Comment mesurer avec précision le temps d’exécution des requêtes SQL

Pour optimiser les performances des requêtes SQL, il est important de mesurer précisément le temps d’exécution. En connaissant le temps d’exécution d’une requête, vous pouvez identifier les parties qui posent problème et prendre des mesures efficaces pour les améliorer. Cet article explique comment mesurer le temps d’exécution des requêtes SQL, des méthodes de base à l’utilisation d’outils spécifiques.

Obtention et analyse des plans d’exécution

Pour comprendre les performances des requêtes SQL, il est important d’obtenir et d’analyser le plan d’exécution. Le plan d’exécution montre comment une requête est exécutée et aide à identifier les goulots d’étranglement. Voici les méthodes pour obtenir les plans d’exécution dans les principaux systèmes de base de données.

Obtenir les plans d’exécution dans MySQL

Dans MySQL, vous pouvez obtenir un plan d’exécution en utilisant le mot-clé EXPLAIN. Par exemple, vous pouvez l’utiliser comme suit :

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

Cela affichera des informations détaillées telles que l’index utilisé par la requête et la manière dont la table est analysée.

Obtenir les plans d’exécution dans PostgreSQL

Dans PostgreSQL, vous pouvez obtenir des plans d’exécution en utilisant EXPLAIN ou EXPLAIN ANALYZE.

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;

EXPLAIN ANALYZE affiche également le temps d’exécution réel, permettant une analyse plus détaillée des performances.

Obtenir les plans d’exécution dans SQL Server

Dans SQL Server, vous pouvez obtenir des plans d’exécution en utilisant SET STATISTICS PROFILE ON ou SET STATISTICS XML ON.

SET STATISTICS PROFILE ON;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SET STATISTICS PROFILE OFF;

Cela fournira des informations détaillées sur le plan d’exécution lors de l’exécution de la requête.

Obtenir les plans d’exécution dans Oracle

Dans Oracle, vous pouvez obtenir un plan d’exécution en utilisant EXPLAIN PLAN FOR.

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

Cela affichera le plan d’exécution de la requête sous forme de tableau.

Une fois que vous avez obtenu le plan d’exécution, vérifiez le coût, le nombre de lignes et les index utilisés pour chaque étape afin d’identifier les goulots d’étranglement des performances.

Méthodes pour mesurer le temps d’exécution des requêtes SQL

Il existe plusieurs méthodes pour mesurer le temps d’exécution des requêtes SQL. Ici, nous présentons des méthodes représentatives, de la mesure manuelle aux outils automatisés.

Mesure manuelle du temps d’exécution

Pour mesurer manuellement le temps d’exécution des requêtes SQL, utilisez un client de base de données. Par exemple, dans MySQL, vous pouvez mesurer le temps d’exécution comme suit :

SELECT * FROM users WHERE age > 30;

Vérifiez le temps d’exécution affiché par le client après l’exécution de la requête. Les clients courants affichent le temps d’exécution avec les résultats de la requête.

Utilisation des fonctions de mesure

De nombreux systèmes de base de données fournissent des fonctions pour mesurer le temps d’exécution des requêtes. Par exemple, dans PostgreSQL, vous pouvez utiliser l’extension pg_stat_statements.

CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
SELECT query, total_time FROM pg_stat_statements WHERE query LIKE '%SELECT * FROM users WHERE age > 30%';

Cette méthode vous permet d’obtenir le temps d’exécution cumulatif d’une requête spécifique.

Utilisation des commandes spécifiques à la base de données

Dans MySQL, vous pouvez utiliser la commande SHOW PROFILES pour obtenir le temps d’exécution des requêtes récentes.

SET profiling = 1;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SHOW PROFILES;

Exécuter SHOW PROFILES affichera une liste des temps d’exécution pour chaque requête.

Mesure automatisée à l’aide d’outils

Il existe de nombreux outils disponibles pour mesurer automatiquement le temps d’exécution des requêtes SQL. Par exemple, les outils suivants :

• MySQL Workbench : Affiche le temps d’exécution avec les résultats de la requête.
• pgAdmin : Un outil de gestion pour PostgreSQL qui montre les temps d’exécution des requêtes en détail.
• SQL Server Management Studio (SSMS) : Affiche des statistiques détaillées, y compris le temps d’exécution des requêtes.

Mesure à l’aide de scripts

Il est également possible de mesurer le temps d’exécution des requêtes à l’aide de scripts. Par exemple, vous pouvez mesurer le temps d’exécution d’une requête MySQL en utilisant un script Python.

import time
import MySQLdb

db = MySQLdb.connect("localhost", "user", "password", "database")
cursor = db.cursor()

start_time = time.time()
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > 30")
end_time = time.time()

print(f"Query execution time: {end_time - start_time} seconds")

Ce script mesure le temps avant et après l’exécution de la requête et affiche la différence comme temps d’exécution.

En utilisant ces méthodes, vous pouvez mesurer précisément le temps d’exécution des requêtes SQL et l’utiliser pour améliorer les performances.

Points de mesure du temps d’exécution pour chaque base de données

Lors de la mesure du temps d’exécution des requêtes SQL, il est important de choisir la méthode appropriée en fonction du système de base de données que vous utilisez. Ici, nous expliquons les différences et les points de mesure pour les principaux systèmes de base de données (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle).

MySQL

Dans MySQL, vous mesurez le temps d’exécution en utilisant SHOW PROFILES ou EXPLAIN. Vous pouvez également activer performance_schema pour obtenir des données de performance détaillées.

SET profiling = 1;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SHOW PROFILES;

En utilisant la commande SHOW PROFILES, vous pouvez vérifier le temps d’exécution de chaque requête dans une liste.

PostgreSQL

Dans PostgreSQL, vous pouvez obtenir un temps d’exécution précis avec le plan d’exécution en utilisant EXPLAIN ANALYZE. Vous pouvez également utiliser l’extension pg_stat_statements pour une analyse détaillée des performances des requêtes.

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE age > 30;

EXPLAIN ANALYZE affiche le temps d’exécution réel, ce qui aide à analyser les performances des requêtes.

SQL Server

Dans SQL Server, vous mesurez le temps d’exécution des requêtes en utilisant SET STATISTICS TIME ON. SQL Server Management Studio (SSMS) affiche également le temps d’exécution avec les résultats des requêtes.

SET STATISTICS TIME ON;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SET STATISTICS TIME OFF;

Cette commande affiche le temps d’exécution dans l’onglet messages.

Oracle

Dans les bases de données Oracle, vous pouvez mesurer le temps d’exécution des requêtes en utilisant la fonction DBMS_UTILITY.GET_TIME. Vous pouvez également obtenir des plans d’exécution et des statistiques en utilisant la fonction AUTOTRACE.

SET AUTOTRACE ON;
SELECT * FROM users WHERE age > 30;
SET AUTOTRACE OFF;

En utilisant AUTOTRACE, le plan d’exécution et le temps d’exécution sont affichés après l’exécution de la requête.

Chaque système de base de données a ses propres méthodes de mesure et points spécifiques. Comprendre ces éléments et utiliser les méthodes appropriées vous permettra de mesurer avec précision le temps d’exécution des requêtes SQL et d’optimiser les performances.

Enregistrement et comparaison des résultats de temps d’exécution

Après avoir mesuré avec précision le temps d’exécution des requêtes SQL, il est important d’enregistrer les résultats et de les comparer entre différentes requêtes ou différentes versions de la même requête. Cela vous permet d’évaluer les effets de l’optimisation et d’identifier d’autres améliorations.

Méthodes d’enregistrement des résultats

Pour enregistrer systématiquement les résultats des mesures de temps d’exécution, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes.

Utilisation de tableurs

Utilisez un logiciel de tableur (par exemple, Microsoft Excel, Google Sheets) pour enregistrer le temps d’exécution de chaque requête, la date, l’état de la base de données, etc. Par exemple, créez un tableau comme le suivant :

Enregistrement dans la base de données

Créez une table dédiée pour enregistrer les temps d’exécution. Par exemple, dans MySQL, créez une table comme suit :

CREATE TABLE query_performance (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    query_text TEXT,
    execution_time FLOAT,
    execution_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    comments TEXT
);

Insérez les résultats dans cette table après avoir exécuté la requête.

INSERT INTO query_performance (query_text, execution_time, comments)
VALUES ('SELECT * FROM users WHERE age > 30', 2.5, 'Index non utilisé');

Méthodes de comparaison des résultats de mesure

Lors de la comparaison des résultats de mesure, faites attention aux points suivants.

Comparer entre différentes versions

Comparez les temps d’exécution entre différentes versions de la même requête. Par exemple, comparez les temps d’exécution avant et après l’ajout d’un index pour confirmer l’effet de l’amélioration des performances.

Comparer entre plusieurs requêtes

Comparez les temps d’exécution entre différentes requêtes pour identifier les requêtes particulièrement lentes ou celles présentant un potentiel d’amélioration des performances.

Visualisation à l’aide de graphiques

Utilisez un logiciel de tableur ou des outils de visualisation de données (par exemple, Tableau, Power BI) pour représenter graphiquement les variations des temps d’exécution. Cela permet de voir les tendances de performance en un coup d’œil.

Utilisation des outils d’automatisation

Pour automatiser l’enregistrement et la comparaison des temps d’exécution, utilisez les outils suivants.

Grafana

Un outil spécialisé dans la visualisation des données de séries chronologiques, il surveille les performances de la base de données en temps réel et affiche les variations des temps d’exécution sur un graphique.

Prometheus

Un outil de collecte et de surveillance des métriques, il collecte et enregistre périodiquement le temps d’exécution des requêtes SQL. Combiné avec Grafana, il peut constituer un puissant système de surveillance des performances.

En utilisant ces méthodes pour enregistrer et comparer précisément les temps d’exécution des requêtes SQL, vous pouvez facilement évaluer les effets de l’optimisation des performances.

Méthodes pour améliorer le temps d’exécution pour l’optimisation des requêtes

Cette section présente des méthodes spécifiques pour réduire le temps d’exécution des requêtes SQL et comment mesurer l’effet de chaque méthode. Nous expliquons ici les méthodes d’optimisation courantes et comment re-mesurer le temps d’exécution après avoir implémenté chaque méthode.

Ajout d’index

Ajouter des index appropriés aux tables peut réduire considérablement le temps d’exécution des requêtes. En particulier, ajouter des index aux colonnes utilisées dans les clauses WHERE ou les conditions JOIN est efficace.

CREATE INDEX idx_users_age ON users(age);

Après avoir ajouté l’index, réexécutez la requête et vérifiez le changement du temps d’exécution.

Réécriture des requêtes

Évitez les sous-requêtes redondantes et les jointures inefficaces, et réécrivez les requêtes pour qu’elles soient plus efficaces. Par exemple, remplacez les sous-requêtes redondantes par des JOIN.

-- Avant
SELECT * FROM users WHERE age IN (SELECT age FROM other_table);

-- Après
SELECT users.* FROM users JOIN other_table ON users.age = other_table.age;

Exécutez la requête réécrite et mesurez le temps d’exécution.

Ajustement des paramètres de la base de données

Ajuster les paramètres de la base de données peut améliorer les performances des requêtes. Par exemple, augmenter le paramètre work_mem dans PostgreSQL peut réduire le temps d’exécution des requêtes complexes.

SET work_mem = '64MB';

Après avoir modifié les paramètres, exécutez la requête et vérifiez le temps d’exécution.

Utilisation du traitement par lots

Lors du traitement de grandes quantités de données, utilisez le traitement par lots au lieu de traiter toutes les données en une seule fois pour améliorer les performances. Par exemple, traitez les données par lots de 1000 lignes à la fois.

-- Pseudo-code pour le traitement par lots
FOR chaque lot de 1000 lignes
    PROCESS lot
END FOR

Mesurez le temps d’exécution après le traitement par lots et évaluez les performances globales.

Utilisation du cache de requêtes

Certains systèmes de base de données ont une fonctionnalité pour mettre en cache les résultats des requêtes. Activer le cache peut réduire le temps nécessaire pour ré-exécuter la même requête. MySQL utilise query_cache, mais il est déprécié dans les versions actuelles, donc l’utilisation du cache côté application est recommandée.

Utilisation du partitionnement

Le partitionnement de grandes tables peut restreindre les données ciblées par la requête, réduisant ainsi le temps d’exécution.

CREATE TABLE users_partitioned (
    id INT,
    age INT,
    name VARCHAR(100)
)
PARTITION BY RANGE (age) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (20),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (40),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (60),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (80)
);

Après avoir partitionné, exécutez la requête et comparez le temps d’exécution.

Mesurer l’effet des améliorations du temps d’exécution

Après avoir implémenté chaque méthode d’optimisation, re-mesurez le temps d’exécution de la requête et comparez les résultats avant et après l’optimisation. Par exemple, créez un tableau comme le suivant pour confirmer visuellement les effets.

En combinant ces méthodes, vous pouvez réduire efficacement le temps d’exécution des requêtes SQL et optimiser les performances de votre base de données.

Présentation des outils de mesure du temps d’exécution

Utiliser des outils spécialisés pour mesurer le temps d’exécution des requêtes SQL est efficace. Voici quelques outils de mesure du temps d’exécution représentatifs.

MySQL Workbench

MySQL Workbench est un outil intégré utilisé pour la gestion et le développement de bases de données MySQL. Il dispose de fonctions intégrées pour mesurer le temps d’exécution des requêtes, affichant le temps d’exécution après l’exécution des requêtes.

Fonctionnalités principales

• Affiche le temps d’exécution avec les résultats des requêtes
• Visualisation du plan d’exécution
• Interface pratique pour le développement SQL

pgAdmin

pgAdmin est un puissant outil de gestion pour PostgreSQL, avec des fonctions pour mesurer en détail le temps d’exécution des requêtes. En utilisant EXPLAIN ANALYZE, vous pouvez vérifier le plan d’exécution et le temps d’exécution.

Fonctionnalités principales

• Affiche les résultats des requêtes
• Analyse détaillée des plans d’exécution
• Création et exécution de scripts

SQL Server Management Studio (SSMS)

SQL Server Management Studio est un outil de gestion pour Microsoft SQL Server. Il offre de riches fonctionnalités pour mesurer le temps d’exécution des requêtes.

Fonctionnalités principales

• Mesure le temps d’exécution en utilisant la commande SET STATISTICS TIME ON
• Affiche et analyse les plans d’exécution
• Conseiller de réglage des requêtes

Oracle SQL Developer

Oracle SQL Developer est un outil de développement pour les bases de données Oracle avec des fonctionnalités pour mesurer le temps d’exécution des requêtes. En utilisant AUTOTRACE et DBMS_XPLAN, vous pouvez vérifier les plans d’exécution et le temps d’exécution.

Fonctionnalités principales

• Visualisation du plan d’exécution
• Affichage détaillé du temps d’exécution des requêtes
• Jeu de fonctionnalités riche pour les développeurs

Datadog

Datadog est un service cloud pour la surveillance et l’analyse. Il prend également en charge la surveillance des performances des bases de données, vous permettant de suivre les temps d’exécution des requêtes SQL en temps réel.

Fonctionnalités principales

• Surveillance en temps réel des performances des requêtes
• Visualisation et alertes pour les données de performance
• Surveillance de la santé globale de la base de données

New Relic

New Relic est un outil de surveillance des performances pour les applications et l’infrastructure. Il aide à surveiller les temps d’exécution des requêtes SQL et à identifier les goulots d’étranglement des performances.

Fonctionnalités principales

• Surveillance des performances des requêtes de la base de données
• Affichage sur tableau de bord des données de performance
• Fonctionnalités de détection des anomalies et d’alerte

En utilisant ces outils, vous pouvez mesurer avec précision les temps d’exécution des requêtes SQL et optimiser les performances de votre base de données. Comprendre les fonctionnalités de chaque outil et choisir celui qui correspond à votre objectif est important.

Conclusion

Mesurer précisément le temps d’exécution des requêtes SQL et optimiser les performances est un aspect crucial de la gestion des bases de données. Nous avons commencé par comprendre comment obtenir et analyser les plans d’exécution et les méthodes de base pour mesurer le temps d’exécution des requêtes. Nous avons également appris les points de mesure pour chaque base de données, comment enregistrer et comparer les résultats de mesure, et les méthodes d’optimisation spécifiques pour améliorer le temps d’exécution. Enfin, nous avons présenté des outils utiles pour mesurer le temps d’exécution. En utilisant efficacement ces connaissances et ces outils, vous pouvez améliorer significativement les performances des requêtes SQL.