Optimasi Query Free
LINK - https://bltlly.com/2t7N7Z
The development of café business in Yogyakarta in 2017 is growing very rapidly. Moonly café currently uses sales information system using android platform and use data storage through cloud computing. The growing business café, transactions are done every day more and more. Sales information system runs slower when accessing larger data. These problems illustrate the lack of efficient time in data processing and the necessity of using query optimization in accessing data to speed up the process. The purpose of this study is to determine the speed performance in displaying monthly sales report by using query where clause, view table and materialized view table. The database is using MySql Server accessed via the internet, then recorded for the monthly sales report. In addition to comparing the performance of speed in displaying monthly sales reports, the authors also compare the speed of queries in displaying the report the amount of sales of each item each month on the table results of sales reports generated either from the query, view tables or materialized view tables. Use of materialized view to display monthly sales transaction reports faster than using query where clause or view. The use of materialized view to display reports the number of sales of each item each month faster than using the query where clause and view.
Pembahasan oprtimasi query dilakukan mulai dari penggunaan index, seperti kapan perlu menggunakan index, operator yang dapat manfaatkan index, mendeteksi index yang digunakan pada composite index, hingga setting konfigurasi server MySQL/MariaDB agar operasi database dapat maksimal.
Selain belajar bagaimana melakukan optimasi query, pada buku ini juga akan belajar bagaimana mengoptimasi aplikasi yang menjalankan query tersebut sehingga sinkron antara aplikasi dan query, dengan demikian aplikasi tidak memperberat eksekusi Query database.
Seperti kita ketahui bahwa untuk mempercepat eksekusi query, kita Wajib menambahkan index pada tabel. Namun ternyata dengan menambahkan index tidak serta merta query menjadi cepat, kenapa? ternyata ada syarat syarat yang harus dipenuhi agar optimizer dapat menggunakan index, seperti operator pembanding yang digunakan.
Ketika mengeksekusi suatu query, MySQL menyusun rencana apa saja yang akan dilakukan untuk mengeksekusi query tersbut. Rencana ini tertuang dalam Query Execution Plan (QEP). Dengan membaca QEP tersebut kita dapat menganalisa efektifitas suatu query.
QEP ini menyajikan informasi detail baik untuk query sederhana maupun query yang kompleks yang melibatkan banyak tabel. Dengan mempelajari dan memahami setiap bagian dari QEP ini, kita dapat menganalisa bagian query mana yang perlu untuk dioptimasi.
Ketika MySQL mengeksekusi sebuah Query, banyak tahapan yang dilakukan. Dengan profiling query, kita dapat mengetahui tahapan yang dilakukan MySQL beserta waktu eksekusinya, sebagai contoh jika kita jalankan query berikut ini:
Ketika sistem sudah berjalan, kita tidak dapat memonitor query satu per satu, query yang awalnya sudah optimal bisa jadi menjadi lambat karena penambahan data atau perubahan struktur tabel, dengan bantuan slow query log, kita dapat mengetahui query apa saja yang berjalan lambat.
Cara kerja slow query log ini adalah mencatat kedalam log query yang memerlukan waktu eksekusi melebihi batas yang telah ditentukan. Secara default, fitur ini tidak aktif. Untuk mengakaktifkannya, kita perlu menambahkan parameter pada file konfigurasi, misal pada my.ini:
Ketika MySQL mengeksekusi suatu query, MySQL akan menyimpan Query (hanya perintah SELECT) beserta hasilnya di cache. Jika kemudian ada perintah SQL yang sama persis (identik), maka server akan mengambilnya dari cache tanpa perlu mengeksekusi query tersebut, hal ini akan membuat data hasil query dapat di peroleh dengan cepat.
Memahami (tidak sekedar mengetahui) hal hal diatas akan membantu kita meningkatkan performa query selain menanamkan habbit dalam diri kita untuk selalu menerapkan best practice dalam setiap pembuatan tabel.
Optimasi query dapat dilakukan dengan berbagai cara diantaranya menghindari hal-hal yang menyebabkan MySQL memeriksa baris pada tabel satu per satu, hingga mengubah bentuk query (menyusun ulang query).
Terkait optimasi query, optimasi konfigurasi ini dapat dikelompokkan menjadi tiga bagian, yaitu: optimasi konfigurasi server secara umum, optimasi konfigurasi storage InnoDB, optimasi konfigurasi MyISAM. Pengaturan masing masing konfigurasi disesuaikan dengan keperluan.
Pada aplikasi yang menyimpan data secara rutin, dari waktu ke waktu jumlah data akan semakin bertambah dan akhirnya pada titik tertentu, database sudah tidak dapat menghandle data tersebut dengan baik, yang artinya, waktu eksekusi query sudah tidak ideal lagi, apapun optimasi yang telah dilakukan.
Setelah kita berhasil mengoptimasi query dan mendapatkan waktu eksekusi query yang cepat, hal selanjutnya yang perlu diperhatikan adalah aplikasi untuk menjalankan query tersebut. Karena pengambilan data lambat bisa jadi bukan disebabkan oleh perintah query nya melainkan aplikasi yang digunakan untuk menjalankan perintah query tersebut.
Hal ini umumnya disebabkan oleh query didalam loop, selain itu seringnya query terpecah pecah, di ebook ini dibahas bagaimana mengatasi hal ini dan bagaimana menggabungkan beberapa query menjadi single query MySQL.
Cheat sheet ini merupakan shortcut setelah anda memahami pembahasan yang ada didalam buku. Dengan cheatsheet ini, Anda dapat dengan cepat mengetahui hal hal yang diperlukan untuk mengoptimasi query dan database.
When I build a front end table to show each Run along with all of its "File" RunProperty (where the Run came from) and all of its "Voltage" RunValue, I first query the DB for all Run objects, then do an additional 3 queries for the Min/Max/Avg, and then another query for the File, then I build a dict on the backend to pass to the front to build the table rows:
Is there a way that I can query my DB for all Run objects along with all of the Min/Max/Avg Voltage RunValue and the File RunProperty and return, say, a list of dicts, one for each Run along with the other objects?
I don't know if it's possible (sounds like it should be), and I'm not sure whether I should use Q filtering, aggregates or annotation. In broad terms, I need to get all instances of one model, along with all foreign keys for each instance, in one query, if possible
Dengan menggunakan subquery kita bisa mempersingkat pengambilan data pada proses join dengan tb_nilai,daripada menggunakan join dan melakukan scanning keseluruhan table pada tb_nilai, kita bisa menggunakansubquery dengan meringkas penscaningan data
To help us debug the issue with this query we can use the MySQL EXPLAIN statement to help us understand what is happening behind the scenes. Simply run the query again but add explain to the beginning of the query:
We can see that the query is now using our new tasks_user_id_index that we just created and by using this new index the number of rows it has to scan has dropped from ~2.4 million to ~400,000. Success!
As you might expect, there is a bit of an art to adding database indexes. For example, if you have multiple WHERE clauses in your query it might make sense to add a multi-column (compound) index which includes every field in your WHERE clause. Say our query is:
A loop over a query executes for each record in a query record set . The results are similar to those of the cfoutput tag. During each iteration, the columns of the current row are available for output. The cfloop tag loops over tags that cannot be used within a cfoutput tag.
Query column to use to group sets of records. Eliminates adjacent duplicate rows when data is sorted. Use if you retrieved a recordset ordered on one or more query columns. For example, if a recordset is ordered on "Customer_ID", you can group the output on "Customer_ID.".
The cfloop tag also iterates over a record set with dynamic start and stop points. This gets the next n sets of records from a query. This example loops from the fifth through the tenth record returned by the MessageRecords query:
The loop stops when there are no more records, or when the current record index is greater than the value of the endRow attribute. The following example combines the pages that are returned by a query of a list of page names into one document, using the cfinclude tag:
Memahami (tidak sekedar mengetahui) hal haldiatas akan membantu kita meningkatkan performa query selain menanamkan habbitdalam diri kita untuk selalu menerapkan best practice dalam setiap pembuatantabel.
Abstract. An appropriate selection term for expanding a query is very important in query expansion. Therefore, term selection optimization is added to improve query expansion performance on document retrieval system. This study proposes a new approach named Term Relatedness to Query-Entropy based (TRQE) to optimize weight in query expansion by considering semantic and statistic aspects from relevance evaluation of pseudo feedback to improve document retrieval performance. The proposed method has 3 main modules, they are relevace feedback, pseudo feedback, and document retrieval. TRQE is implemented in pseudo feedback module to optimize weighting term in query expansion. The evaluation result shows that TRQE can retrieve document with the highest result at precission of 100% and recall of 22,22%. TRQE for weighting optimization of query expansion is proven to improve retrieval document.   Â
Abstrak..Pemilihan term yang tepat untuk memperluas queri merupakan hal yang penting pada query expansion. Oleh karena itu, perlu dilakukan optimasi penentuan term yang sesuai sehingga mampu meningkatkan performa query expansion pada system temu kembali dokumen. Penelitian ini mengajukan metode Term Relatedness to Query-Entropy based (TRQE), sebuah metode untuk mengoptimasi pembobotan pada query expansion dengan memperhatikan aspek semantic dan statistic dari penilaian relevansi suatu pseudo feedback sehingga mampu meningkatkan performa temukembali dokumen. Metode yang diusulkan memiliki 3 modul utama yaitu relevan feedback, pseudo feedback, dan document retrieval. TRQE diimplementasikan pada modul pseudo feedback untuk optimasi pembobotan term pada ekspansi query. Evaluasi hasil uji coba menunjukkan bahwa metode TRQE dapat melakukan temukembali dokumen dengan hasil terbaik pada precision 100% dan recall sebesar 22,22%.Metode TRQE untuk optimasi pembobotan pada query expansion terbukti memberikan pengaruh untuk meningkatkan relevansi pencarian dokumen. 2b1af7f3a8