Consider increasing RAM, CPU cores, or using faster storage (e.g., SSDs) if hardware is the limiting factor.
Track CPU, memory, and disk I/O during the workload execution to identify resource bottlenecks.
Consider creating indexes that cover multiple columns used together in query predicates.
Use database performance monitoring tools or query execution plans to find columns that would benefit from indexing.
Use `EXPLAIN` or `EXPLAIN ANALYZE` to identify bottlenecks in the query execution and optimize accordingly.
Refactor queries to use more efficient join strategies, avoid `SELECT *`, and utilize window functions where appropriate.
Create indexes on columns frequently used in WHERE clauses, JOIN conditions, and ORDER BY clauses.
Ensure efficient connection management to reduce overhead for frequent query executions.
Adjust parameters like `work_mem` (PostgreSQL) or `sort_buffer_size` (MySQL) to allow for larger sorts and hash joins in memory.
Increase shared_buffers (PostgreSQL) or innodb_buffer_pool_size (MySQL) to cache more data in memory.
Les scores de pertinence sont mis à jour au fur et à mesure que vous répondez à plus de questions
Questions courantes liées à ce problème et à ses solutions.
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Colonnes essentielles utilisées dans les clauses WHERE, les conditions JOIN ou les clauses ORDER BY manquent d'index appropriés, forçant des scans de table complets.
Les index existants ne sont pas utilisés par l'optimiseur de requêtes, ou plusieurs index couvrent le même ensemble de colonnes, ce qui entraîne une surcharge.
Les index ne sont pas adaptés aux besoins spécifiques des requêtes, tels que les index manquants pour les requêtes LIKE avec des caractères génériques en début de chaîne ou une couverture insuffisante pour les index couvrants.
Obtenez de l'aide personnalisée pour votre problème. Notre système de diagnostic basé sur l'IA vous guidera à travers une série de questions pour identifier la meilleure solution.
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