একটি রিলেশনাল ডাটাবেসের পারফরম্যান্সের জন্য ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশান অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে জটিল SQL স্টেটমেন্টের সঞ্চালনের জন্য। একটি ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজার প্রতিটি প্রশ্ন বাস্তবায়নের জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি নির্ধারণ করে৷
ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজার নির্বাচন করে, উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রদত্ত প্রশ্নের জন্য সূচী ব্যবহার করতে হবে কিনা এবং একাধিক টেবিলে যোগদান করার সময় কোন যোগদান পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে। এসকিউএল পারফরম্যান্সের উপর এই সিদ্ধান্তগুলির একটি অসাধারণ প্রভাব রয়েছে, এবং ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশান হল প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি মূল প্রযুক্তি, অপারেশনাল সিস্টেম থেকে ডেটা গুদাম এবং বিশ্লেষণাত্মক সিস্টেম থেকে বিষয়বস্তু ব্যবস্থাপনা সিস্টেম।
ক্যোয়ারী অপটিমাইজেশনের বিভিন্ন নীতি নিম্নরূপ -
-
আপনার ডেটাবেস কিভাবে আপনার ক্যোয়ারী চালাচ্ছে তা বুঝুন − ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশানের প্রথম ধাপ হল ডাটাবেস কী কাজ করছে তা বোঝা। এর জন্য বিভিন্ন ডাটাবেসের বিভিন্ন কমান্ড রয়েছে। উদাহরণ স্বরূপ, MySQL-এ, ক্যোয়ারী প্ল্যান দেখার জন্য কেউ "ব্যাখ্যা [SQL কোয়েরি]" কীওয়ার্ড ব্যবহার করতে পারেন। ওরাকল-এ, কেউ ক্যোয়ারী প্ল্যান দেখতে "[SQL ক্যোয়ারী] এর জন্য ব্যাখ্যা পরিকল্পনা" ব্যবহার করতে পারেন।
-
যতটা সম্ভব কম ডেটা পুনরুদ্ধার করুন − ক্যোয়ারী থেকে যত বেশি তথ্য পুনরুদ্ধার করা হবে, এই রেকর্ডগুলি প্রক্রিয়াকরণ এবং সংরক্ষণ করতে ডাটাবেসের প্রসারিত করার জন্য তত বেশি সংস্থান প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি টেবিল থেকে শুধুমাত্র একটি কলাম আনার প্রয়োজন হতে পারে, তাহলে 'SELECT *' ব্যবহার করবেন না।
-
মধ্যবর্তী ফলাফল সংরক্ষণ করুন - কখনও কখনও একটি প্রশ্নের জন্য যুক্তি বেশ জটিল হতে পারে। সাবকোয়ারি, ইনলাইন ভিউ এবং UNION-টাইপ স্টেটমেন্ট ব্যবহারের মাধ্যমে কাঙ্খিত ফলাফল তৈরি করা সম্ভব। এই পদ্ধতিগুলির জন্য, ট্রানজিশনাল ফলাফলগুলি ডাটাবেসে সংরক্ষিত হয় না তবে সরাসরি ক্যোয়ারীতে ব্যবহৃত হয়। এটি কৃতিত্বের সমস্যাগুলির দিকে নিয়ে যেতে পারে, বিশেষ করে যখন ট্রানজিশনাল ফলাফলগুলিতে প্রচুর সংখ্যক সারি থাকে৷
বিভিন্ন ক্যোয়ারী অপ্টিমাইজেশান কৌশলগুলি নিম্নরূপ -
-
সূচী ব্যবহার করুন − এটি একটি সূচক ব্যবহার করা যেতে পারে প্রথম কৌশল যা একটি প্রশ্নের গতি বাড়ানোর জন্য ব্যবহার করা উচিত৷
৷ -
সমষ্টি সারণী − এটি উচ্চ স্তরে সারণী প্রাক-জনসংখ্যার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে তাই কম পরিমাণে তথ্য পার্স করার প্রয়োজন হয়৷
-
উল্লম্ব বিভাজন - এটি কলাম দ্বারা টেবিল বিভাজন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি এসকিউএল কোয়েরি প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের পরিমাণ হ্রাস করে।
-
অনুভূমিক বিভাজন − এটি ডেটা মান দ্বারা টেবিলটি বিভাজন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, বেশিরভাগ সময়। এই পদ্ধতিটি এসকিউএল কোয়েরি প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের পরিমাণ হ্রাস করে।
-
অ-স্বাভাবিককরণ − ডি-নর্মালাইজেশন প্রক্রিয়া একাধিক টেবিলকে একক টেবিলে একত্রিত করে। এটি ক্যোয়ারী বাস্তবায়নকে ত্বরান্বিত করে কারণ কম টেবিল যোগদানের প্রয়োজন হয়।
-
সার্ভার টিউনিং − প্রতিটি সার্ভারের তার পরামিতি রয়েছে এবং সার্ভারের প্যারামিটারগুলি টিউনিং প্রদান করে যাতে এটি সম্পূর্ণরূপে হার্ডওয়্যার সংস্থানগুলির সুবিধা নিতে পারে যা উল্লেখযোগ্যভাবে ক্যোয়ারী বাস্তবায়নের গতি বাড়াতে পারে৷
