Bonnes pratiques SQL

Comme décrit dans la section Plans d'exécution de requêtes, le compilateur SQL transforme une instruction SQL en un plan d'exécution de requêtes, utilisée pour obtenir les résultats de la requête. Cette page décrit les bonnes pratiques Créer des instructions SQL pour aider Spanner à trouver une exécution efficace de votre abonnement.

Les exemples d'instructions SQL présentés sur cette page utilisent l'exemple de schéma suivant:

GoogleSQL

CREATE TABLE Singers (
 SingerId   INT64 NOT NULL,
 FirstName  STRING(1024),
 LastName   STRING(1024),
 SingerInfo BYTES(MAX),
 BirthDate  DATE
) PRIMARY KEY (SingerId);

CREATE TABLE Albums (
 SingerId     INT64 NOT NULL,
 AlbumId      INT64 NOT NULL,
 AlbumTitle   STRING(MAX),
 ReleaseDate  DATE
) PRIMARY KEY (SingerId, AlbumId),
INTERLEAVE IN PARENT Singers ON DELETE CASCADE;

Pour obtenir une documentation de référence complète sur SQL, consultez les pages Syntaxe des requêtes, Fonctions et opérateurs et Structure lexicale et syntaxe.

PostgreSQL

CREATE TABLE Singers (
 SingerId   BIGINT PRIMARY KEY,
 FirstName  VARCHAR(1024),
 LastName   VARCHAR(1024),
 SingerInfo BYTEA,
 BirthDate  TIMESTAMPTZ
);

CREATE TABLE Albums (
 SingerId        BIGINT NOT NULL,
 AlbumId         BIGINT NOT NULL,
 AlbumTitle      VARCHAR(1024),
 ReleaseDate     DATE,
 PRIMARY KEY(SingerId, AlbumId),
 FOREIGN KEY (SingerId) REFERENCES Singers(SingerId)
) INTERLEAVE IN PARENT Singers ON DELETE CASCADE;

Pour en savoir plus, consultez la section Le langage PostgreSQL dans Spanner.

Utiliser des paramètres de requête

Spanner accepte les paramètres de requête pour améliorer les performances et aider à prévenir l'injection SQL lorsque les requêtes sont créées à l'aide de l'entrée utilisateur. Vous pouvez utiliser des paramètres de requête comme substituts d'expressions arbitraires, mais pas comme substitue des identifiants, des noms de colonne, des noms de table ou d'autres parties du requête.

Les paramètres peuvent apparaître partout où une valeur littérale est attendue. Le même nom de paramètre peut être utilisé plusieurs fois dans une seule instruction SQL.

En résumé, les paramètres de requête permettent d'exécuter des requêtes de différentes manières:

• Plans préoptimisés: les requêtes qui utilisent des paramètres peuvent être exécutées plus rapidement sur chaque appel, car le paramétrage facilite Spanner pour mettre en cache le plan d'exécution.
• Composition de requête simplifiée : vous n'avez pas besoin d'échapper les valeurs de chaîne lorsque vous les fournissez dans les paramètres de requête. Les paramètres de requête réduisent également le risque d'erreurs de syntaxe.
• Sécurité : les paramètres de requête renforcent la sécurité de vos requêtes en vous protégeant contre diverses attaques par injection SQL. Cette protection est particulièrement importante pour les requêtes que vous créez à partir d'entrées utilisateur.

Comprendre comment Spanner exécute les requêtes

Remarque : Spanner Studio (anciennement Query (Requête) dans la console Google Cloud) est compatible avec les opérations SQL, DML et DDL dans un seul éditeur. Pour plus d'informations, consultez Gérer vos données à l'aide de la console Google Cloud.

Spanner vous permet d'interroger des bases de données à l'aide d'instructions SQL déclaratives spécifiant les données à récupérer. Si vous voulez comprendre comment Spanner obtient les résultats et examine le plan d'exécution de la requête. Ce type de plan affiche le coût de calcul associé à chaque étape de la requête. À l'aide de ces coûts, vous pouvez déboguer les problèmes de performance et optimiser votre requête. Pour en savoir plus, consultez la section Plans d'exécution de requêtes.

Vous pouvez récupérer les plans d'exécution de requêtes via la console Google Cloud ou les bibliothèques clientes.

Afin d'obtenir un plan d'exécution pour une requête spécifique à l'aide de la console Google Cloud, procédez comme suit:

1. Ouvrez la page "Instances de Spanner".

   Accéder à la page Instances Spanner

2. Sélectionnez le nom de l'instance Spanner et de la base de données que vous souhaitez interroger.

3. Cliquez sur Spanner Studio dans le panneau de navigation de gauche.

4. Saisissez la requête dans le champ de texte, puis cliquez sur Exécuter la requête.

5. Cliquez sur Explication
   . La console Google Cloud affiche un visuel pour votre requête.

   

Pour savoir comment comprendre les plans visuels et les utiliser pour déboguer vos requêtes, consultez la section Régler une requête à l'aide du visualiseur du plan de requête.

Vous pouvez également afficher des exemples d'historiques de plans de requêtes et comparer les performances d'une requête au fil du temps pour certaines requêtes. Pour en savoir plus, consultez Exemples de plans de requête

Utiliser des index secondaires

Comme les autres bases de données relationnelles, Spanner propose des index secondaires que vous pouvez utiliser pour récupérer des données à l'aide d'une instruction SQL ou de l'interface de lecture de Spanner. Le moyen le plus courant d'extraire des données d'un index consiste à utiliser Spanner Studio. Utiliser un index secondaire dans une requête SQL permet d'indiquer comment vous souhaitez que Spanner obtienne les résultats. La spécification d'un index secondaire peut accélérer l'exécution des requêtes.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez récupérer les identifiants de tous les chanteurs portant un nom de famille spécifique. La requête SQL pourrait être écrite de cette façon (par exemple) :

SELECT s.SingerId
FROM Singers AS s
WHERE s.LastName = 'Smith';

Cette requête renverrait les résultats attendus, mais son traitement pourrait prendre du temps. Le délai dépend du nombre de lignes de la table Singers et du nombre de lignes correspondant au prédicat WHERE s.LastName = 'Smith'. S'il n'y a pas d'index secondaire contenant la colonne LastName à lire, le plan de requête lira l'intégralité de la table Singers pour rechercher les lignes correspondant au prédicat. En lisant l'intégralité est appelée analyse complète de la table. Une analyse complète de la table moyen d'obtenir les résultats lorsque la table ne contient qu'un faible pourcentage Singers par ce nom de famille.

Pour améliorer les performances de cette requête, définissez un index secondaire sur la colonne du nom de famille, comme suit :

CREATE INDEX SingersByLastName ON Singers (LastName);

Comme l'index secondaire SingersByLastName contient la table indexée la colonne LastName et la colonne de clé primaire SingerId, Spanner peut récupérer toutes les données de la table d'index, bien plus petite, au lieu d'analyser la table Singers complète.

Dans ce scénario, Spanner utilise automatiquement le serveur l'index SingersByLastName lors de l'exécution de la requête (tant que la période de 3 jours transmis depuis la création de la base de données ; voir Remarque sur les nouvelles bases de données). Toutefois, il est préférable de pour indiquer explicitement à Spanner d'utiliser cet index Une directive index dans la clause FROM:

GoogleSQL

SELECT s.SingerId
FROM Singers@{FORCE_INDEX=SingersByLastName} AS s
WHERE s.LastName = 'Smith';

PostgreSQL

 SELECT s.SingerId
FROM Singers /*@ FORCE_INDEX=SingersByLastName */ AS s
WHERE s.LastName = 'Smith';

Supposons maintenant que vous souhaitiez également récupérer le prénom du chanteur en plus de son identifiant. Même si la colonne FirstName ne fait pas partie de l'index, vous devez toujours spécifier la directive d'index comme auparavant, de la manière suivante :

GoogleSQL

SELECT s.SingerId, s.FirstName
FROM Singers@{FORCE_INDEX=SingersByLastName} AS s
WHERE s.LastName = 'Smith';

PostgreSQL

SELECT s.SingerId, s.FirstName
FROM Singers /*@ FORCE_INDEX=SingersByLastName */ AS s
WHERE s.LastName = 'Smith';

Vous bénéficiez toujours d'un avantage en termes de performance grâce à l'utilisation de l'index, car Spanner n'a pas besoin d'effectuer une analyse complète de la table lors de l'exécution du plan de requête. Au lieu de cela, il sélectionne le sous-ensemble de lignes concordant avec le prédicat à partir de SingersByLastName. puis effectue une recherche à partir de la table de base Singers pour récupérer uniquement pour ce sous-ensemble de lignes.

Si vous ne souhaitez pas que Spanner ait à récupérer des lignes de la table de base, vous pouvez stocker une copie de la colonne FirstName dans l'index même comme suit :

GoogleSQL

CREATE INDEX SingersByLastName ON Singers (LastName) STORING (FirstName);

PostgreSQL

CREATE INDEX SingersByLastName ON Singers (LastName) INCLUDE (FirstName);

L'utilisation d'une clause STORING (pour le dialecte GoogleSQL) ou d'une clause INCLUDE (pour le dialecte PostgreSQL) comme celle-ci consomme du stockage supplémentaire, mais elle offre les avantages suivants :

• Requêtes SQL qui utilisent l'index et sélectionnent les colonnes stockées dans le STORING ou La clause INCLUDE ne nécessite pas de jointure supplémentaire à la table de base.
• Les appels de lecture utilisant l'index peuvent lire les colonnes stockées dans la clause STORING ou INCLUDE.

Les exemples ci-dessus illustrent comment les index secondaires peuvent accélérer les requêtes, en particulier lorsque ce type d'index permet d'identifier rapidement les lignes choisies par la clause WHERE d'une requête.

Un autre scénario dans lequel les index secondaires peuvent offrir des avantages en termes de performance concerne certaines requêtes qui renvoient des résultats ordonnés. Pour Imaginons, par exemple, que vous souhaitiez récupérer tous les titres d'albums et leurs dates de sortie. par ordre croissant de date de disponibilité et par ordre décroissant de titre d'album. Vous pouvez écrire une requête SQL comme suit :

SELECT a.AlbumTitle, a.ReleaseDate
FROM Albums AS a
ORDER BY a.ReleaseDate, a.AlbumTitle DESC;

Sans index secondaire, cette requête nécessite une étape de tri potentiellement coûteuse dans le plan d'exécution. Vous pouvez accélérer l'exécution de la requête en définissant l'index secondaire suivant :

CREATE INDEX AlbumsByReleaseDateTitleDesc on Albums (ReleaseDate, AlbumTitle DESC);

Réécrivez ensuite la requête pour qu'elle utilise l'index secondaire :

GoogleSQL

SELECT a.AlbumTitle, a.ReleaseDate
FROM Albums@{FORCE_INDEX=AlbumsByReleaseDateTitleDesc} AS a
ORDER BY a.ReleaseDate, a.AlbumTitle DESC;

PostgreSQL

SELECT a.AlbumTitle, a.ReleaseDate
FROM Albums /*@ FORCE_INDEX=AlbumsByReleaseDateTitleDesc */ AS s
ORDER BY a.ReleaseDate, a.AlbumTitle DESC;

Cette requête et cette définition d'index répondent aux deux critères suivants :

• Pour supprimer l'étape de tri, assurez-vous que la liste des colonnes dans ORDER BY est un préfixe de la liste des clés d'index.
• Pour éviter de rejoindre à nouveau la table de base afin de récupérer les colonnes manquantes, assurez-vous que l'index couvre toutes les colonnes de la table utilisée par la requête.

Bien que les index secondaires puissent accélérer les requêtes courantes, leur ajout peut rallonger la latence de vos opérations de validation, car chaque index secondaire nécessite généralement l'implication d'un nœud supplémentaire dans chaque validation. Pour la plupart des charges de travail, quelques index secondaires sont suffisants. Cependant, vous devez déterminer si vous êtes plus soucieux de la latence en lecture ou en écriture, ainsi que les opérations les plus critiques pour votre charge de travail. Analysez votre charge de travail pour vous assurer qu'elle correspond à vos attentes.

Pour obtenir une documentation de référence complète sur les index secondaires, consultez la page Index secondaires.

Optimiser les analyses

Certaines requêtes Spanner peuvent bénéficier d'une méthode de traitement orientée par lot lors de l'analyse des données plutôt que de la méthode de traitement orientée par ligne plus courante. Le traitement des analyses par lot est un moyen plus efficace qui traite d'importants volumes de données en une seule fois, et permet aux requêtes d'atteindre une baisse de l'utilisation du processeur et de la latence.

L'opération d'analyse Spanner démarre toujours l'exécution en mode orienté lignes. Pendant ce temps, Spanner collecte plusieurs les métriques d'exécution. Spanner applique ensuite un ensemble d'heuristiques basées sur le résultat de ces métriques pour déterminer le mode d'analyse optimal. Le cas échéant, Spanner passe en mode de traitement orienté par lot pour améliorer le débit et les performances de l'analyse.

Cas d'utilisation courants

Les requêtes présentant les caractéristiques suivantes bénéficient généralement de l'utilisation Traitement par lot:

• Analyses volumineuses sur des données rarement mises à jour.
• Analyse avec des prédicats sur des colonnes à largeur fixe.
• Analyses avec un nombre élevé de recherches. (Une recherche utilise un index pour récupérer les enregistrements.)

Cas d'utilisation sans gains de performances

Toutes les requêtes ne bénéficient pas du traitement par lot. La requête suivante sont plus performants avec le traitement d'analyse orienté ligne:

• Requêtes de recherche par point: requêtes qui ne récupèrent qu'une seule ligne.
• Requêtes d'analyse mineures: analyses de table qui n'analysent que quelques lignes, à moins qu'elles n'aient lors de recherches portant sur de grands volumes de données.
• Requêtes qui utilisent LIMIT
• Requêtes qui lisent des données à forte attrition : requêtes dans lesquelles plus de 10 % des données lues sont fréquemment mises à jour.
• Requêtes dont les lignes contiennent des valeurs importantes (les lignes volumineuses sont celles contenant des valeurs supérieures à 32 000 octets (précompression) dans une seule .

Vérifier la méthode d'analyse utilisée par une requête

Pour vérifier si votre requête utilise le traitement par lot, le traitement orienté lignes ou bascule automatiquement d'une méthode d'analyse à l'autre:

1. Accédez à la page Instances de Spanner dans la console Google Cloud.

   Accéder à la page Instances

2. Cliquez sur le nom de l'instance associée à la requête que vous souhaitez examiner.

3. Sous le tableau Bases de données, cliquez sur la base de données contenant la requête souhaitée. à enquêter.

4. Dans le menu de navigation, cliquez sur Spanner Studio.

5. Ouvrir un nouvel onglet en cliquant sur Nouvel onglet de l'éditeur SQL ou Nouvel onglet.

6. Lorsque l'éditeur de requête s'affiche, rédigez votre requête.

7. Cliquez sur Exécuter.

   Spanner exécute la requête et affiche les résultats.

8. Cliquez sur l'onglet Explanation (Explication) sous l'éditeur de requête.

   Spanner affiche un outil de visualisation du plan d'exécution des requêtes. Chaque fiche du graphique représente un itérateur.

9. Cliquez sur la fiche de l'itérateur Analyse de la table pour ouvrir un panneau d'informations.

   Le panneau d'informations affiche des informations contextuelles sur l'analyse sélectionnée. La méthode de numérisation est indiquée sur cette carte. Automatique : indique que Spanner détermine l'analyse . Les autres valeurs possibles sont Vectorisé pour le traitement par lot et Scalaire pour le traitement par ligne.

   

Appliquer la méthode d'analyse utilisée par une requête

Pour optimiser les performances des requêtes, Spanner choisit la méthode d'analyse optimale pour votre requête. Nous vous recommandons d'utiliser cette méthode d'analyse par défaut. Toutefois, il se peut que vous souhaitiez appliquer une règle type de méthode d'analyse.

Appliquer l'analyse par lot

Vous pouvez appliquer l'analyse orientée par lot au niveau de la table et de l'instruction.

Pour appliquer la méthode d'analyse par lot au niveau de la table, utilisez une suggestion de table. dans votre requête:

GoogleSQL

  SELECT ...
  FROM (t1@{SCAN_METHOD=BATCH} JOIN t2 ON ...)
  WHERE ...

PostgreSQL

  SELECT ...
  FROM (t1/*@ scan_method=batch */ JOIN t2 on ...)
  WHERE ...

Pour appliquer la méthode d'analyse orientée par lot au niveau de l'instruction, utilisez un indice d'instruction dans votre requête :

GoogleSQL

  @{SCAN_METHOD=BATCH}
  SELECT ...
  FROM ...
  WHERE ...

PostgreSQL

  /*@ scan_method=batch */
  SELECT ...
  FROM ...
  WHERE ...

Désactiver l'analyse automatique et appliquer une analyse par ligne

Bien que nous ne recommandions pas de désactiver la méthode d'analyse automatique définie par Spanner, vous pouvez décider de la désactiver et d'utiliser la méthode d'analyse orientée ligne à des fins de dépannage, par exemple pour diagnostiquer la latence.

Pour désactiver la méthode d'analyse automatique et appliquer le traitement des lignes au niveau de la table, utilisez un indice de table dans votre requête :

GoogleSQL

  SELECT ...
  FROM (t1@{SCAN_METHOD=ROW} JOIN t2 ON ...)
  WHERE ...

PostgreSQL

  SELECT ...
  FROM (t1/*@ scan_method=row */ JOIN t2 on ...)
  WHERE ...

Pour désactiver la méthode d'analyse automatique et appliquer le traitement des lignes au niveau de l'instruction, utilisez un indice d'instruction dans votre requête :

GoogleSQL

  @{SCAN_METHOD=ROW}
  SELECT ...
  FROM ...
  WHERE ...

PostgreSQL

  /*@ scan_method=row */
  SELECT ...
  FROM ...
  WHERE ...

Optimiser les recherches de clés de plage

Une requête SQL est couramment utilisée pour lire plusieurs lignes basées sur Spanner sur une liste de clés connues.

Les bonnes pratiques suivantes vous aident à écrire des requêtes efficaces lors de la récupération des données à l'aide d'une plage de clés:

• Si la liste de clés est fragmentée et non adjacente, utilisez les paramètres de requête et UNNEST pour créer votre requête.

  Par exemple, si votre liste de clés correspond à {1, 5, 1000}, écrivez la requête de la manière suivante :

  GoogleSQL

  SELECT *
  FROM Table AS t
  WHERE t.Key IN UNNEST (@KeyList)

  PostgreSQL

  SELECT *
  FROM Table AS t
  WHERE t.Key IN UNNEST ($1)

  Remarques :

  • L'opérateur de tableau UNNEST aplatit un tableau d'entrée sous la forme de lignes d'éléments.

  • Le paramètre de requête, qui est @KeyList pour GoogleSQL et $1 pour PostgreSQL, peuvent accélérer votre requête, bonnes pratiques précédentes.

• Si la liste de clés est adjacente et comprise dans une plage, spécifiez les limites inférieure et supérieure de la plage de clés dans la clause WHERE.

  Par exemple, si votre liste de clés correspond à {1,2,3,4,5}, créez la requête comme suit : ce qui suit:

  GoogleSQL

  SELECT *
  FROM Table AS t
  WHERE t.Key BETWEEN @min AND @max

  Remarque : Ici, @min et @max sont des paramètres de requête liés respectivement aux valeurs 1 et 5.

  PostgreSQL

  SELECT *
  FROM Table AS t
  WHERE t.Key BETWEEN $1 AND $2

  Remarque :Ici, $1 et $2 sont des paramètres de requête liés au valeurs 1 et 5, respectivement.

  Cette requête n'est plus efficace que si les clés de la plage de clés sont adjacent. En d'autres termes, si votre liste de clés correspond à {1, 5, 1000}, ne spécifiez pas les limites inférieure et supérieure comme dans la requête précédente, car la requête résultante risque d'analyser toutes les valeurs comprises entre 1 et 1 000.

Optimiser les jointures

Les opérations de jointure peuvent être coûteuses, car elles peuvent augmenter considérablement le nombre de lignes que votre requête doit analyser, ce qui la ralentit. Outre les techniques que vous êtes habitué à utiliser dans d'autres bases de données relationnelles pour optimiser les requêtes de jointure, voici quelques pratiques recommandées pour une opération JOIN plus efficace lors de l'utilisation de Spanner SQL :

• Si possible, joignez des données dans des tables entrelacées par clé primaire. Exemple :

  SELECT s.FirstName, a.ReleaseDate
  FROM Singers AS s JOIN Albums AS a ON s.SingerId = a.SingerId;

  Vous avez la garantie que les lignes de la table entrelacée Albums sont physiquement stockées dans les mêmes divisions que la ligne parente dans Singers, comme indiqué sur la page Schéma et modèle de données. Les jointures peuvent donc être effectuées localement sans envoyer beaucoup de données sur le réseau.

• Utilisez la directive de jointure si vous souhaitez définir un certain ordre pour la jointure. Exemple :

  GoogleSQL

  SELECT *
  FROM Singers AS s JOIN@{FORCE_JOIN_ORDER=TRUE} Albums AS a
  ON s.SingerId = a.Singerid
  WHERE s.LastName LIKE '%x%' AND a.AlbumTitle LIKE '%love%';

  PostgreSQL

  SELECT *
  FROM Singers AS s JOIN/*@ FORCE_JOIN_ORDER=TRUE */ Albums AS a
  ON s.SingerId = a.Singerid
  WHERE s.LastName LIKE '%x%' AND a.AlbumTitle LIKE '%love%';

  La directive de jointure FORCE_JOIN_ORDER indique à Spanner d'utiliser l'ordre de jointure spécifié dans la requête (c'est-à-dire Singers JOIN Albums, et non Albums JOIN Singers). Les résultats renvoyés sont les mêmes, quel que soit le choisi par Spanner. Toutefois, vous pouvez utiliser cette jointure si vous remarquez dans le plan de requête que Spanner a changé l'ordre de jointure et causait des conséquences indésirables, telles que résultats ou a manqué des opportunités de recherche de lignes.

• Utilisez une directive de jointure pour choisir une mise en œuvre de jointure. Lorsque vous utilisez SQL pour interroger plusieurs tables, Spanner utilise automatiquement une méthode de jointure qui est susceptible de rendre la requête plus efficace. Cependant, Google vous recommande de tester différents algorithmes de jointure. Le choix du bon algorithme de jointure peut améliorer la latence, la consommation de mémoire ou les deux. Cette requête montre la syntaxe d'utilisation d'une directive JOIN avec la suggestion JOIN_METHOD pour choisir un HASH JOIN:

  GoogleSQL

  SELECT *
  FROM Singers s JOIN@{JOIN_METHOD=HASH_JOIN} Albums AS a
  ON a.SingerId = a.SingerId

  PostgreSQL

  SELECT *
  FROM Singers s JOIN/*@ JOIN_METHOD=HASH_JOIN */ Albums AS a
  ON a.SingerId = a.SingerId

• Si vous utilisez une HASH JOIN ou une APPLY JOIN et que vous avez une clause WHERE très sélective d'un côté de votre JOIN, placez la table qui produit le plus petit nombre de lignes comme première table de la clause FROM de la jointure. Cette structure est utile, car actuellement, dans HASH JOIN, Spanner choisit toujours la table de gauche comme table de compilation et la table de droite comme table de vérification. De même, pour APPLY JOIN, Spanner choisit la table du côté gauche comme table externe et celle du côté droit comme table interne. Pour en savoir plus sur ces types de jointure, consultez les sections Jointure de hachage et Jointure d'application.

• Pour les requêtes critiques pour votre charge de travail, spécifiez la version la plus performante et l'ordre de jointure dans vos instructions SQL pour une meilleure cohérence des performances.

Éviter les opérations de lecture de grande taille dans les transactions en lecture-écriture

Les transactions en lecture-écriture autorisent une séquence de zéro ou plusieurs lectures ou requêtes SQL et peuvent inclure un ensemble de mutations avant un appel à validation. Pour maintenir la cohérence de vos données, Spanner acquiert des verrous lors de la lecture et de l'écriture de lignes dans vos tables et index. Pour en savoir plus sur le verrouillage, consultez la section Déroulement des opérations de lecture et d'écriture.

En raison du fonctionnement du verrouillage dans Spanner, exécuter une requête de lecture ou une requête SQL lisant un grand nombre de lignes (par exemple, SELECT * FROM Singers) signifie qu'aucune autre transaction ne peut écrire sur les lignes que vous avez lues tant que votre transaction n'est pas validée ou abandonnée.

De plus, comme votre transaction traite un grand nombre de lignes, prendre plus de temps qu'une transaction qui lit une plage de lignes beaucoup plus petite (par exemple SELECT LastName FROM Singers WHERE SingerId = 7), ce qui cela exacerbe le problème et réduit le débit du système.

Essayez donc d'éviter les opérations de lecture de grande taille (par exemple, les analyses de table complète ou les très grandes opérations de jointure) dans vos transactions, sauf si vous êtes prêt à accepter un débit d'écriture inférieur.

Dans certains cas, la méthode suivante peut donner de meilleurs résultats:

1. Exécutez vos opérations de lecture de grande taille dans une transaction en lecture seule. Les transactions en lecture seule permettent un débit agrégé plus élevé, car elles n'utilisent pas de serrures.
2. Facultatif : effectuez le traitement requis sur les données que vous venez de lire.
3. Démarrez une transaction en lecture-écriture.
4. Vérifiez que les lignes critiques n'ont pas changé de valeur depuis que vous avez effectué la transaction en lecture seule de l'étape 1.
   • Si les lignes ont changé, annulez votre transaction et recommencez à l'étape 1.
   • Si tout se passe bien, validez vos mutations.

Pour éviter les opérations de lecture de grande taille dans les transactions en lecture-écriture, vous pouvez entre autres examiner les plans d'exécution générés par vos requêtes.

Utiliser ORDER BY pour garantir le classement de vos résultats SQL

Si vous souhaitez que les résultats d'une requête SELECT soient classés d'une certaine façon, incluez explicitement la clause ORDER BY. Par exemple, si vous voulez répertorier tous les chanteurs par ordre de clé primaire, utilisez la requête suivante :

SELECT * FROM Singers
ORDER BY SingerId;

Spanner ne garantit le classement des résultats que si la clause ORDER BY est présente dans la requête. En d'autres termes, considérez la requête suivante sans ORDER BY :

SELECT * FROM Singers;

Spanner ne garantit pas que les résultats de cette requête seront renvoyés par ordre de clé primaire. De plus, l'ordre des résultats peut changer à tout moment. et leur cohérence d'un appel à l'autre n'est pas garantie. Si une requête comporte une clause ORDER BY et que Spanner utilise un indice qui fournit l'ordre requis, Spanner ne trie pas explicitement les données. Par conséquent, ne vous souciez pas de l'impact sur les performances de l'inclusion de cette clause. Vous pouvez consulter si une opération de tri explicite est incluse dans l'exécution en examinant le plan de requête.

Utiliser STARTS_WITH au lieu de LIKE

Comme Spanner n'évalue pas les modèles LIKE paramétrés tant que l'exécution, Spanner doit lire toutes les lignes et les évaluer par rapport au LIKE pour filtrer les lignes qui ne correspondent pas.

Lorsqu'un modèle LIKE se présente sous la forme foo% (par exemple, il commence par une chaîne chaîne et se termine par un seul caractère générique pour cent) et que la colonne est indexée, utilisez STARTS_WITH au lieu de LIKE. Cette option permet à Spanner d'optimiser plus efficacement le plan d'exécution des requêtes.

Option déconseillée :

GoogleSQL

SELECT a.AlbumTitle FROM Albums a
WHERE a.AlbumTitle LIKE @like_clause;

Remarque : Cet exemple suppose que @like_clause est lié à 'Love%'.

PostgreSQL

SELECT a.AlbumTitle FROM Albums a
WHERE a.AlbumTitle LIKE $1;

Remarque : Cet exemple suppose que $2 est lié à 'Love%'.

Recommandation:

GoogleSQL

SELECT a.AlbumTitle FROM Albums a
WHERE STARTS_WITH(a.AlbumTitle, @prefix);

Remarque : Cet exemple suppose que @prefix est lié à 'Love'. Cette requête est plus efficace que la précédente. Elle s'exécute plus rapidement si un indice est défini sur Albums.AlbumTitle.

PostgreSQL

SELECT a.AlbumTitle FROM Albums a
WHERE STARTS_WITH(a.AlbumTitle, $2);

Remarque : Cet exemple suppose que $1 est lié à 'Love'. Cette requête est plus plus efficace que la requête précédente. Elle s'exécute plus rapidement si un indice est défini sur Albums.AlbumTitle.

Utiliser des horodatages de commit

Si votre application doit interroger des données écrites après un certain temps, ajouter des colonnes d'horodatage de commit aux tables correspondantes. Codes temporels de commit activer une optimisation Spanner permettant de réduire les E/S Requêtes dont les clauses WHERE limitent les résultats aux lignes écrites plus récemment qu'à un moment précis.

Pour en savoir plus sur cette optimisation, consultez Bases de données de dialecte GoogleSQL ou avec Bases de données de dialecte PostgreSQL