Вы вели базу данных (БД), но по мере накопления в ней данных БД стала работать достаточно медленно. Было принято решение проверить индексы на соответствие «хорошим» показателям. Достаточно ли будет проверить, что столбцов в индексе не более 4–5, и не используются поиски с предиктором LIKE?

• нет, кроме проверок на неиспользование предикатора LIKE и количество столбцов в индексе надо проверить, не включаются ли в индекс часто обновляемые столбцы. Кроме того, необходимо проверить, формируются ли индексы по первичному ключу (PK) и создаются ли индексы по столбцам из выражения WHERE часто выполняемых запросов
• да, чем меньше столбцов в индексе, тем быстрее их обработка, а поиск и обработка предикатора LIKE еще больше замедляет базу данных. Других действенных способов существенным образом ускорить обработку таблиц нет
• нет, в индексе в любом случае не больше 3 столбцов. В данном случае поможет дефрагментация индексного поля. По завершении процедуры дефрагментации можно удалить все записи NULL из таблицы

Другие предметы Колледж Индексация в базах данных управление данными база данных индексы производительность БД оптимизация индексов предикатор LIKE первичный ключ обновляемые столбцы дефрагментация индекса обработка запросов Новый

Когда база данных начинает работать медленно, важно провести тщательный анализ индексов, чтобы определить, как их оптимизировать. Рассмотрим, какие шаги необходимо предпринять для проверки индексов и их эффективности.

1. Проверка количества столбцов в индексе:

   Индексы с большим количеством столбцов могут замедлять операции поиска и обновления. Рекомендуется ограничиваться 4-5 столбцами в индексе. Это связано с тем, что чем меньше столбцов, тем быстрее будет обработка запросов.

2. Анализ использования предиктора LIKE:

   Использование предиктора LIKE в запросах может значительно замедлить выполнение операций, особенно если он применяется к индексированным столбцам. Поэтому важно минимизировать его использование или избегать его в индексах.

3. Проверка столбцов на частоту обновления:

   Индексы, содержащие часто обновляемые столбцы, могут негативно сказываться на производительности. Каждый раз, когда данные в таких столбцах обновляются, индекс также нужно обновить, что замедляет операции.

4. Создание индексов по первичному ключу:

   Убедитесь, что индексы созданы по первичным ключам (PK). Это поможет ускорить поиск записей по уникальным идентификаторам.

5. Индексы по столбцам из выражения WHERE:

   Создание индексов по столбцам, которые часто используются в условиях WHERE запросов, может значительно улучшить производительность. Это позволит базе данных быстрее находить нужные записи.

6. Дефрагментация индексного поля:

   С течением времени индексы могут фрагментироваться, что также может замедлять работу базы данных. Регулярная дефрагментация индексного поля поможет оптимизировать доступ к данным.

7. Удаление записей NULL:

   После дефрагментации имеет смысл удалить все записи NULL из таблицы. Это освободит место и улучшит производительность базы данных.

Таким образом, для оптимизации работы базы данных необходимо не только следить за количеством столбцов в индексах и избегать использования LIKE, но и учитывать частоту обновления столбцов, создавать индексы по первичным ключам и часто используемым столбцам в WHERE, а также проводить дефрагментацию и удаление NULL-записей.