更快的視窗函數？ PawSQL 的索引魔法揭曉

介紹

在資料庫效能最佳化領域，涉及視窗函數的 SQL 查詢提出了獨特的挑戰。本文探討了高階 SQL 最佳化工具 PawSQL 如何透過智慧索引建議顯著提高此類查詢的效能。我們將研究一個具體的案例研究來說明這種方法的過程和好處。

案例研究：分析複雜查詢

考慮以下 SQL 查詢，其目的是找到每位客戶在特定日期的最低訂單金額：

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

此查詢雖然看似簡單，但可能會導致效能問題，尤其是對於大型資料集。讓我們來看看 PawSQL 如何應對這些挑戰。

PawSQL的最佳化策略

分析查詢後，PawSQL 提出以下最佳化：

建立新索引

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

PawSQL 的輸出為:

效能驗證為:

了解為什麼速度增加 50 倍

PawSQL 的建議使查詢效能顯著提高了 5181.55%。這種顯著的增強歸因於以下幾個因素：

1、精準的索引匹配

新建立的索引 PAWSQL_IDX1878194728 是根據查詢的要求自訂的：

• o_orderdate 作為前導列有利於高效率過濾。
• 包含 o_custkey 和 o_totalprice 支援視窗函數的分割區和排序運算。

2. 消除排序操作

索引結構本質上提供了所需的排序順序，消除了查詢執行期間額外排序操作的需要。

3. 利用覆蓋索引技術

透過包含所有必要的資料列，新索引可作為覆蓋索引。這允許資料庫直接從索引檢索所有需要的數據，顯著減少 I/O 操作。

4、執行計劃優化

執行計畫的比較說明了最佳化的影響：

最佳化前：

• 利用點陣圖索引掃描和堆疊掃描
• 需要額外的排序操作
• 執行時間：0.485 ms

優化後：

• 僅掃描就業索引
• 消除了額外排序的需要
• 執行時間減少至 0.088 毫秒

最佳實踐和注意事項

為了最大限度地發揮此類最佳化的優勢，請考慮以下最佳實踐：

1. 常規效能分析：實現常規查詢分析，特別是涉及視窗函數的複雜查詢。
2. 平衡的索引方法：雖然新索引可以顯著提高讀取效能，但請考慮它們對寫入操作和儲存要求的影響。
3. 索引維護：定期檢查並刪除冗餘索引，以保持最佳的資料庫效能。
4. 整體最佳化策略：在實作最佳化時考慮應用程式的整體查詢模式。

結論

PawSQL 展示了智慧索引建議在最佳化複雜 SQL 查詢（尤其是涉及視窗函數的查詢）方面的強大功能。透過建立精確自訂的索引，可以顯著減少查詢執行時間，從而提高應用程式回應能力和資源利用率。

PawSQL，您的 SQL 效能盟友？

PawSQL 處於自動化和智慧最佳化資料庫效能的前沿。 PawSQL 支援 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等多種資料庫，提供全面的 SQL 最佳化解決方案。

參考：https://docs.pawsql.com
免費試用：https://pawsql.com

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