11 の非常に効果的なデータベース パフォーマンス チューニング テクニック

ビジネスの世界は、さまざまな種類のデータで動いています。 すべての受益者が同じデータにアクセスできるようにするには、データを効果的に実行し、常に利用できるようにする必要があります。

ただし、実際には、データベースの可用性と効率性を確保するには、最適なデータベース パフォーマンスを確保するために時間と労力がかかる場合があります。

データベースがうまく機能しない理由はいくつかあります。 ここで、パフォーマンス チューニングの出番です。

WordPress データベースの最適化に関するガイドもあります。

データベース パフォーマンス チューニングへのアプローチの改良

データベースのパフォーマンス チューニングへのアプローチ方法は、解決しようとしているパフォーマンスの問題によって異なります。 すべてのソリューションに 1 つのサイズで対応できるわけではありませんが、多くのベスト プラクティスがデータベースの効率と速度を向上させるのに役立ちます。

したがって、データベースのパフォーマンス チューニングを開始する場合、または独自のデータベース管理サポートチームにチューニングを依頼する場合は、深く入り込む前に何を扱っているかを知る必要があります。

この投稿では、非常に効果的なデータベース パフォーマンス チューニング手法について説明します。

1.クエリを微調整する

クエリを調整する方法はたくさんあります。 ただし、最も重要なことの 1 つは、プロセスに時間をかけることです。 基本的なアレンジメントから始めて、徐々に上達していくことができます。 インデックスを調整したり、クエリの周りに単純なスキップ リストを配置したりできます。

データベース コマンドを実行して、選択性の高いクエリを探すこともできます。 次に、インデックスを配置し、クエリ プランを変更して、これらのクエリを変更します。 これらの単純な変更を加えるだけで、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。 リード生成のためにウェブサイトを最大化するための実用的な方法を確認してください。

2. 統計は最新である必要があります

統計を効果的に使用して、適切な実行計画を生成できます。 これは、パフォーマンス チューニング用です。

優れたパフォーマンス調整ツールがたくさんあります。 ただし、古い統計を使用している場合、これらの計画は現在の問題に合わせて最適化できませんでした。

3.先頭のワイルドカードを使用しないでください

ワイルドカード パラメータを使用すると、インデックス付きフィールドが特定のテーブル内にある場合でも、テーブル全体のスキャンを強制できます。

データベース エンジンがテーブル内のすべての行をスキャンして特定のエントリを探すと、配信速度が大幅に低下する可能性があります。 並列クエリも、このメモリ内のデータ全体のスキャンの影響を受ける可能性があります。

これにより、CPU 使用率が最適になり、メモリ内で他のクエリを実行できなくなる可能性があります。

4. 制約を使用する

制約は、クエリを高速化する最も効果的な方法の 1 つです。これにより、SQL オプティマイザーがより適切な実行計画を作成できるようになるためです。 ただし、パフォーマンスの向上には、より多くのメモリが必要なため、データが犠牲になります。

目的にもよりますが、クエリ速度の向上はそれだけの価値がありますが、価格を認識することが重要です。

5.メモリを増やす

Statista のデータによると、B2B ビジネスの 32% がデータベース管理への支出を増やすと予想しています。

DBA が SQL パフォーマンス チューニングの問題を処理する方法の 1 つは、現在のデータベースのメモリ割り当てを強化することです。 SQL データベースには十分なメモリがあり、効率が向上し、多くの場合、パフォーマンスが続きます。

6.CPUのオーバーホール

データベースと操作の負荷が定期的に発生している場合は、より堅牢な CPU に投資することをお勧めします。

古いハードウェアやその他のシステムを頻繁に使用する企業は、ROI に影響を与える可能性のあるデータベースのパフォーマンスの問題に直面しています。

7.インデックスを改善する

クエリとは別に、データベースのもう 1 つの重要な要素はインデックスです。 インデックス作成が正しく行われると、データベースのパフォーマンスが向上し、クエリの実行時間が最適化されます。

同様に、データを最適化し、情報を見つけやすくするデータ構造を構築するのに役立ちます。 データの検索がはるかに簡単になるため、インデックスを作成するとデータ検索の効率が向上し、プロセス全体が高速化されます。 これにより、ユーザーとシステムの時間と労力を大幅に節約できます。

8. データの最適化

データベースのパフォーマンスを改善する最善の方法の 1 つは、データの最適化です。 時間の経過とともに、非常に多くのデータがデータベースに絶えず書き込まれ、削除されています。

その結果、データが最適化される可能性があります。 検索対象の情報を検索するクエリの機能に影響を与えるため、データ取得プロセスが遅くなります。

データを最適化すると、関連するデータがグループ化され、インデックス ページの問題が消去されます。 その結果、I/O 関連の操作は非常に高速に実行されます。

9. 見積もった計画だけでなく、実際の実行計画をレビューする

推定実行計画は、計画がどのように実行されるかをプレビューするため、クエリを作成している場合に役立ちます。 ただし、パラメーターのデータ型が正しくない可能性があります。

パフォーマンス チューニングで最良の結果を得たい場合は、最初に実際の実行計画を確認すると役立ちます。 これは、既存の計画が正確な統計を使用するためです。

10.クエリを調整し、一度に1つの小さな変更を加えます

一度にあまりにも多くの変更を行うと、長期的には有害になる可能性があります。 より効率的なアプローチは、最もコストのかかる操作に変更を加えてから、そこから作業することです。

11. アクセスの確認

データベース ハードウェアが正常に動作することがわかったら、次に行う必要があるのは、データベースへのアクセスを確認することです。 データベースにアクセスしているアプリケーションが含まれます。

サービスとアプリケーションの 1 つで、データベースのパフォーマンスが低下しているとします。 その場合、その原因となっているサービスまたはアプリケーションについてすぐに結論を出してはなりません。

1 つのクライアントのパフォーマンスが低下している可能性もあります。 ただし、データベース全体に問題がある可能性もあります。 したがって、データベースにアクセスできるのは誰なのか、問題が発生しているサービスが 1 つだけなのかどうかを詳しく調べる必要があります。

そこで、適切なデータベース管理サポートの出番です。次に、メトリックをドリルダウンして、根本原因を知ることができます。

オーバー・トゥ・ユー

パフォーマンス チューニングは、データベースのパフォーマンスを向上させる最良の方法の 1 つです。 インデックスのクリーンアップとクエリの最適化に集中すると、これらのパフォーマンスの問題の大部分を解決できます。

定期的なデータベース パフォーマンス チューニングにより、高可用性と迅速な応答時間が保証されます。これは、今日のエンド ユーザーにとって絶対に必要なものです。