Оптимизация поиска в БД: влияние NULL значений в SQL

Быстрый ответ

NULL-значения оказывают влияние на производительность вследствие необходимости выполнения дополнительных операций проверки в базах данных. Трудности могут появиться, если индекс содержит столбцы с большим количеством NULL-значений. Они способны замедлить работу индекса. Запросы с условиями WHERE column IS NULL также могут быть менее эффективными, так как они вынуждают базу данных искать NULL во всех строках. Оптимизацию может обеспечить создание частичного индекса, исключающего NULL-значения, что способствует ускорению поиска по полям без NULL-значений:

CREATE INDEX idx_no_nulls ON table_name(column_name) WHERE column_name IS NOT NULL;
// Это будет работать быстрее, чем гепард на скейтборде! 🐆 🛹

Также полезными могут быть индексы, обеспечивающие полное покрытие полей, необходимых для запроса, для увеличения производительности. Однако следует учитывать, что влияние NULL-значений разное, поэтому рекомендуется протестировать производительность с учётом специфики вашей ситуации.

Как справляться с влиянием на производительность

Тщательное использование полей NOT NULL

Используйте поля NOT NULL для предотвращения накопления не нужной информации в вашей базе данных. Это способствует сохранению целостности данных. Представьте, что ваша база данных — это эксклюзивная вечеринка, а NOT NULL поля — гости в элегантных нарядах. Вы же не хотите видеть на своем празднике незваных гостей, правда?

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Периодическое обновление и настройка базы данных

Регулярно оптимизируйте и обновляйте статистику вашей базы данных для эффективной работы оптимизатора запросов. Это поддерживает производительность, будто утренний кофе ☕ для вашей системы.

Осторожное использование подсказок для запросов

При использовании подсказок для запросов будьте внимательны, чтобы указывать наиболее эффективные пути выполнения запросов, словно вы предоставляете базе данных GPS 🛰️ в мире информации.

Методы сжатия данных и разбиение на секции

Используйте методы сжатия данных и декомпозицию, чтобы сократить количество операций ввода-вывода и увеличить скорость обработки запросов, как при организации рабочего места для повышения производительности.

Тестирование данных в реальных условиях

Проводите тестирование с использованием реальных данных, включая нетипичные и крайние случаи. Это поможет предотвратить неожиданные ситуации при обнаружении непредсказуемых обстоятельств. Закон Мерфи также относится к базам данных.

Развенчание мифов о влиянии NULL

Как избежать проблем с производительностью запросов

Запросы типа non-sargable, например, с условиями WHERE column <> NULL, могут привести к уменьшению производительности. Они не позволяют эффективно использовать индексы. Вместо этого используйте выражение IS NOT NULL для исключения NULL-значений, так как использование <> NULL подобно бесконечному ожиданию автобуса 🚌, который так и не приезжает.

Пересмотр схемы: выбор между дизайном и производительностью

Пересмотр структуры таблицы с целью полного исключения NULL-значений может показаться привлекательным, но не всегда является практичным и может привести к избыточной оптимизации. Дизайн вашей базы данных должен быть ориентирован на бизнес-правила и учитывать концептуальную потребность в NULL-значениях. Ответьте на вопрос: что означает NULL в контексте вашего приложения?

• Применение полей с ограничениями NOT NULL часто может привести к увеличению объема данных и повлиять на производительность. Этот процесс можно сравнить с попыткой поместить слонов 🐘 в минивэн 🚐.
• Контроль целостности данных должен быть особенно строгим, когда вы решаете устранить NULL-значения в дизайне.

Стратегии индексации для работы с NULL-значениями

Вот несколько стратегий индексации для улучшения работы с NULL-значениями в базе данных:

• Частичные индексы исключают NULL-значения из процесса индексации, улучшая обработку запросов.
• Фильтрованные индексы в MS SQL Server улучшают производительность, индексируя только определенную часть строк, подобно тому, как вы отбираете самые спелые яблоки 🍏 с дерева.

Визуализация

Представим поиск книг в библиотеке с множеством экземпляров (📚):

Поиск С NULL (🔍): [Книга 1 (📕), Книга ? (❓), Книга 3 (📗)]
Поиск БЕЗ NULL (🔎): [Книга 1 (📕), Книга 2 (📗), Книга 3 (📘)]

NULL-значения — это отсутствующие книги (❓), которые могут замедлить поиск.

🚶‍♂️🔍❓...[медленный поиск]
vs.
🚶‍♂️🔎...[быстрый поиск]

• NULL-значения вкладывают неопределенность, создавая необходимость обработки дополнительных случаев в базе данных.
• NULL-значения можно сравнить с невидимыми ямами на дорогах, которых следует избегать при вождении автомобиля.

Справление с дополнительным поиском

Когда запрос включает NULL-значения, базе данных может потребоваться дополнительный поиск для выяснения, являются ли эти значения реальным отсутствием информации или очередным исключением. Это создает дополнительную нагрузку на ядро базы данных.

Ориентация на бизнес при создании дизайна

В бизнес-контексте принимаемые решения об использовании NULL-значений должны соответствовать семантике модели данных. Не забывайте, что выбор между разрешением и запретом NULL-значений должен основываться на соответствии требованиям приложения, а не только на критериях производительности.

• Встроьте проверки в логику приложения, чтобы управлять сценариями с необходимостью использования NULL-значений.
• Если приемлемы NULL-значения, но их число необходимо свести к минимуму, следуйте такой стратегии, чтобы скрипты очистки данных были выполнены регулярно и эффективно, как будто вы регулярно убираете в доме при помощи пылесоса.

Полезные материалы

1. Use The Index, Luke – Кнепка мудрости индексации SQL
2. Oracle Blog – Работа с NULL-значениями в Oracle
3. MSDN Blog – Подробное руководство по архитектуре обработки запросов SQL Server
4. Stack Exchange Database Administrators – Прагматичный подход к работе с NULL и их влиянием на производительность