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.
As pontuações de relevância são atualizadas à medida que você responde mais perguntas
Perguntas comuns relacionadas a este problema e suas soluções.
Explore sessões de diagnóstico reais para este problema com diferentes cenários e soluções.
O banco de dados pode estar excessivamente normalizado, levando a inúmeras junções e relacionamentos complexos que são difíceis de alterar. Alternativamente, o próprio modelo relacional pode ser mal projetado para as necessidades de dados em evolução.
Sem um sistema robusto de versionamento e migração de esquemas, as alterações são frequentemente aplicadas ad-hoc, levando a um esquema emaranhado e incontrolável ao longo do tempo.
A tecnologia de banco de dados escolhida pode não ser adequada para os requisitos atuais ou futuros de modelagem de dados da aplicação, especialmente se os dados forem altamente não estruturados ou em rápida mudança.
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