بهینه سازی در پایگاه داده اوراکل

بهینه سازی در پایگاه  داده اوراکل

بهینه‌سازی در پایگاه داده اوراکل به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها اشاره دارد که برای بهبود عملکرد پایگاه داده و افزایش سرعت اجرای کوئری‌ها استفاده می‌شوند.

اوراکل با ارائه ابزارها و ویژگی‌های بهینه‌سازی، امکان مدیریت بهتر منابع و کاهش زمان پاسخ‌دهی را فراهم می‌کند.

در این مقاله، به مفاهیم و تکنیک‌های مهم بهینه‌سازی پایگاه داده و بهینه‌سازی کوئری‌ها در اوراکل پرداخته و نمونه‌هایی از این تکنیک‌ها را ارائه خواهیم کرد.

بهینه‌سازی در سطح پایگاه داده اوراکل

در سطح کلی پایگاه داده، بهینه‌سازی شامل بهبود زیرساخت، پیکربندی پایگاه داده، و استفاده از ابزارهای مدیریت و مانیتورینگ اوراکل می‌شود.

در ادامه به برخی از این تکنیک‌ها اشاره خواهیم کرد.

• تنظیمات پارامترهای عملکردی

  پارامترهای عملکردی (Performance Parameters) اوراکل مجموعه‌ای از تنظیمات هستند که با بهینه‌سازی آنها می‌توان عملکرد پایگاه داده را بهبود بخشید.
  برخی از پارامترهای مهم بهینه‌سازی شامل موارد زیر هستند:

  • DB_CACHE_SIZE

    این پارامتر میزان حافظه اختصاصی به Cache پایگاه داده را مشخص می‌کند.
    با تنظیم صحیح این مقدار، می‌توان به خواندن سریع‌تر داده‌ها از حافظه کمک کرد.

  • SHARED_POOL_SIZE

    این پارامتر فضای اختصاصی برای ذخیره اطلاعات اجرایی کوئری‌ها و برنامه‌ها را تنظیم می‌کند و استفاده از این حافظه باعث افزایش سرعت اجرای کوئری‌ها می‌شود.

  • REDO_LOG_BUFFER

    این پارامتر اندازه حافظه اختصاص داده شده برای ذخیره موقت تغییرات قبل از ذخیره‌سازی در دیسک را تعیین می‌کند.
    افزایش این مقدار به بهبود عملکرد در عملیات نوشتن کمک می‌کند.

•  ایندکس‌گذاری (Indexing)

  ایندکس‌ها نقش مهمی در افزایش سرعت جستجوی داده‌ها دارند.
  با ایجاد ایندکس‌های مناسب، می‌توان سرعت اجرای کوئری‌ها را به طرز چشمگیری افزایش داد.
  انواع مختلف ایندکس‌ها عبارتند از:

  • B-Tree Index

    این نوع ایندکس رایج‌ترین نوع ایندکس است و برای جستجوهای متنی و کوئری‌های WHERE مناسب است.

  • Bitmap Index

    این نوع ایندکس برای ستون‌هایی با تعداد محدودی از مقادیر مناسب است و برای جداول با حجم بالا و داده‌های ایستا مناسب است.

  • Function-Based Index

    این نوع ایندکس برای جستجوهای بر اساس توابع خاص در ستون‌ها استفاده می‌شود.
    ایجاد ایندکس‌های غیرضروری می‌تواند باعث کاهش سرعت به‌روزرسانی داده‌ها شود، بنابراین استفاده از آنها باید با دقت انجام شود.

• پارتیشن‌بندی (Partitioning)

  پارتیشن‌بندی داده‌ها روشی است که با تقسیم داده‌های بزرگ به بخش‌های کوچکتر، جستجو و دسترسی به آنها را بهبود می‌بخشد.
  پارتیشن‌بندی باعث می‌شود که کوئری‌ها فقط به بخش مورد نیاز دسترسی پیدا کنند و این امر زمان اجرای کوئری‌ها را کاهش می‌دهد.
  انواع پارتیشن‌بندی شامل موارد زیر است:
  
  

  • Range Partitioning

    داده‌ها بر اساس بازه‌های عددی یا تاریخی تقسیم می‌شوند.

  • List Partitioning

    داده‌ها بر اساس لیستی از مقادیر از پیش تعریف شده تقسیم می‌شوند.

  • Hash Partitioning

    تقسیم داده‌ها بر اساس هشینگ انجام می‌شود که توزیع یکنواخت داده‌ها را فراهم می‌کند.

  • Composite Partitioning

    ترکیبی از چند روش پارتیشن‌بندی است.

 بهینه‌سازی کوئری در اوراکل

بهینه‌سازی کوئری‌ها در اوراکل به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و روش‌ها اشاره دارد که برای افزایش سرعت و کارایی کوئری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

بهینه‌سازی کوئری‌ها به ویژه در سیستم‌های بزرگ و پر داده بسیار اهمیت دارد.

 

🌟 آیا آماده‌اید تا در دنیای پایگاه داده‌ها بدرخشید؟ 🚀

با دوره آموزش پایگاه داده اوراکل ما، مهارت‌های ضروری را یاد بگیرید و به چالش‌های واقعی صنعت پاسخ دهید.

این دوره با محتوای عملی و آموزش‌های کاربردی به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در این حوزه تبدیل شوید و فرصت‌های شغلی جدیدی را کشف کنید.

برای شروع سفر یادگیری‌تان کلیک کنید!

•  استفاده از Query Optimizer

  Query Optimizer یا بهینه‌ساز کوئری، به طور خودکار بهترین روش برای اجرای کوئری را انتخاب می‌کند. در اوراکل، دو حالت اصلی بهینه‌سازی وجود دارد:

  • Rule-Based Optimization (RBO)

    این روش قدیمی‌تر است و بر اساس مجموعه‌ای از قوانین ثابت کوئری‌ها را بهینه می‌کند. این روش در نسخه‌های جدید اوراکل منسوخ شده است.

  • Cost-Based Optimization (CBO)

    این روش با استفاده از آمار و اطلاعات جداول، بهترین مسیر اجرای کوئری را بر اساس هزینه محاسبه می‌کند.
    CBO از آمارهای مربوط به تعداد ردیف‌ها، اندازه جداول، و نوع ایندکس‌ها برای تخمین هزینه اجرای کوئری استفاده می‌کند.

برای بهینه‌سازی بهتر کوئری‌ها در اوراکل، بهتر است آمار جداول و ایندکس‌ها به‌روز باشد.

• استفاده از Hints در کوئری

  Hints راهنمایی‌هایی هستند که به بهینه‌ساز کوئری کمک می‌کنند تا روش خاصی را برای اجرای کوئری انتخاب کند.
  Hints می‌توانند در بخش SELECT کوئری قرار بگیرند. برخی از انواع پرکاربرد Hints عبارتند از:

• • FULL

    این Hint به اوراکل اعلام می‌کند که به جای استفاده از ایندکس، جدول کامل را اسکن کند.

SELECT /*+ FULL(table_name) */ column1 FROM table_name;

• • INDEX

    این Hint به اوراکل می‌گوید که از ایندکس خاصی استفاده کند.

SELECT /*+ INDEX(table_name index_name) */ column1 FROM table_name WHERE column2 = 'value';

• • PARALLEL

    این Hint برای اجرای موازی کوئری استفاده می‌شود که باعث افزایش سرعت در جداول بزرگ می‌شود.

SELECT /*+ PARALLEL(table_name, 4) */ column1 FROM table_name;

• استفاده از توابع تجمعی به جای زیردرخواست‌ها

  استفاده از توابع تجمعی مانند SUM, AVG, MIN, MAX می‌تواند در بسیاری از موارد جایگزین زیردرخواست‌ها شود و باعث بهینه‌سازی کوئری‌ها شود.
  به طور مثال، در کوئری زیر از تابع SUM برای محاسبه کل مقادیر استفاده شده است:

SELECT department_id, SUM(salary) 
FROM employees 
GROUP BY department_id;

• اجتناب از SELECT *

  یکی از نکات مهم در بهینه‌سازی کوئری‌ها، اجتناب از استفاده از SELECT * است. استفاده از SELECT * باعث می‌شود که تمام ستون‌ها از جدول بازیابی شوند، حتی اگر برخی از آنها مورد نیاز نباشند.
  این کار می‌تواند باعث افزایش زمان اجرای کوئری شود.

• محدود کردن تعداد ردیف‌ها با استفاده از WHERE

  برای بهبود سرعت کوئری‌ها، بهتر است که با استفاده از شرط‌های مناسب (مانند WHERE) تعداد ردیف‌های بازیابی شده را محدود کنید.
  این کار باعث کاهش بار بر روی پایگاه داده می‌شود.

بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی پایگاه داده و کوئری‌ها

بهترین روش‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها در اوراکل بر اساس اصولی هستند که به کاهش مصرف منابع و افزایش کارایی کمک می‌کنند.

در ادامه به برخی از این روش‌ها اشاره می‌کنیم:

1. استفاده از توابع داخلی اوراکل به جای محاسبات دستی

   اوراکل توابع داخلی زیادی برای پردازش داده‌ها دارد. استفاده از این توابع، بهینه‌تر از انجام محاسبات دستی یا توابع محلی است.
   به عنوان مثال، توابع NVL, DECODE, و COALESCE می‌توانند در شرایط خاص عملکرد بهتری از شرط‌های پیچیده فراهم کنند.

2. استفاده از JOIN به جای Subquery

   در بسیاری از موارد، استفاده از JOIN به جای Subquery می‌تواند عملکرد را بهبود ببخشد.
   JOIN‌ها به طور معمول برای ترکیب جداول سریع‌تر هستند و به بهینه‌ساز کوئری کمک می‌کنند که بهتر مسیر اجرای کوئری را پیدا کند.

3. کاهش استفاده از DISTINCT

   استفاده از DISTINCT در کوئری‌ها می‌تواند باعث کاهش عملکرد شود.
   در صورتی که نیاز به یکتاسازی داده‌ها ضروری نیست، بهتر است از استفاده از آن اجتناب کنید.
   در مواردی که استفاده از DISTINCT ضروری است، مطمئن شوید که ایندکس‌های مناسبی برای ستون‌ها وجود دارند.

4.  محدود کردن استفاده از تابع در WHERE Clause

   بهتر است در قسمت WHERE از توابع استفاده نکنید، زیرا استفاده از توابع روی ستون‌ها باعث می‌شود ایندکس‌ها کارایی کمتری داشته باشند و بهینه‌ساز نتواند به خوبی از آنها استفاده کند. به عنوان مثال، به جای استفاده از:
   

   
   SELECT * FROM orders WHERE TO_CHAR(order_date, 'YYYY') = '2023';

   
   می‌توانید شرط خود را به این صورت بازنویسی کنید تا از ایندکس‌های موجود بهره‌برداری بهتری شود:
   

   SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD') AND TO_DATE('2023-12-31', 'YYYY-MM-DD');

5.  بهینه‌سازی با استفاده از Bulk Collect

   در مواقعی که نیاز به خواندن یا نوشتن مقادیر زیادی از داده‌ها به صورت دسته‌ای دارید، Bulk Collect یک گزینه عالی است.
   این قابلیت به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به صورت دسته‌ای (Bulk) به جای تک‌به‌تک بارگذاری کنید که منجر به کاهش رفت‌و‌برگشت به سرور و در نتیجه افزایش سرعت اجرای کوئری می‌شود.

6. افزایش کارایی با Parallel Processing

   Parallel Processing به اوراکل اجازه می‌دهد تا کوئری‌ها را به صورت موازی اجرا کند، که می‌تواند سرعت را در جداول بزرگ و درخواست‌های پیچیده به شدت افزایش دهد.
   با استفاده از Hint‌های مربوطه، می‌توانید از پردازش موازی برای بهبود عملکرد بهره ببرید.

7. استفاده از مناسب‌ترین نوع ایندکس

   انتخاب صحیح نوع ایندکس بسیار مهم است.
   برای مثال، Bitmap Index برای جداولی با داده‌های ثابت و تعداد کمی از مقادیر تکراری مناسب است، در حالی که B-Tree Index برای ستون‌های منحصر به فرد و داده‌های متغیر بهتر است.

8.  پاکسازی و حذف ایندکس‌های غیرضروری

   داشتن ایندکس‌های زیاد می‌تواند سرعت به‌روزرسانی جداول را کاهش دهد.
   بنابراین، بهتر است ایندکس‌های غیرضروری یا ایندکس‌هایی که به ندرت استفاده می‌شوند را شناسایی و حذف کنید تا از بار اضافی جلوگیری شود.

مثال‌های پروژه محور از بهینه‌سازی کوئری‌ها

مثال ۱: بهینه‌سازی با استفاده از ایندکس

فرض کنید یک جدول بزرگ به نام orders دارید و کوئری زیر را اجرا می‌کنید:

SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 12345;

اگر بر روی ستون customer_id ایندکس ایجاد کنید، زمان اجرای این کوئری به شدت کاهش می‌یابد:

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

مثال ۲: استفاده از پارتیشن‌بندی

در جدول sales_data با داده‌های زیاد، اگر پارتیشن‌بندی بر اساس بازه تاریخی داشته باشید، کوئری زیر به جای جستجو در کل جدول فقط در پارتیشن‌های مورد نظر جستجو می‌کند:

SELECT * FROM sales_data 
WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-06-30';

مثال ۳: استفاده از Hints برای اجرای موازی

برای جداول بزرگ، استفاده از Hint PARALLEL می‌تواند سرعت اجرای کوئری را افزایش دهد:

SELECT /*+ PARALLEL(sales_data, 4) */ * 
FROM sales_data 
WHERE sale_amount > 1000;