PERF03-BP04 Implementieren von Strategien zur Verbesserung der Abfrageleistung im Datenspeicher
Implementieren Sie Strategien zur Datenoptimierung und Verbesserung der Datenabfrage, um mehr Skalierbarkeit und eine effizientere Leistung für Ihre Workloads zu erzielen.
Typische Anti-Muster:
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Sie partitionieren keine Daten in Ihrem Datenspeicher.
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Sie speichern Daten in nur einem Dateiformat in Ihrem Datenspeicher.
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Sie verwenden keine Indizes in Ihrem Datenspeicher.
Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Die Optimierung der Daten- und Abfrageleistung führt zu mehr Effizienz, niedrigeren Kosten und einer verbesserten Benutzererfahrung.
Risikostufe bei fehlender Befolgung dieser bewährten Methode: Mittel
Implementierungsleitfaden
Daten- und Abfrageoptimierung sind wichtige Aspekte der Leistungseffizienz in einem Datenspeicher, da sie sich auf die Leistung und Reaktionsfähigkeit des gesamten Cloud-Workloads auswirken. Nicht optimierte Abfragen können zu einem höheren Ressourcenverbrauch und Engpässen führen, wodurch die Gesamteffizienz eines Datenspeichers beeinträchtigt wird.
Die Datenoptimierung umfasst mehrere Techniken, um eine effiziente Datenspeicherung und einen effizienten Datenzugriff zu gewährleisten. Dies trägt auch dazu bei, die Abfrageleistung in einem Datenspeicher zu verbessern. Zu den wichtigsten Strategien gehören Datenpartitionierung, Datenkomprimierung und Datendenormalisierung, mit denen Daten sowohl für die Speicherung als auch für den Zugriff optimiert werden können.
Implementierungsschritte
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Verstehen und analysieren Sie die kritischen Datenabfragen, die in Ihrem Datenspeicher durchgeführt werden.
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Identifizieren Sie die langsamen Abfragen in Ihrem Datenspeicher und verwenden Sie Abfragepläne, um den aktuellen Status zu verstehen.
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Implementieren Sie Strategien zur Verbesserung der Abfrageleistung. Einige der wichtigsten Strategien sind:
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Verwenden eines spaltenförmigen Dateiformats (wie Parquet oder ORC).
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Komprimieren von Daten im Datenspeicher, um Speicherplatz und E/A-Betrieb zu reduzieren.
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Datenpartitionierung zur Aufteilung von Daten in kleinere Teile und zur Reduzierung der Zeit für das Scannen von Daten.
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Datenindizierung für die gemeinsamen Spalten in der Abfrage.
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Verwenden Sie materialisierte Ansichten für häufige Abfragen.
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Wählen Sie den richtigen Verknüpfungsvorgang für die Abfrage aus. Wenn Sie zwei Tabellen verknüpfen, geben Sie die größere Tabelle auf der linken Seite der Verknüpfung und die kleinere Tabelle auf der rechten Seite der Verknüpfung an.
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Verteilte Caching-Lösung zur Verbesserung der Latenz und zur Reduzierung der Anzahl von Datenbank-E/A-Vorgängen.
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Regelmäßige Wartung wie das Ausführen von Statistiken.
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Experimentieren und testen Sie Strategien in einer Nicht-Produktionsumgebung.
Ressourcen
Zugehörige Dokumente:
Zugehörige Videos:
Zugehörige Beispiele:
