Details

Данная работа посвящена задаче выявления и оптимизации SQL-запросов, негативно влияющих на эффективность работы реляционных СУБД. Объектом исследования ВКР является производительность SQL-запросов. Методология включает системный анализ, архитектурное проектирование, прототипирование и оценку на основе сравнительного эксперимента. Целью работы является разработка решения для мониторинга и оптимизации SQL-запросов реляционных СУБД, позволяющего выявить критичные запросы и представить их альтернативную оптимизированную форму в автоматическом режиме. В ходе работы была спроектирована и разработана информационная система, обеспечивающая сбор метрик, хранение временных рядов, выявление критичных запросов, оптимизацию с использованием больших языковых моделей на основе подхода GenRewrite и валидацию для SQL-запросов. Результатом ВКР является готовое к эксплуатации приложение. Работоспособность и корректность разработанного приложения подтверждаются проведенным модульным и интеграционным тестированием. Экспериментальная оценка на тестовых данных TPC-DS продемонстрировала снижение суммарного времени выполнения набора запросов в 1,9 раз, что позволяет сделать вывод о применимости разработанного решения при сопровождении информационных систем для анализа нагрузки, выявления проблемных запросов и снижения трудозатрат на ручную оптимизацию. При реализации использовались следующие технологии: Java, IDE IntelliJ IDEA, PostgreSQL, MySQL и ClickHouse.

This work is devoted to the problem of identifying and optimizing SQL queries that negatively affect the efficiency of relational DBMS. The object of the study of the final qualifying work is the performance of SQL queries. The methodology includes systems analysis, architectural design, prototyping and evaluation based on comparative experimentation. The aim of this work is to develop a solution for monitoring and optimizing SQL queries of relational DBMS, which allows identifying critical queries and presenting their alternative optimized form in automatic mode. During the work, an information system was designed and developed that provides metric collection, time series storage, identification of critical queries, optimization using large language models based on the GenRewrite approach, and validation for SQL queries. The result of the final qualifying work is a ready-to-use application. The functionality and correctness of the developed application are confirmed by unit and integration testing. An experimental evaluation with TPC-DS test data demonstrated a 1.9-fold reduction in the total execution time of a set of queries, which allows to conclude that the developed solution is applicable to supporting information systems for load analysis, identifying problematic queries, and reducing labor costs for manual optimization. The following technologies were used in the implementation: Java, IDE IntelliJ IDEA, PostgreSQL, MySQL and ClickHouse.