Mejores prácticas para optimizaciones de consultas SQL

SQL significa lenguaje de consulta estructurado que se utiliza para interactuar con una base de datos relacional. Es una herramienta para administrar, organizar, manipular y recuperar datos de bases de datos. SQL ofrece increíbles ventajas como un procesamiento de consultas más rápido, altamente portátil, lenguaje interactivo, rentable y muchos más. Cuando es necesario recuperar datos de SQL, se envía una solicitud. El DBMS procesa las requests y nos las devuelve. 

El objetivo principal de SQL es recuperar datos de bases de datos. Entonces, si estas declaraciones no son lo suficientemente efectivas, esto puede provocar una ralentización del servidor. Por lo tanto, es necesario realizar optimizaciones de consultas SQL para maximizar el resultado. En este blog, discutiremos las mejores prácticas para la optimización de consultas SQL . Pero primero, comprendamos el requisito para la optimización de consultas SQL. Entonces empecemos.

Requisito para la optimización de consultas SQL

El objetivo principal de la optimización de consultas SQL es reducir la carga de los recursos del sistema y proporcionar resultados precisos en menos tiempo. Hace que el código sea más eficiente, lo cual es importante para un rendimiento óptimo de las consultas. Las principales razones para las optimizaciones de consultas SQL son:

• Mejora del rendimiento : la razón principal de la optimización de consultas SQL es reducir el tiempo de respuesta y mejorar el rendimiento de la consulta. La diferencia de tiempo entre la solicitud y la respuesta debe minimizarse para una mejor experiencia de usuario.
• Tiempo de ejecución reducido: la optimización de consultas SQL garantiza un tiempo de CPU reducido, por lo que se obtienen resultados más rápidos. Además, se garantiza que los sitios web respondan rápidamente y no haya retrasos significativos.
• Mejora la eficiencia: la optimización de consultas reduce el tiempo dedicado al hardware y, por lo tanto, los servidores funcionan de manera eficiente con menor consumo de energía y memoria.

Mejores prácticas para la optimización de consultas SQL

1. Use la cláusula Where en lugar de tener

El uso de la cláusula Where en lugar de Have mejora la eficiencia en gran medida. Donde las consultas se ejecutan más rápido que tener. Donde los filtros se registran antes de crear los grupos y Tener filtros se registran después de la creación de grupos. Esto significa que usar Where en lugar de have mejorará el rendimiento y minimizará el tiempo necesario . Para saber más sobre la cláusula where, lea el artículo SQL – Cláusula Where

Por ejemplo:

• SELECCIONE nombre DESDE nombre_tabla DONDE edad>=18; – da como resultado mostrar solo aquellos nombres cuya edad es mayor o igual a 18, mientras que
• SELECCIONE la edad COUNT (A) COMO Estudiantes DE table_name GRUPO POR edad TENIENDO COUNT (A)> 1; – da como resultado que primero cambie el nombre de la fila y luego muestre solo aquellos valores que pasan la condición

2. Evite consultas dentro de un bucle

Esta es una de las mejores técnicas de optimización que debes seguir. Ejecutar consultas dentro del bucle ralentizará en gran medida el tiempo de ejecución. En la mayoría de los casos, podrá insertar y actualizar datos de forma masiva, que es un enfoque mucho mejor en comparación con las consultas dentro de un bucle.

El patrón iterativo que podría ser visible en bucles como for, while y do-while requiere mucho tiempo para ejecutarse y, por lo tanto, el rendimiento y la escalabilidad también se ven afectados. Para evitar esto, todas las consultas se pueden realizar fuera de los bucles y, por lo tanto, se puede mejorar la eficiencia.

3. Use Seleccionar en lugar de Seleccionar *

Una de las mejores formas de mejorar la eficiencia es reducir la carga en la base de datos. Esto se puede hacer limitando la cantidad de información que se recuperará de cada consulta. Ejecutar consultas con Seleccionar * recuperará toda la información relevante que está disponible en la tabla de la base de datos. Recuperará toda la información innecesaria de la base de datos, lo que lleva mucho tiempo y mejorará la carga en la base de datos.

Entendamos esto mejor con la ayuda de un ejemplo. Considere un nombre de tabla GeeksforGeeks que tenga nombres de columnas como Java, Python y DSA. 

• Seleccione * de GeeksforGeeks; – Te da la tabla completa como salida mientras que 
• Seleccione la condición de GeeksforGeeks; – Le da solo el valor preferido (seleccionado)

Entonces, el mejor enfoque es usar una instrucción Select con parámetros definidos para recuperar solo la información necesaria. El uso de Seleccionar disminuirá la carga en la base de datos y mejorará el rendimiento.

4. Agregar explicación al comienzo de las consultas

Explique las palabras clave para describir cómo se ejecutan las consultas SQL . Esta descripción incluye cómo se unen las tablas, su orden y mucho más. Es una herramienta beneficiosa de optimización de consultas que ayuda aún más a conocer los detalles de ejecución paso a paso. Agregue una explicación y verifique si los cambios que realizó han reducido significativamente el tiempo de ejecución o no. La ejecución de la consulta de explicación lleva tiempo, por lo que solo debe realizarse durante el proceso de optimización de la consulta. Para obtener más información sobre las consultas de explicación, haga clic aquí .

5. Mantenga los comodines al final de las frases

Se utiliza un comodín para sustituir uno o más caracteres en una string . Se utiliza con el operador LIKE. El operador LIKE se usa con la cláusula where para buscar un patrón específico. Emparejar un comodín inicial con el comodín final verificará todos los registros que coincidan entre los dos comodines. Entendamos esto con la ayuda de un ejemplo. 

Considere una tabla Empleado que tiene 2 columnas nombre y salario. Hay 2 empleados diferentes, a saber, Rama y Balram.

• Seleccionar nombre, salario De Empleado Donde nombre como ‘%Ram%’;
• Seleccionar nombre, salario De Empleado Donde nombre como ‘Ram%’;

En ambos casos, ahora cuando busque %Ram% obtendrá los resultados Rama y Balram, mientras que Ram% devolverá solo Rama. Considere esto cuando haya varios registros de cómo se mejorará la eficiencia mediante el uso de comodines al final de las frases.

6. Use Exist() en lugar de Count()

Tanto Exist() como Count() se utilizan para buscar si la tabla tiene un registro específico o no. Pero en la mayoría de los casos, Exist() es mucho más efectivo que Count(). As Exist() se ejecutará hasta que encuentre la primera entrada coincidente, mientras que Count() seguirá ejecutándose y proporcionará todos los registros coincidentes. Por lo tanto, esta práctica de optimización de consultas SQL ahorra mucho tiempo y potencia de cálculo. EXISTS se detiene cuando la prueba lógica demuestra ser verdadera, mientras que COUNT(*) debe contar todas y cada una de las filas, incluso después de haber pasado la prueba.

Entonces, hasta ahora, debe tener una idea clara de las mejores prácticas para la optimización de consultas SQL. Si está dispuesto a aprender SQL, siga el tutorial GRATUITO de SQL desde básico hasta avanzado.