Коротко и по делу — план профилирования и оптимизации запроса с JOIN и агрегацией, + инструменты и конкретные приёмы.
1) Воспроизведение и измерение
- Запустить запрос с реальными/реплицированными данными, включить тайминг.
- Собирать исходные метрики: время, CPU, диск/IO, память, сеть.
2) Получение и анализ плана выполнения
- Выполнить: EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE (в PostgreSQL с BUFFERS), EXPLAIN FORMAT=JSON (MySQL), Actual Execution Plan (SQL Server), tkprof/SQL Trace (Oracle).
- Ищем «горячие точки»: seq scan на больших таблицах, expensive sorts, hash build/rehash, large nested loop с большим внешним числом строк, проcтышающие узлы агрегации.
3) Инструменты мониторинга
- СУБД: pg_stat_statements, pg_buffercache, pg_hint_plan (Postgres); MySQL slow query log, Performance Schema; SQL Server Query Store.
- Системные: iostat, vmstat, sar, top/htop, perf; при распределённых системах — network profiling.
- Планировщики/визуализаторы: EXPLAIN визуализаторы, pgbadger для логов.
4) Проверка статистики и индексов
- Убедиться, что статистика актуальна: ANALYZE/UPDATE STATISTICS.
- Добавить/проверить индексы на колонках для WHERE и JOIN. Для группировки/сортировки — составные индексы в правильном порядке.
- Рассмотреть покрывающие индексы (INCLUDE/covering) для index-only scan.
- Использовать expression/partial indexes, если фильтры частные.
5) Переписывание запроса
- Превентивная агрегация: предварительно агрегировать меньшие таблицы (derived tables / materialized temp) перед JOIN.
- Снижение объёма данных: применить фильтры как можно раньше (predicate pushdown).
- Избегать функций на индексируемых колонках, преобразований типов.
- Проверить CTE: в некоторых СУБД CTE материализируется — иногда лучше inline subquery или наоборот — материализовать вручную (temp table).
- Избегать DISTINCT/ORDER BY если они не нужны.
6) Типы JOIN и порядок
- Подставьте другие варианты (hash vs merge vs nested loop) или подсказки (hints) если оптимизатор ошибается.
- Убедиться в порядке соединения: сначала снижать объём (small selective filters), затем присоединять большие.
7) Память/параллелизм/конфигурация
- Если наблюдается спайлинг (sort/hash spilled to disk) — увеличить рабочую память: в Postgres work_mem, в MySQL sort_buffer_size/join_buffer_size, в SQL Server — memory grant.
- Настроить parallel_workers / max_parallel_workers_per_gather; но контролировать CPU.
8) Партиционирование и шардинг
- Для очень больших таблиц: партицировать по ключу, чтобы JOIN/WHERE могли применить partition pruning.
- В распределённых БД — колокация данных по ключам JOIN.
9) Материализованные представления и промежуточные таблицы
- Для часто выполняемых тяжёлых агрегатов — materialized view или регулярно обновляемая summary table.
- Ротация/инкрементальная агрегация если допустима некоторая устаревшая информация.
10) Проверка и валидация
- Вносить одну оптимизацию за раз, фиксировать EXPLAIN ANALYZE до/после.
- Пример оценки памяти для хеш-таблицы: пусть rows $=10^7$, row\_width $=200$ байт → память $=10^7\times 200=2\times 10^9$ байт $\approx 2\text{GB}$. Если доступной памяти меньше — будет спилинг на диск.
- Оценка селективности: estimated\_rows $=N\times s$, где $s$ — селективность; если $s<0.05$ индекс обычно полезен.
11) Частые «быстрые победы»
- Добавить подходящий индекс на колонку JOIN/WHERE (если селективность $<0.05$).
- Обеспечить актуальные статистики.
- Убрать ненужные столбцы/строки до JOIN.
- Предварительная агрегация/материализация для повторно используемых агрегатов.
- Увеличить work_mem, чтобы избежать спиллинга.
12) Когда переходить на архитектурные решения
- Если после всех оптимизаций время всё ещё плохо: рассмотреть OLAP-решения (columnar storage, ClickHouse, BigQuery), ETL агрегации, денормализацию/предвычисление.
Короткий чек-лист действий при первом запуске:
1. EXPLAIN ANALYZE → найти узел с наибольшим временем/IO.
2. Проверить статистику и индексы.
3. Попробовать переписать запрос (преагрегация / temp).
4. Настроить память/параллелизм.
5. Замерить улучшение.
Если нужно — пришлите текст запроса и план EXPLAIN ANALYZE, я укажу конкретные места для правок.