זה מצב נפוץ שניתוחי נתונים מכילים עמודות שאינן בשימוש. עמודות שאינן דרושות אך עדיין נבחרות משפיעות על הביצועים באופן משמעותי. דרךקלה לשיפור הביצועים היא להסיר כל עמודה שאינה דרושה.
זיהוי עמודות שאינן בשימוש
.jpg
לדוגמה, דוח פשוט זה מראה את מספר הלקוחות לפי אזור ושנה.
.jpg
הדוח המוצג הוא גרף שמראה את מספר הלקוחות לפי אזור ושנה. שים לב שהעמודה שנה אינה נכללת.
.jpg
שאילתא לוגית עם עמודת שנה שאינה בשימוש
למרות שהעמודה שנה אינה מוצגת בתצוגה, היא עדיין נבחרת כחלק מהשאילתא הלוגית.
.jpg
שאילתא פיזית עם עמודת שנה שאינה בשימוש
אם תבדוק את השאילתא הפיזית, תוכל לזהות אזורים שבהם יש השפעה על הביצועים.
.jpg
דוגמה זו מראה SELECT count distinct
מכלל הסכימה של מספר הלקוח. במצבים מסוימים, היא משפיעה על דוחות גם עם כלל סכימת סכום. השאילתא שהופקה בתרחיש זה עושה שימוש גם בסל קיבוץ. ברמת מסד הנתונים, ייתכן שהיא בוחרת שורות רבות (מיליונים) ולאחר מכן צריכה לקבץ לפי שנהואזור, וגם לפי אזור. פעולה זו עשויה לצרוך משאבי מסד נתונים ניכרים שאינם נחוצים.
הסרת עמודות שאינן בשימוש
הבה נסיר את העמודה שנה וננתח את ההשפעה על השאילתות הלוגית והפיזית שהופקו.
.jpg
שאילתא לוגית לאחר הסרת עמודת שנה
עכשיו השאילתא הלוגית לא מכילה אתהעמודה שנה, ויותר חשוב, סכימת הדוח הוסרה.
.jpg
שאילתא פיזית לאחר הסרת עמודת שנה
השאילתא הפיזית הרבה יותר פשוטה עכשיו כשאינה מכילה סלי קיבוץ וכאשר מספר הרשומות שנבחרו פחת מאוד.
.jpg
על-ידי בדיקת הניתוח של דוחות ללא ביצועים, וכבר בשלב הראשון הסרה פשוטה של עמודות מיותרות שאינן בשימוש, תוכל להשיג שיפור משמעותי בביצועים. בשאילתא הפיזית שהופקה פחתה המורכבות ואוחזרו פחות רשומות, על כן דרוש פחות עיבוד.