SQL의 성능을 위해 저장된 절차를 최적화하려면 어떻게해야합니까?-SQL-php.cn

이 기사에서는 SQL 저장 프로 시저 성능을 최적화합니다. 비효율적 인 쿼리, 인덱싱 부족 및 과도한 데이터 검색과 같은 일반적인 병목 현상에 대해 설명합니다. 인덱스 최적화, 세트 기반 작업 및 E를 포함한 솔루션을 제공합니다.

SQL의 성능을 위해 저장된 절차를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

SQL의 성능을위한 저장 절차 최적화

성능 병목 현상을 이해하고 해결합니다

SQL Server (또는 유사한 개념을 가진 다른 SQL 데이터베이스)의 성능 저장 절차 최적화에는 다각적 인 접근 방식이 필요합니다. 효율적인 코드 작성뿐만 아니라 잠재적 인 병목 현상을 이해하고 해결하는 것입니다. 핵심은 둔화가 발생하는 위치를 식별 한 다음 타겟팅 된 솔루션을 구현하는 것입니다. 여기에는 종종 코드 개선, 데이터베이스 설계 조정 및 인덱스 최적화의 조합이 포함됩니다. 프로파일 링 도구는주의가 필요한 특정 영역을 정확히 찾아내는 데 매우 중요합니다. SQL Server Profiler 또는 데이터베이스 시스템에 해당하는 도구를 사용하여 실행 계획을 분석하면 저장 프로 시저에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분이 나타납니다.

SQL 저장 절차의 일반적인 성능 병목 현상

SQL 저장 절차의 성능에 큰 영향을 줄 수있는 몇 가지 요소가 있습니다. 이러한 일반적인 병목 현상은 다음과 같습니다.

비효율적 인 쿼리 : 잘못 쓰여진 SQL 쿼리가 가장 빈번한 범인입니다. 여기에는 비효율적 인 결합 (예 : 불필요한 크로스 조인 피하기), 인덱스를 무시하고, 인덱스 추구 대신 전체 테이블 스캔을 사용하고, 필요한 것보다 더 많은 데이터를 선택하는 것이 포함됩니다. 저장된 절차 내의 복잡한 하위 쿼리 또는 중첩 루프도 실행을 크게 느리게 할 수 있습니다.
인덱싱 부족 : 적절한 인덱스가 없으면 데이터베이스 엔진은 데이터를 찾기 위해 전체 테이블 스캔에 의지 할 수 있으며, 이는 대상 데이터 검색에 인덱스를 사용하는 것보다 크게 느립니다. 인덱스는 데이터 액세스 속도를 높이기 위해 중요합니다. 인덱스의 유형 및 배치는 최적화에 중요합니다.
과도한 데이터 검색 : 실제로 필요한 것보다 더 많은 데이터를 가져 오면 불필요한 처리 및 메모리 소비가 발생합니다. 쿼리 내에서 절대적으로 필요한 열만 선택하십시오.
데이터 유형 불일치 : 암시 적 데이터 유형 변환은 오버 헤드를 추가 할 수 있습니다. 쿼리가 기본 테이블 열과 일치하는 데이터 유형을 사용하는지 확인하십시오.
불필요한 커서 : 커서는 행별로 처리하는 반면, 특히 대규모 데이터 세트를 처리 할 때 종종 성능 킬러입니다. 설정 기반 작업은 거의 항상 훨씬 빠릅니다.
리소스가 불충분 : 서버 리소스가 불충분합니다 (CPU, 메모리, 디스크 I/O)도 성능을 제한 할 수 있습니다. 서버 메트릭 모니터링은 리소스 제약을 식별하는 데 중요합니다.
잘못 설계된 저장 절차 : 길고 복잡한 저장 절차는 유지 관리 및 최적화가 더 어렵습니다. 대규모 저장된 절차를 더 작고 집중된 절차로 분류하면 가독성, 유지 관리 및 성능을 향상시킬 수 있습니다.

저장 프로 시저 속도를 향상시키기 위해 테이블을 효과적으로 인덱싱합니다

인덱싱은 저장 프로 시저 성능을 향상시키는 데 중요합니다. 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데이터 구조입니다. 그들은 하나 이상의 열을 기반으로 정렬 된 구조를 만들어서 작동하여 데이터베이스가 특정 기준과 일치하는 행을 빠르게 찾을 수 있도록합니다. 그러나 무차별 인덱싱은 성능에 해를 끼칠 수 있으므로 신중한 계획이 필수적입니다.

인덱스 선택 : 저장 절차의 조항 WHERE 색인 작성 후보로 자주 사용되는 열을 선택하십시오. JOIN 작업에 사용되는 열에서 색인 생성을 고려하십시오. 복합 인덱스 (여러 열의 인덱스)는 여러 필터 조건과 관련된 쿼리에 매우 효과적 일 수 있습니다.
인덱스 유형 : 다양한 인덱스 유형이 다양한 목적을 제공합니다. 클러스터 된 인덱스 (테이블 당 하나만)를 사용하여 데이터를 물리적으로 정렬하여 특정 쿼리에 도움이 될 수 있습니다. 비 클러스터 된 인덱스는 일반적으로 기본 키가 아닌 자주 쿼리 된 열에 대해 선호됩니다. 전체 텍스트 인덱스는 텍스트 데이터를 검색하는 데 적합합니다.
색인 유지 보수 : 정기적으로 인덱스를 분석하고 유지 관리합니다. 시간이 지남에 따라 인덱스가 단편화되어 효과를 줄일 수 있습니다. 데이터베이스 유지 관리 작업을 사용하여 인덱스를 주기적으로 재구성하거나 재구성하는 것을 고려하십시오.
과도한 인덱싱을 피하십시오 : DELETE 많은 인덱스를 생성하면 데이터베이스가 모든 관련 인덱스를 업데이트해야하므로 INSERT , UPDATE 및 작업 중에 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 더 빠른 검색의 이점과 인덱스 유지 보수의 오버 헤드 사이의 균형을 유지하십시오.

효율적인 SQL 저장 절차를 작성하기위한 모범 사례

효율적인 저장 절차 작성에는 몇 가지 모범 사례가 포함됩니다.

세트 기반 작업 사용 : 가능할 때마다 커서를 사용하여 행별로 처리하는 것보다 세트 기반 작업 ( JOIN , UNION , INTERSECT 등)을 선호합니다. 세트 기반 작업이 훨씬 빠르며 데이터베이스 엔진의 기능을보다 효과적으로 활용합니다.
데이터 검색 최소화 : 필요한 열과 행만 검색합니다. SELECT * 사용하지 마십시오.
쿼리 최적화 : 적절한 조인을 사용하고, 불필요한 하위 쿼리를 피하고, 효율적인 필터링 조건을 보장하십시오. 개선을위한 영역을 식별하기위한 실행 계획을 검토하십시오.
매개 변수화 : 매개 변수화 쿼리를 항상 사용하여 SQL 주입 취약점을 방지하고 쿼리 재사용을 다른 값으로 재사용하여 성능을 향상시킵니다.
오류 처리 : 예외를 우아하게 관리하고 유익한 오류 메시지를 제공하기 위해 강력한 오류 처리를 구현합니다.
모듈 식 설계 : 복잡한 저장 프로 시저를 더 작고 관리하기 쉬운 모듈로 분류하여 가독성, 유지 관리 및 재사용 성을 향상시킵니다.
코드 의견 : 이해 및 유지 보수를 돕기 위해 저장된 절차를 철저히 문서화하십시오.
테스트 : 다양한 데이터 세트로 저장된 절차를 철저히 테스트하여 다른 조건에서 예상대로 수행 할 수 있도록합니다.