Tout ce que les développeurs devraient savoir sur les performances en SQL

Préface — Pourquoi les développeurs doivent utiliser des index

Anatomie d'un index — À quoi ressemble un index ?

1. Les nœuds feuilles — Une liste doublement liée

2. Le B-Tree — C'est un arbre balancé

3. Index lents, partie I — Deux ingrédients rendent les index lents

La clause Where — Indexer pour améliorer les performances en recherche

1. L'opérateur d'égalité — Recherche de la clé exacte

   1. Clés primaires — Vérifier l'utilisation des index

   2. Clés concaténées — Index multi-colonnes

   3. Index lents, Partie II — Le premier ingrédient, revisité

2. Fonctions — Utiliser des fonctions dans la clause where

   1. Recherche insensible à la casse — UPPER et LOWER

   2. Fonctions définies par l'utilisateur — Limitations des index utilisant une fonction

   3. Sur-indexation — Éviter la redondance

3. Variables liées — Pour la sécurité et les performances

4. Rechercher un intervalle — Beyond equality

   1. Plus grand, plus petit et BETWEEN — L'ordre des colonne importe encore plus

   2. Indexer des filtres LIKE — LIKE n'est pas pour la recherche plein texte

   3. Combinaison d'index — Pourquoi ne pas utiliser un index pour chaque colonne ?

5. Index partiels — Indexer les lignes sélectionnées

6. NULL dans la base de données Oracle — Une curiosité importante

   1. NULL dans les index — Chaque index est un index partiel

   2. Contraintes NOT NULL — affecte l'utilisation des index

   3. Émuler des index partiels — utiliser une indexation basée sur les fonctions

7. Conditions cachées — mauvaises utilisations standards

   1. Dates — Faites particulièrement attention aux types DATE

   2. Chaînes numériques — Ne mélangez pas les types

   3. Combiner des colonnes — utiliser des clauses where redondantes

   4. Logique intelligente — Une façon intelligente de rendre le SQL lent

   5. Mathématique — les bases de données ne résolvent pas les équations

Tests et scalabilité — À propos du matériel

1. Volume de données — Le retour de la mauvaise indexation

2. Charge système — La charge de la production affecte les temps de réponse

3. Temps de réponse et bande passante — Scalabilité horizontale

L'opération de jointure — Rapide, si fait correctement

1. Boucles imbriquées — À propos du problème des sélections N+1 dans les ORM

2. Jointure de hachage — Requiert une approche complètement différente de l'indexation

3. Jointure par tri ‌— Comme une fermeture éclaire sur deux ensembles triés

Regrouper les données — Pour réduire les entrées/sorties disques

1. Les prédicats des filtres pour index utilisés intentionellement — pour améliorer LIKE

2. Parcours d'index couvrants — Éviter l'accès aux tables

3. Table organisée comme un index — Index regroupé sans les tables

Trier et grouper — order by sérialisé : une troisième puissance

1. « Order By » indexé — interactions de la clause where

2. ASC/DESC et NULL FIRST/LAST — changer l'ordre de l'index

3. « Group By » indexé — Envoyer les données dans group by

Résultats partiels — Paginer efficacement

1. Sélectionner les N premières lignes — si vous avez seulement besoin des quelques premières lignes

2. Récupérer la page suivante — Comparaison des méthodes de décalage et de recherche

3. Fonctions de fenêtrage — Pagination utilisant des requêtes analytiques

Insertion, suppression et mise à jour — Impacts de l'indexation sur les requêtes DML

1. Insert — ne peut pas bénéficier des index

2. Delete — utilise les index pour la clause where

3. Update — n'affecte pas tous les index de la table

Plans d'exécution — Récupérer et lire les plans d'exécution

1. MySQL : Obtenir • Opérations • Prédicats d'accès/filtre

2. Oracle : Obtenir • Opérations • Prédicats d'accès/filtre

3. PostgreSQL : Obtenir • Opérations • Prédicats d'accès/filtre

4. SQL Server : Obtenir • Opérations • Prédicats d'accès/filtre

Liste des mythes — Légendes habituelles

1. Les index peuvent dégénérer

2. Les plus sélectifs en premier

3. Oracle ne peut pas indexer NULL

4. Le SQL dynamique est lent

Schéma des exemples — Scripts CREATE et INSERT

Db2 (LUW) • MySQL • Oracle • PostgreSQL • SQL Server