Was sind übliche SQL-Anti-Muster und wie vermeide ich sie?

Was sind übliche SQL-Anti-Muster und wie vermeide ich sie?

SQL-Anti-Muster sind Praktiken, die bei der SQL-Programmierung als ineffektiv oder schädlich angesehen werden und zu schlechten Leistung, Fehlern und Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der Datenbank führen können. Hier sind einige häufige SQL-Anti-Muster und Tipps, wie man sie vermeidet:

1. Verwenden von Auswahl *:
   Anstatt alle Spalten mit SELECT * auszuwählen, geben Sie explizit die Spalten an, die Sie benötigen. Dies reduziert die unnötige Datenübertragung und verbessert die Abfrageleistung.
   Vermeidung: Verwenden Sie SELECT column1, column2, ... anstelle von SELECT * .
2. Überbeanspruchung von Unterabfragen:
   Unterabfragen können nützlich sein, können jedoch zu Leistungsproblemen führen, wenn sie überbeansprucht werden. Sie können Fragen schwer zu lesen und aufrechtzuerhalten.
   Vermeidung: Verwenden Sie nach Möglichkeit Verbindungen oder CTEs (gemeinsame Tabellenausdrücke), die effizienter und einfacher zu optimieren sein können.
3. Verwenden von Cursors für Reihen-für-Reihen-Operationen:
   Cursoren können langsam sein, wenn sie Daten jeweils eine Zeile verarbeiten. Sie sind oft ein Zeichen für eine Verfahrensprogrammierung, die auf SQL angewendet wird.
   Vermeidung: Schreiben Sie Fragen zur Verwendung von Set-basierten Vorgängen neu, die in SQL effizienter sind.
4. Ignorieren Indizes:
   Nicht ordnungsgemäße Verwendung ordnungsgemäß kann zu vollständigen Tabellen -Scans führen, die in Bezug auf die Leistung sehr kostspielig sind.
   Vermeidung: Analysieren Sie Ihre Abfragemuster und erstellen Sie geeignete Indizes. Überprüfen Sie Ihre Indexierungsstrategie regelmäßig.
5. Verwenden von Funktionen in wo Klauseln:
   Anwenden von Funktionen, in denen Klauseln die Verwendung von Indizes verhindern können, da die Datenbank-Engine keine indexbasierte Optimierung verwenden kann.
   Vermeidung: Vermeiden Sie nach Möglichkeit Funktionen in den Klauseln. Verarbeiten Sie stattdessen die Daten vor oder schreiben Sie die Abfrage um, um die Funktionsnutzung zu beseitigen.
6. Überbeanspruchung oder Bedingungen:
   Die Verwendung mehrerer oder Bedingungen kann zu einer langsamen Abfrageausführung führen, da die Datenbank -Engine möglicherweise nicht in der Lage ist, Indizes effektiv zu verwenden.
   Vermeidung: Verwenden oder existieren anstelle von mehreren ORs. Verwenden Sie beispielsweise, WHERE id IN (1, 2, 3) anstelle von WHERE id = 1 OR id = 2 OR id = 3 .

Was sind die Leistungsauswirkungen gemeinsamer SQL-Anti-Muster?

Die Leistungsauswirkungen gemeinsamer SQL-Anti-Muster können signifikant sein, was zu einer langsameren Ausführung von Abfragen, einem erhöhten Ressourcenverbrauch und einer schlechten Skalierbarkeit führt. Hier sind die spezifischen Auswirkungen der genannten Anti-Muster:

1. Verwenden von Auswahl *:
   Dies kann zu übermäßigem Datenabruf führen, was zu einem erhöhten Netzwerkverkehr und Speicherverbrauch führt. Es kann auch die Ausführung von Abfragen verlangsamen, insbesondere in großen Tabellen, da die Datenbank -Engine alle Spalten zurückholen und zurückgeben muss, auch wenn sie nicht benötigt werden.
2. Überbeanspruchung von Unterabfragen:
   Unterabfragen können Leistungs Engpässe einführen, indem sie komplexe Abfragepläne erstellen. Sie können die Datenbank dazu zwingen, die Unterabfrage für jede von der äußeren Abfrage zurückgegebene Zeile auszuführen, was zu einer signifikanten Zunahme der Ausführungszeit führt.
3. Verwenden von Cursors für Reihen-für-Reihen-Operationen:
   Cursors können zu einer dramatisch langsamen Leistung führen, da sie Daten jeweils eine Zeile verarbeiten, anstatt in SQL von Natur aus schneller zu setzbasierten Vorgängen zu verwenden. Dies kann mehr CPU- und Speicherressourcen konsumieren.
4. Ignorieren Indizes:
   Ohne ordnungsgemäße Indexierung kann die Datenbankmotor auf vollständige Tabellen -Scans zurückgreifen, die sehr ineffizient sind. Dies kann die Ausführungszeit der Abfrage erhöhen, insbesondere bei großen Datensätzen, und zu Ressourcenschöpfung führen kann.
5. Verwenden von Funktionen in wo Klauseln:
   Funktionen, in denen Klauseln die Verwendung von Indizes verhindern können, was zu vollständigen Tabellen -Scans führt. Dies wirkt sich erheblich auf die Abfrageleistung aus und kann die Datenbank -Engine dazu bringen, mehr Ressourcen zu konsumieren, um die Abfrage zu verarbeiten.
6. Überbeanspruchung oder Bedingungen:
   Mehrere oder Bedingungen können die effiziente Verwendung von Indizes verhindern, wodurch die Datenbankmotor vollständige Tabellen -Scans durchführt. Dies kann die Abfrage verlangsamen und die Nutzung der Ressourcen erhöhen.

Wie kann ich SQL-Anti-Muster in meinen Datenbankabfragen identifizieren?

Das Identifizieren von SQL-Anti-Patterns in Datenbankabfragen erfordert eine Kombination aus sorgfältiger Codeüberprüfung, Analyse von Abfrageausführungsplänen und Überwachung der Abfrageleistung. Hier sind einige Schritte, mit denen Sie diese Anti-Muster identifizieren können:

1. Code Review:
   Überprüfen Sie Ihre SQL-Abfragen manuell, um nach offensichtlichen Anti-Patterns wie SELECT * , Cursors und Unterabfragen zu suchen. Verwenden Sie eine Checkliste, die auf bekannten Anti-Patterns basiert, um Ihre Bewertung zu leiten.
2. Abfrageausführungspläne:
   Analysieren Sie die von Ihrem Datenbankverwaltungssystem bereitgestellten Abfrageausführungspläne. Diese Pläne zeigen, wie die Datenbank Engine plant, die Abfrage auszuführen, und Probleme wie vollständige Tabellen -Scans oder ineffiziente Join -Vorgänge aufzeigen können.
3. Leistungsüberwachung:
   Verwenden Sie Datenbanküberwachungstools, um die Abfrageleistung zu verfolgen. Suchen Sie nach Abfragen, bei denen die Ausführung oder Konsum von Ressourcen konsequent dauert. Langsame Abfragen sind oft ein Zeichen für zugrunde liegende Anti-Muster.
4. Datenbankprofiler:
   Verwenden Sie einen Datenbankprofiler, um SQL -Anweisungen zu erfassen und zu analysieren, die an Ihrer Datenbank ausgeführt wurden. Dies kann dazu beitragen, Muster ineffizienter Abfragen zu identifizieren.
5. Automatisierte Werkzeuge:
   Verwenden Sie automatisierte SQL-Analyse-Tools, mit denen Sie Ihren SQL-Code scannen und potenzielle Anti-Muster hervorheben können. Diese Tools können Empfehlungen für Verbesserungen liefern.
6. Testen und Benchmarking:
   Führen Sie Leistungstests und Benchmarking durch, um die Ausführungszeiten verschiedener Versionen Ihrer Abfragen zu vergleichen. Dies kann dazu beitragen, zu ermitteln, welche Abfragen Anti-Muster verwenden und wie sich Änderungen auf die Leistung auswirken.

Welche Tools oder Methoden können mir helfen, den SQL-Code von Refactor zu reportieren, um Anti-Muster zu vermeiden?

Refactoring SQL-Code zur Vermeidung von Anti-Patterns kann durch verschiedene Werkzeuge und Methoden erleichtert werden. Hier sind einige Optionen:

1. SQL -Lining -Tools:
   Tools wie SQLFLUFF, SQLCECK und SQLINLING können den SQL-Code für gemeinsame Anti-Muster und stilistische Probleme analysieren. Sie liefern Vorschläge für Verbesserungen und können dazu beitragen, Best Practices durchzusetzen.
2. Datenbank -IDEs:
   Viele Datenbank-Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie SQL Server Management Studio (SSMS), PGADMIN und DBEAVER sind mit integrierten Abfrageanalysatoren und Beratern für Leistungsstimmungen ausgestattet. Diese können dazu beitragen, problematische Fragen zu identifizieren und zu refaktoren.
3. Tools zur Optimierung von Abfragen:
   Tools wie Abfrageoptimierer, Eversql und SQL Sentry können SQL -Abfragen analysieren, Optimierungen vorschlagen und Empfehlungen für das Refactoring zur Verbesserung der Leistung geben.
4. Code Review -Plattformen:
   Plattformen wie Github, Gitlab und Bitbucket mit SQL-spezifischen Plugins können Peer-Bewertungen des SQL-Codes erleichtern. Diese Bewertungen können dazu beitragen, Anti-Muster zu identifizieren und Refaktor zu identifizieren.
5. Automatisierte Refactoring -Tools:
   Einige spezialisierte Tools wie Redgate SQL-Eingabeaufforderung und Toad für Oracle bieten automatisierte Refactoring-Funktionen, mit denen SQL-Code eingetragen wird, um häufige Anti-Muster zu vermeiden.
6. Manuelle Refactoring -Techniken:
   Verwenden Sie manuelle Refactoring-Techniken wie Umschreiben von Unterabfragen als Verknüpfungen, das Ersetzen von Cursors durch Set-basierte Vorgänge und das Hinzufügen geeigneter Indizes. Überprüfen Sie regelmäßig Abfragen, um die Umgestaltungsanfragen zu testen, um sicherzustellen, dass sie die Leistungsziele erreichen.
7. Bildungsressourcen und Best Practices:
   Bleiben Sie mit SQL-Best Practices und Anti-Muster über Bücher, Blogs und Kurse auf dem Laufenden. Das Verständnis der Prinzipien hinter dem effizienten SQL kann Ihre Refactoring -Bemühungen effektiv leiten.

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