PawSQL이 이러한 문제를 어떻게 해결하는지 살펴보겠습니다.

PawSQL의 최적화 전략

쿼리를 분석한 후 PawSQL은 다음과 같은 최적화를 제안했습니다.

새 인덱스 생성

   CREATE INDEX PAWSQL_IDX1878194728 ON public.orders(o_orderdate, o_custkey, o_totalprice);

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PawSQL의 출력은:

입니다.

Faster Window Functions? PawSQL

성능 검증은:

Faster Window Functions? PawSQL

왜 50배 더 빠른지 이해하기

PawSQL의 권장 사항은 쿼리 성능을 5181.55%나 향상시키는 놀라운 결과를 가져왔습니다. 이러한 실질적인 개선은 다음과 같은 여러 요인에 기인합니다.

1. 정확한 인덱스 매칭

새로 생성된 인덱스 PAWSQL_IDX1878194728은 쿼리 요구 사항에 맞게 조정되었습니다.

o_orderdate를 선행 열로 사용하면 효율적인 필터링이 가능해집니다.
o_custkey 및 o_totalprice를 포함하면 창 기능의 파티셔닝 및 정렬 작업이 지원됩니다.

2. 정렬 작업 제거

인덱스 구조는 본질적으로 필요한 정렬 순서를 제공하므로 쿼리 실행 중에 추가 정렬 작업이 필요하지 않습니다.

3. 커버링 지수 기법 활용

필요한 모든 열을 포함함으로써 새 인덱스는 포함 인덱스 역할을 합니다. 이를 통해 데이터베이스는 필요한 모든 데이터를 인덱스에서 직접 검색하여 I/O 작업을 크게 줄일 수 있습니다.

4. 실행 계획 최적화

실행 계획 비교는 최적화의 영향을 보여줍니다.

최적화 전:

비트맵 인덱스 스캔, 힙 스캔 활용
추가 정렬 작업이 필요합니다
실행 시간: 0.485ms

최적화 후:

사용된 인덱스 전용 스캔
추가 정렬 불필요
실행 시간이 0.088ms로 단축

모범 사례 및 고려 사항

이러한 최적화의 이점을 극대화하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

정기 성능 분석: 특히 창 기능과 관련된 복잡한 쿼리에 대해 일상적인 쿼리 분석을 구현합니다.
인덱싱에 대한 균형 잡힌 접근 방식: 새로운 인덱스는 읽기 성능을 크게 향상시킬 수 있지만 쓰기 작업 및 스토리지 요구 사항에 미치는 영향을 고려하세요.
인덱스 유지 관리: 중복 인덱스를 정기적으로 검토하고 제거하여 최적의 데이터베이스 성능을 유지합니다.
전체적인 최적화 전략: 최적화를 구현할 때 애플리케이션의 전반적인 쿼리 패턴을 고려하세요.