Оптимизация запросов, управляемая правилами. Оптимизация запросов
15 советов Как оптимизировать SQL запросы
Порыскав на досуге по тырнету, удивился, что специальных статей-руководств по оптимизации SQL-запросов нет. Перелистав различную информацию и книги, я постараюсь дать некоторое руководство к действию, которое поможет научиться писать правильные запросы.
1. Оптимизация таблиц.
Необходима, когда было произведено много изменений в таблице: либо удалена большая часть данных, либо много изменений со строками переменной длины — text, varchar, blob. Дело в том, что удалённые записи продолжают поддерживаться в индексном файле, и при последующей вставке новых записей используются позиции старых записей. Чтобы дефрагментировать файл с данными, используюется команда OPTIMIZE.
OPTIMIZE TABLE `table1`, `table2`…Не стоит забывать, что во время выполнения оптимизации, доступ к таблице блокируется.
2. Перестройка данных в таблице.
После частых изменений в таблице, данная команда может повысить производительность работы с данными. Она перестраивает их в таблице и сортирует по определённому полю.
3. Тип данных.
Лучше не индексировать поля, имеющие строковый тип, особенно поля типа TEXT. Для таблиц, данные которых часто изменяются, желательно избегать использования полей типа VARCHAR и BLOB, так как данный тип создаёт динамическую длину строки, тем самым увеличивая время доступа к данным. При этом советуют использовать поле VARCHAR вместо TEXT, так как с ним работа происходит быстрее.
4. NOT NULL и поле по умолчанию.
Лучше всего помечать поля как NOT NULL, так как они немного экономят место и исключают лишние проверки. При этом стоит задавать значение полей по умолчанию и новые данные вставлять только в том случае, если они от него отличаются. Это ускорит добавление данных и снизит время на анализ таблиц. И стоит помнить, что типы полей BLOB и TEXT не могут содержать значения по умолчанию.
5. Постоянное соединение с сервером БД.
Позволяет избежать потерь времени на повторное соединение. Однако стоит помнить, что у сервера может быть ограничение на количество соединений, и в том случае, если посещаемость сайта очень высокая, то постоянное соединение может сыграть злую шутку.
6. Разделение данных.
Длинные не ключевые поля советуют выделить в отдельную таблицу в том случае, если по исходной таблице происходит постоянная выборка данных и которая часто изменяется. Данный метод позволит сократить размер изменяемой части таблицы, что приведёт к сокращению поиска информации.
Особенно это актуально в тех случаях, когда часть информации в таблице предназначена только для чтения, а другая часть — не только для чтения, но и для модификации (не забываем, что при записи информации блокируется вся таблица). Яркий пример — счётчик посещений.
Есть таблица (имя first) с полями id, content, shows. Первое ключевое с auto_increment, второе — текстовое, а третье числовое — считает количество показов. Каждый раз загружая страницу, к последнему полю прибавляется +1. Отделим последнее поле во вторую таблицу. Итак, первая таблица (first) будет с полями id, content, а вторая (second) с полями shows и first_id. Первое поле понятно, второе думаю тоже — отсыл к ключевому полю id из первой таблицы.
Теперь постоянные обновления будут происходить во второй таблице. При этом изменять количество посещений лучше не программно, а через запрос:
А выборка будет происходить усложнённым запросом, но одним, двух не нужно:
SELECT first.id, first.content, second.first_id, second.shows FROM second INNER JOIN first ON (first.id = second.first_id)Стоит помнить, что это не очень актуально для сайтов с малой посещаемостью и малым количеством информации.
7. Имена полей,
по которым происходит связывание, к примеру, двух таблиц, желательно, чтобы имели одинаковое название. Тогда одновременное получение информации из разных таблиц через один запрос будет происходить быстрее. Например, из предыдущего пункта желательно, чтобы во второй таблице поле имело имя не first_id, а просто id, аналогично первой таблице. Однако при одинаковом имени становится внешне не очень наглядно что, куда и как. Поэтому совет на любителя.
8. Требовать меньше данных.
При возможности избегать запросов типа:
SELECT * FROM `table1`Запрос не эффективен, так как скорее всего возвращает больше данных, чем необходимо для работы. Вариантом лучше будет конструкция:
Тут же сделаю добавление о желательности использования LIMIT. Данная команда ограничивает количество строк, возвращаемых запросом. То есть запрос становится "легче"; и производительнее.
Если стоит LIMIT 10, то после получения десяти строк запрос прерывается.
Если в запросе применяется сортировка ORDER BY, то она происходит не по всей таблице, а только по выборке.
Если использовать LIMIT совместно с DISTINCT, то запрос прервётся после того, как будет найдено указанное количество уникальных строк.
Если использовать LIMIT 0, то возвращено будет пустое значение (иногда нужно для определения типа поля или просто проверки работы запроса).
9. Ограничить использование DISTINCT.
Эта команда исключает повторяющиеся строки в результате. Команда требует повышенного времени обработки. Лучше всего комбинировать с LIMIT.
Есть маленькая хитрость. Если необходимо просмотреть две таблицы на тему соответствия, то приведённая команда остановится сразу же, как только будет найдено первое соответствие.
SELECT DISTINCT table1.content FROM table1, table2 WHERE table1.content = table2.content
10. Ограничить использование SELECT для постоянно изменяющихся таблиц.
11. Не забывайте про временные таблицы типа HEAP.
Несмотря на то, что таблица имеет ограничения, в ней удобно хранить промежуточные данные, особенно когда требуется сделать
ergoz.ru
Оптимизация запросов
Для реляционных систем оптимизация является как проблемой, так и возможностью повышения производительности.
Проблема оптимизации состоит в том, что некоторые системы для достижения определенного уровня производительности требуют оптимизации. Оптимизация позволяет улучшить работу системы, так как одной из сильных сторон реляционного подхода является то, что применение оптимизации к реляционному выражению переводит это выражение на более эффективный семантический уровень.
С другой стороны, в нереляционных системах, в которых пользовательские запросы выражаются на более низком семантическом уровне, любая оптимизация должна выполняться программистом вручную.
В подобных системах программист, а не система, определяет, какие операции низкого уровня должны быть выполнены и в какой последовательности. И если программист принял неправильное решение, то система никак не сможет исправить положение.
Преимущество автоматической оптимизации заключается в том, что пользователь или программист может не додумываться над наилучшим способом выражения своих запросов, то есть над тем, как сформулировать запрос лучше, чем программист, по следующим причинам:
хороший оптимизатор обладает достаточным количеством информации, которой пользователь может не иметь. Оптимизатор должен обладать некоторыми статистическими данными, такими как: координальное число отношения, количество различающихся значений для каждого атрибута отношения, количество вхождений каждого значения данного атрибута. Благодаря наличию этих данных оптимизатор способен более точно оценивать эффективность любой стратегии, реализации конкретного запроса и выбрать наилучшую стратегию.
Если с течением времени статистика базы данных значительно изменится, например, в результате ее реорганизации, то для реализации запроса может потребоваться совершенно иная стратегия, чем до реорганизации. Другими словами, может понадобиться повторная оптимизация. В реляционных системах процесс повторной оптимизации достаточно тривиален. Это просто повторная обработка исходного запроса системным оптимизатором. В нереляционных системах повторная оптимизация требует переписывания программы, а в некоторых случаях вообще не выполнима.
Оптимизатор способен рассматривать сотни различных стратегий реализации запроса, в то время как программист, как правило, изучает всего три–четыре. Назначение оптимизатора состоит в выборе эффективной стратегии реализации запросов. На практике оптимизированной стратегией обычно считается та, которая является некоторым улучшением исходной стратегии выполнения запроса.
Стадии процесса оптимизации запросов
Преобразование запроса во внутреннюю форму.
Преобразование запроса в каноническую форму.
Выбор потенциальных низкоуровневых процедур.
Генерация планов выполнения запроса и выбор плана с минимальными затратами.
Кроме того, выбранный способ оптимизации должен быть достаточно нейтральным, чтобы не предопределять дальнейших оптимизационных решений.
Обычно внутреннее представление запроса является определенной модификацией дерева запросов.
На второй стадии выполняется несколько операций оптимизации, о которых заранее известно, что они увеличивают производительность запроса независимо от реальных данных, хранящихся в базе данных и путей доступа к ним.
Все запросы, за исключением простейших, реляционные языки обычно позволяют выразить несколькими разными способами.
Производительность вычисления запроса не должна зависеть от формы записи, которую выбрал пользователь.
Поэтому следующий этап обработки запроса переводит его в некоторую каноническую форму. Целью этого преобразования является исключение внешних различий в эквивалентных представлениях запроса и поиск более эффективного, по сравнению с исходным, представления запроса.
На третьей стадии после преобразования внутренней формы запроса в каноническую форму необходимо решить, как выполнять запрос, представленный в канонической форме. На этой стадии принимается во внимание наличие индексов, распределение хранимых значений данных, физическая кластеризация хранимых данных и т.д.
Основная стратегия заключается в том, чтобы рассмотреть запрос как серию низкоуровневых операций соединения, выборки и т.п., которые в какой-то мере зависимы друг от друга. Для каждой низкоуровневой операции существует набор низкоуровневых процедур реализации, например, набор процедур для реализации операции выборки включает операции для выборки с условием равенства, определение значения потенциального ключа, операцию для индексированного атрибута, по которому определяется выборка и операцию для неиндексированного атрибута.
С каждой процедурой связана также стоимостная формула, которая указывает так называемую стоимость выполнения процедуры, т.е. уровень требуемых затрат на ее выполнение.
Обычно стоимость начисляется в контексте операций ввода/вывода с диска, но некоторые системы учитывают так же время использования процессора и другие факторы.
Далее с помощью информации из каталога о состоянии базы данных, т.е. о наличие индексов, количестве записей в таблице и т.п. оптимизатор выбирает одну или несколько операций в запросе.
На последней четвертой стадии процесса оптимизации конструируются потенциальные планы выполнения запросов, после чего из них выбирается лучший, т.е. наименее дорогой.
Каждый план выполнения строится как сочетание набора процедур реализации. При этом каждой низкоуровневой операции в запросе соответствует одна процедура.
Для выбора плана с наименьшей стоимостью рекомендуется использовать эвристические алгоритмы на достаточно ограниченном наборе планов запроса.
Понятие достаточно ограниченного набора означает, что необходимо уменьшить пространство поиска до диапазона, поддающегося анализу и управлению.
Оптимизация сложных запросов MySQL / Хабр
Введение
MySQL — весьма противоречивый продукт. С одной стороны, он имеет несравненное преимущество в скорости перед другими базами данных на простейших операциях/запросах. С другой стороны, он имеет настолько неразвитый (если не сказать недоразвитый) оптимизатор, что на сложных запросах проигрывает вчистую.Прежде всего хотелось бы ограничить круг рассматриваемых проблем оптимизации «широкими» и большими таблицами. Скажем до 10m записей и размером до 20Gb, с большим количеством изменяемых запросов к ним. Если в вашей в таблице много миллионов записей, каждая размером по 100 байт, и пять несложных возможных запросов к ней — это статья не для Вас. NB: Рассматривается движок MySQL innodb/percona — в дальнейшем просто MySQL.
Большинство запросов не являются очень сложными. Поэтому очень важно знать как построить индекс для использования нужным запросом и/или модифицировать запрос таким образом, чтобы он использовал уже имеющиеся индексы. Мы рассмотрим работу оптимизатора для выбора индекса обычных запросов (select_type=simple), без джойнов, подзапросов и объединений.
Отбросим простейшие случаи для очень небольших таблиц, для которых оптимизатор зачастую использует type=all (полный просмотр) вне зависимости от наличия индексов — к примеру, классификатор с 40-ка записями. MySQL имеет алгоритм использования нескольких индексов (index merge), но работает этот алгоритм не очень часто, и только без order by. Единственный разумный способ пытаться использовать index merge — случаи выборки по разным столбцам с OR.
Еще одно отступление: подразумевается что читатель уже знаком с explain. Часто сам запрос немного модифицируется оптимизатором, поэтому для того, чтобы понять, почему использовался или нет тот или иной индекс, следует вызвать
explain extended select xxx; а затем show warnings; который и покажет измененный оптимизатором запрос.Покрывающий индекс — от толстых таблиц к индексам
Итак задача: пусть у нас есть довольно простой запрос, который выполняется довольно часто, но для такого частого вызова относительно медленно. Рассмотрим стратегию приведения нашего запроса к using index, как к наиболее быстрому выбору.Почему using index? Да, MySQL используют только B-tree индексы, но тем не менее MySQL старается по возможности держать индексы целиком в памяти (и при этом может даже добавить поверх них адаптивные хеш-индексы) — собственно все это и дает сказочный прирост производительности MySQL по отношению к другим базам данных. К тому же оптимизатор зачастую предпочтет использовать хоть и не лучший, но уже загруженный в память индекс, нежели более лучший, но на диске (для type=index/range). Отсюда несколько выводов:
- слишком тяжелые индексы — зло. Либо они не будут использоваться потому что они еще не в памяти, либо их не будут грузить в память потому что при этом вытеснятся другие индексы.
- если размер индекса сопоставим с размером таблицы, либо совокупность используемых индексов для разных частых запросов существенно превышает размер памяти сервера — существенной оптимизации не добиться.
- Нюанс — индексировать/сортировать по TEXT — обрекать себя на постоянный using filesort.
Следует указать на разницу в кешировании запросов в разных базах. Если PostgreSQL/Oracle кешируют планы запросов (как бы prepare for some timeout), то MySQL просто кеширует СТРОКУ запроса (включая значение параметров) и сохраняет результат запроса. То есть если последовательно селектировать
select AAA from BBB where CCC=DDD несколько раз — то, если DDD не содержит изменяющихся функций, и таблица AAA не изменилась (в смысле используемой изоляции), результат будет взят прямо из кеша. Довольно спорное улучшение.Таким образом, считаем, что мы не просто вызываем один и тот же запрос несколько раз. Параметры запроса меняются, данные таблицы меняются. Наилучший вариант — использование покрывающего индекса. Какой же индекс будет покрывающим?
- Во-первых, смотрим на клоз order by. Используемый индекс должен начинаться с тех же столбцов что упомянуты в order by, в той же или в полностью обратной сортировке. Если сортировка не прямая и не обратная — индекс не может быть использован. Здесь есть одно но… MySQL до сих пор не поддерживает индексов со смешанными сортировками. Индекс всегда asc. Так что если у вас есть order by A asc, B desc — распрощайтесь с using index.
- Столбцы, которые извлекаются, должны присутствовать в покрывающем индексе. Очень часто это невыполнимое условие в связи с бесконечным ростом индекса, что, как известно, зло. Поэтому существует способ обойти этот момент — использование self join'а. То есть разделение запроса на выбор строк и извлечение данных. Во-первых, выбираем по заданному условию только столбцы первичного ключа (который всегда присутствует в кластером индексе), и во-вторых, полученный результат джойним к селекту всех требуемых столбцов, используя этот самый первичный ключ. Таким образом у нас будет чистый using index в первом селекте, и eq_ref (суть множественный const) для второго селекта. Итак, мы получаем что-то похожее на:select AAA,BBB,CCC,DDD from tableName as a join tableName as b using (PK) «where over table b»
- Далее клоз where. Здесь в худшем случае мы можем перебрать весь индекс (type=index), но по возможности стоит стремиться использовать функции, не выводящие за рамки type=range (>, >=, <, <=, like «xxx%» и так далее). Используемый индекс должен включать все поля из where, для того чтобы сохранить using index. Как уже было отмечено выше — можно пытаться использовать index_merge — но зачастую это просто не возможно со сложными условиями.
Вычленение толстых полей из покрывающего индекса — от толстых индексов к тонким
Но что делать, если у нас запросы бывают нескольких видов, или требуются разные сортировки и при этом используются толстые поля (varchar)? Просто посчитайте размер индекса поля varchar(100) в миллионе записей. А если это поле используется в разных видах запросов — для которых у нас разные покрывающие индексы? Возможно ли иметь в памяти только ОДИН индекс по этому толстому полю, сохранив при этом ту же (или почти ту же) производительность в разных запросах? Итак — последний пункт.- Толстые и тонкие поля. Очевидно, что иметь несколько РАЗНЫХ вариантов ключей с использованием толстых полей — непозволительная роскошь. Поэтому по возможности мы должны пытаться иметь только один ключ начинающийся на толстое поле. И здесь уместно использовать некоторый искусственный алгоритм замены условий. То есть заменить условие по толстому полю на джойн по результатам этого условия. К примеру:select A from tableName where A=1 or fatB='test' вместо создания ключа key(fatB, A) мы создадим тонкий ключ key(A) и толстый key(fatB). И перепишем условие след образом.create temporary table tmp as select PK from tableName where fatB='test'; select A from tableName left join tmp using (PK) where A=1 or tmp.PK is not null;
Задание для самостоятельного разбора
Требуется создать минимальное количество ключей (с точки зрения памяти) и оптимизировать запросы вида:select A,B,C,D from tableName where A=1 and B=2 or C=3 and D like 'test%'; select A,C,D from tableName where B=3 or C=3 and D ='test' order by B; Допустим запросы не сводимы к type=range.Список используемой литературы
- High Performance MySQL, 2nd Edition Optimization, Backups, Replication, and More By Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko, Jeremy D. Zawodny, Arjen Lentz, Derek J. Balling Publisher: O'Reilly Media Released: June 2008 Pages: 712
- www.mysqlperformanceblog.com
habr.com
Оптимизатор запросов
Теперь, когда дерево разбора тщательно проверено, наступает очередь оптимизатора, который превращает его в план выполнения запроса. Часто существует множество способов выполнить запрос, и все они дают один и тот же результат. Задача оптимизатора - выбрать лучший из них.
В MySQL используется стоимостный оптимизатор, пытающийся предсказать стоимость различных планов выполнения и выбрать из них наиболее дешевый. В качестве единицы стоимости принимаются затраты на считывание случайной страницы данных размером 4 Кбайт. Чтобы узнать, как оптимизатор оценил запрос, выполните этот запрос, а затем посмотрите на сеансовую переменную Last_query_cost:
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(*) FROM sakila.film_actor;
+----------+
| count(*)
+----------+
| 5462
+----------+
mysql> SHOW STATUS LIKE ‘last_query_cost’;
+-----------------+-------------+
| Variable_name | Value
+-----------------+-------------+
| Last_query_cost | 1040.599000 |
+-----------------+-------------+
Этот результат означает, что согласно оценке оптимизатора для выполнения запроса потребуется выполнить примерно 1040 случайных чтений страниц данных. Оценка вычисляется на основе различной статистической информации: количество страниц в таблице или в индексе, кардинальность (количество различных значений) индекса, длина строк и ключей, распределение ключей. Оптимизатор не учитывает влияния кэширования - предполагается, что любое чтение сводится к операции дискового ввода/вывода.
Не всегда оптимизатор выбирает наилучший план, и тому есть много причин.
• Некорректная статистика. Сервер получает статистическую информацию от подсистемы хранения, и тут есть масса вариантов: от абсолютно верных до не имеющих ничего общего с действительностью. Например, подсистема хранения InnoDB не ведет точную статистику количества строк в таблице, так уж устроена архитектура многовер-сионного управления конкурентным доступом (MVCC).
• Принятая метрика стоимости не всегда эквивалентна истинной стоимости выполнения запроса, поэтому даже когда статистика точна, запрос может оказаться дороже или дешевле оценки MySQL. В некоторых случаях план, предполагающий чтение большего количества страниц, будет дешевле, потому, например, что чтение с диска производится последовательно или страницы уже находятся в памяти.
• Представление MySQL о том, что такое «оптимально», может расходиться с вашим представлением. Вы, вероятно, хотите получить результат как можно быстрее, но для MySQL понятия «быстро» не существует, он оперирует лишь «стоимостью», а вычисление стоимости, как мы только что видели, - неточная наука.
• MySQL не берет в расчет другие одновременно выполняющиеся запросы, а они могут повлиять на время обработки оптимизируемого.
• MySQL не всегда выполняет оптимизацию по стоимости. Иногда он просто следует правилам, например: «если запрос содержит фразу MATCH(), то используется полнотекстовый индекс, если таковой существует». Подобное решение будет принято, даже если быстрее было бы воспользоваться другим индексом и неполнотекстовым запросом с фразой WHERE.
• Оптимизатор не учитывает стоимость операций, которые ему неподконтрольны, например выполнение хранимых или определенных пользователем функций.
• Позже мы увидим, что не всегда оптимизатор способен рассмотреть все возможные планы выполнения, поэтому оптимальный план он может просто не увидеть.
Оптимизатор запросов MySQL - это очень сложный код, в котором для преобразования запроса в план выполнения применяется много раз ных операций. Но существует всего два основных вида оптимизации: статическая и динамическая. Для выполнения статической оптимизации достаточно одного лишь исследования дерева разбора. Например, оптимизатор может преобразовать фразу WHERE в эквивалентную форму, применяя алгебраические правила. Статическая оптимизация не зависит от конкретных значений, таких как константы в условии WHERE. Будучи один раз произведена, статическая оптимизация всегда остается в силе, даже если запрос будет повторно выполнен с другими значениями. Можно считать, что это «оптимизация на этапе компиляции».
С другой стороны, динамические оптимизации зависят от контекста и могут определяться многими факторами, скажем, конкретным значением в условии WHERE или количеством строк в индексе. Их приходится заново вычислять при каждом выполнении запроса. Можно считать, что это «оптимизация на этапе выполнения».
Данное различие важно при выполнении подготовленных (prepared) команд и хранимых процедур. MySQL может произвести статическую оптимизацию однократно, но динамические оптимизации должен заново вычислять при каждом выполнении запроса. Иногда MySQL даже повторно производит оптимизацию во время выполнения запроса1.
Ниже перечислены несколько типов оптимизаций, поддерживаемых в MySQL.
Изменение порядка соединения Таблицы не обязательно соединять именно в том порядке, который указан в запросе. Определение наилучшего порядка соединения -важная оптимизация; подробнее мы рассмотрим ее ниже в разделе «Оптимизатор соединений» на стр. 226.
Преобразование OUTER JOIN в INNER JOIN
Оператор OUTER JOIN необязательно выполнять как внешнее соединение. При определенных условиях, зависящих, например, от фразы WHERE и схемы таблицы, запрос с OUTER JOIN эквивалентен запросу с INNER JOIN. MySQL умеет распознавать и переписывать такие запросы, после чего они могут быть подвергнуты оптимизации типа «изменение порядка соединения».
Применение алгебраических правил эквивалентности
MySQL применяет алгебраические преобразования для упрощения выражений и приведения их к каноническому виду. Она умеет также вычислять константные выражения, исключая заведомо невы полнимые и всегда выполняющиеся условия. Например, терм (5=5 AND a>5) приводится к более простому: a>5. Аналогично условие (a<b AND b=c) AND a=5 принимает вид b>5 AND b=c AND a=5. Эти правила очень полезны при написании условных запросов, о чем пойдет речь ниже в настоящей главе.
Оптимизации COUNT(), MIN() и MAX()
Наличие индексов и сведений о возможности хранения NULL-значений в столбцах часто позволяет вообще не вычислять эти выражения. Например, чтобы найти минимальное значение в столбце, который является самой левой частью ключа индекса типа B-Tree, MySQL может просто запросить первую строку из этого индекса. Это можно сделать даже на стадии оптимизации и далее рассматривать полученное значение как константу. Аналогично для поиска максимального значения в индексе типа B-Tree сервер считывает последнюю строку. Если применена такая оптимизация, то в плане, выведенном командой EXPLAIN, будет присутствовать фраза «Select tables optimized away» (некоторые таблицы исключены при оптимизации). Это означает, что оптимизатор полностью исключил таблицу из плана выполнения, подставив вместо нее константу.
Похожим образом некоторые подсистемы хранения могут оптимизировать запросы, содержащие COUNT(*)без фразы WHERE (к примеру, MyISAM, где количество строк в таблице всегда известно точно). Дополнительную информацию см. в разделе «Оптимизация запросов с COUNT()» этой главы на стр. 242.
Вычисление и свертка константных выражений Если MySQL обнаруживает, что выражение можно свернуть в константу, то делает это на стадии оптимизации. Например, определенную пользователем переменную можно преобразовать в константу, если она не изменяется в запросе. Другим примером могут служить арифметические выражения.
Как ни странно, даже такие вещи, которые вы, скорее всего, назвали бы запросом, можно свернуть в константу во время оптимизации. Например, вычисление функции MIN() по индексу. Этот пример можно даже обобщить на поиск констант по первичному ключу или по уникальному индексу. Если во фразе WHERE встречается константное условие для такого индекса, то оптимизатор знает, что MySQL могла бы найти значение в самом начале выполнения запроса. Впоследствии найденное значение можно трактовать как константу. Приведем пример:
mysql> EXPLAIN SELECT film.film_id, film_actor.actor_id -> FROM sakila.film
-> INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
-> WHERE film.film_id = 1;
+----+-------------+------------+-------+----------------+-------+------ +
MySQL выполняет этот запрос в два этапа, о чем свидетельствуют две строки в выведенной таблице. На первом этапе находится нужная строка в таблице film. Оптимизатор MySQL знает, что такая строка единственная, поскольку столбец film_id - это первичный ключ. Так как оптимизатору известна точная величина (значение во фразе WHERE), которая будет возвращена в результате поиска, то в столбце ref для этой таблицы стоит const.
На втором шаге MySQL считает столбец film_id из строки, найденной на первом шаге, известной величиной. Он может так поступить, потому что в момент перехода ко второму шагу оптимизатор уже знает все значения, определенные ранее. Отметим, что тип ref для таблицы film_actor равен const точно так же, как и для таблицы film. Константные условия могут применяться также вследствие распространения «константности» значения из одного места в другое при наличии фразы WHERE, USING или ON с ограничением типа «равно». В приведенном выше примере фраза USING гарантирует, что значение film_id будет одинаково на протяжении всего запроса - оно должно быть равно константе, заданной во фразе WHERE.
Покрывающие индексы Если индекс содержит все необходимые запросу столбцы, то MySQL может воспользоваться им, вообще не читая данные таблицы. Мы подробно рассматривали покрывающие индексы в главе 3.
Оптимизация подзапросов
MySQL умеет преобразовывать некоторые виды подзапросов в более эффективные эквивалентные формы, сводя их к поиску по индексу.
Раннее завершение
MySQL может прекратить обработку запроса (или какой-то шаг обработки), как только поймет, что этот запрос или шаг полностью выполнен. Очевидный пример - фраза LIMIT, но есть и еще несколько случаев раннего завершения. Например, встретив заведомо невыполнимое условие, MySQL может прекратить обработку всего запроса. Взгляните на следующий пример:
mysql> EXPLAIN SELECT film.film_id FROM sakila.film WHERE film_id = -1;
Этот запрос остановлен на шаге оптимизации, но иногда MySQL прерывает запрос вскоре после начала его выполнения. Сервер может применить такую оптимизацию, когда подсистема выполнения приходит к выводу, что нужно извлекать только различающиеся значения либо остановиться, если значения не существует. Например, следующий запрос находит все фильмы, в которых нет ни одного актера:1
mysql> SELECT film.film_id -> FROM sakila.film
-> LEFT OUTER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
-> WHERE film_actor.film_id IS NULL;
Запрос исключает все фильмы, в которых есть хотя бы один актер. В фильме может быть задействовано много актеров, но, обнаружив первого, сервер прекращает обработку текущего фильма и переходит к следующему, поскольку знает, что условию WHERE такой фильм заведомо не удовлетворяет. Похожую оптимизацию «различающиеся/не существует» можно применить к некоторым запросам, включающим операторы DISTINCT, NOT EXISTS( )и LEFT JOIN.
Распространение равенства
MySQL распознает ситуации, когда в некотором запросе два столбца должны быть равны, - например, в условии JOIN, и распространяет условие WHERE на эквивалентные столбцы. В частности, следующий запрос
mysql> SELECT film.film_id -> FROM sakila.film
-> INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
-> WHERE film.film_id > 500;
демонстрирует MySQL, что условие WHERE применяется не только к таблице film, но и к таблице film_actor, поскольку в силу наличия фразы USING оба столбца должны совпадать.
Если вы привыкли к другой СУБД, в которой такая оптимизация не реализована, то вам, вероятно, рекомендовали «помочь оптимизатору», самостоятельно задав во фразе WHERE условия для обеих таблиц, например:
... WHERE film.film_id > 500 AND film_actor.film_id > 500
В MySQL это необязательно и лишь усложняет сопровождение запросов.
Сравнение по списку IN( )
Во многих СУБД оператор IN() - не более чем синоним нескольких условий OR, поскольку логически они эквивалентны. Но не в MySQL, здесь перечисленные в списке Щ)значения сортируются, и для работы с ним применяется быстрый двоичный поиск. Вычислительная сложность при этом составляет O(log n), где n - размер списка, тогда как сложность эквивалентной последовательности условий OR равна O(n) (т. е. гораздо медленнее для больших списков).
Приведенный выше перечень, конечно, неполон, так как MySQL умеет применять гораздо больше оптимизаций, чем поместилось бы во всей этой главе, но представление о сложности и изощренности оптимизатора вы все же получили. Главная мысль, которую следует вынести из этого обсуждения, - не пытайтесь перехитрить оптимизатор. В конечном итоге вы просто потерпите неудачу или сделаете свои запросы чрезмерно запутанными и трудными для сопровождения, не получив ни малейшей выгоды. Позвольте оптимизатору заниматься своим делом.
Разумеется, каким бы «умным» ни был оптимизатор, иногда он не находит наилучший результат. Бывает так, что вы знаете о своих данных что-то такое, о чем оптимизатору неизвестно, например, некое условие, которое гарантированно истинно вследствие логики приложения. Кроме того, оптимизатор не наделен кое-какой функциональностью, например хеш-индексами, а временами алгоритм оценки стоимости выбирает план, оказывающийся более дорогим, чем возможная альтернатива.
Если вы уверены, что оптимизатор дает плохой результат и знаете, почему, то можете ему помочь. Вариантов тут несколько: включить в запрос подсказку (hint), переписать запрос, перепроектировать схему или добавить индексы.
⇐Анализатор и препроцессор | MySQL. Оптимизация производительности | Статистика по таблицам и индексам⇒
www.delphiplus.org
Оптимизация запросов, управляемая правилами — Мегаобучалка
В лекции 18 мы коротко рассмотрели проблемы оптимизации запросов, которые приходится решать в компиляторах языков баз данных. Возможно, главным выводом, который следовало бы сделать на основе материалов этой лекции, является то, что оптимизатор запросов - это наиболее громоздкий, сложный и критичный компонент СУБД. Все разработчики систем управления базами данных согласны с тем, что на оптимизации запросов экономить нельзя. Чем большее количество вариантов выполнения запроса анализируется и чем более точные оценки стоимости плана выполнения запроса применяются, тем более вероятно, что запрос будет выполнен эффективно.
Главная неприятность, связанная с оптимизаторами запросов, состоит в том, что отсутствует принятая технология их программирования. Обычно оптимизатор представляет собой аморфный набор относительно независимых процедур, которые жестко связаны с другими компонентами компилятора. По этой причине очень трудно менять стратегии оптимизации или качественно их расширять (делать это приходится, поскольку оптимизация вообще и оптимизация запросов, в частности, в принципе является эмпирической дисциплиной, а хорошие эмпирические алгоритмы появляются только со временем).
Каким же образом можно решать эту проблему? Имеются компромиссные решения, не выводящие за пределы традиционной технологии производства компиляторов. В основном все они связаны с применением тех или иных инструментальных средств, обеспечивающих автоматизацию построения компиляторов. Среди них отметим технологию, примененную Ричардом Столлманом в его семействе компиляторов gcc, а также инструментальный пакет Cocktail, разработанный в Германском университете города Карлсруе. Основным производственным достоинством gcc является применение единого языка в качестве средства внутреннего представления программы. Высокоуровневый лиспоподобный язык RTL используется на всех фазах компиляции gcc, что позволяет применять одни и те же преобразующие процедуры на разных стадиях оптимизации программы (вплоть до стадии машинно-зависимых оптимизаций).
В пакете Cocktail обеспечивается набор универсальных, настраиваемых процедур преобразования графов внутреннего представления программы. В некотором смысле Cocktail можно рассматривать как специализированный язык для написания компиляторов (компиляторов любых языков, а не только процедурных языков программирования или декларативных языков баз данных). Как утверждается, Cocktail позволяет повысить производительность труда разработчиков компиляторов в 2-3 раза.
Однако наиболее революционный подход среди известных автору был применен в экспериментальной постреляционной системе компании IBM Starburst. В некотором смысле этот подход является развитием идеи Столлмана, примененной при реализации широко популярного редактора Emacs. Напомним, что в основе этого редактора лежит интерпретатор расширенного диалекта языка Common Lisp. Сам этот интерпретатор написан на языке Си, а основная часть редактора написана на языке Лисп. Это позволяет, среди прочего, добавлять в редактор новые возможности, не покидая его среды: вы просто пишете новый текст на Лиспе и объявляете соответствующую функцию подключенной к редактору.
Система Starburst основана на применении продукционной системы. Эта система является, по существу, виртуальной машиной, в которой выполняются все компоненты СУБД, начиная от компилятора языка баз данных (расширенного варианта языка SQL) и заканчивая подсистемой непосредственного исполнения запросов. Сама СУБД представляет собой набор продукционных правил, каждое из которых вызывается продукционной системой при возникновении соответствующего события и выполняет некоторое действие, которое, в свою очередь, может привести к возникновению события, активизирующего другое правило. Правила представляются на специальном языке. Поддерживается набор предопределенных правил низкого уровня, обеспечивающих интерфейс с подсистемой управления внешней памятью (конечно, по соображениям эффективности эта подсистема написана не на продукционном языке).
Очевидно, что такая организация системы обеспечивает максимальную гибкость. Например, чтобы внедрить в оптимизатор запросов некоторую новую стратегию выполнения (например, расширить применяемый набор методов выполнения эквисоединения) достаточно дополнительно написать одно или несколько новых правил, связанных с событием требования выполнить соединение. Тем самым, Starburst может использоваться (и реально используется в научно-исследовательских лабораториях компании IBM) как мощное и гибкое средство исследования методов оптимизации запросов. Конечно, сомнительно, что технология, положенная в основу Starburst, позволит этой системе конкурировать с такими выполненными в традиционной манере коммерческими СУБД, как DB2, Oracle, Informix и т.д.
megaobuchalka.ru
Оптимизация запросов
Компьютеры Оптимизация запросов
просмотров - 22
Существует ряд способов ускорения выполнения запросов. В дополнение к перечисленным ниже приемам конкретные запросы в базе данных бывают исследованы с помощью анализатора быстродействия. Для получения дополнительных сведений об использовании анализатора быстродействия нажмите кнопку .
·Производите сжатие баз данных. Это повысит быстродействие запросов, так как при сжатии происходит преобразование записей в таблице таким образом, чтобы они находились на соседних страницах базы данных, упорядоченные по ключу таблицы. Это повысит скорость отбора записей в таблице, так как количество читаемых страниц базы данных с целью отбора записей будет минимальным. После сжатия базы данных запустите каждый запрос, чтобы скомпилировать его, используя обновленные характеристики таблицы.
·Индексируйте все поля, используемые для определения условий отбора в запросе, а также поля на обеих сторонах объединения или создайте связь между этими полями. При создании связей ядро базы данных Microsoft Jet создает индекс внешнего ключа, если он еще не создан; в противном случае, используется существующий индекс.
Примечание. Ядро базы данных Microsoft Jet автоматически оптимизирует запрос, в котором выполняется объединение таблицы Microsoft Access на жестком диске пользователя и таблицы на сервере ODBC, если таблица Microsoft Access достаточно мала, а поля, участвующие в объединении, являются индексированными. В этом случае Microsoft Access повышает производительность за счет загрузки с сервера только необходимых записей. Всегда старайтесь при объединении таблиц из различных источников обеспечить индексирование полей, участвующих в объединении.
·При описании полей таблицы выбирайте типы данных минимального размера, достаточные для содержащихся в поле данных. Вместе с тем, для полей, участвующих в объединении, следует выбирать одинаковые или совместимые типы данных, такие как тип «Счетчик» и числовой тип (если для свойства Размер поля (FieldSize) задано значение Длинное целое).
·При создании запроса не добавляйте лишние поля в запрос. Снимите флажок Вывод на экран для полей, используемых в условиях отбора, если не предполагается вывод в запросе содержимого этих полей.
·В случае если в качестве значения для свойства Источник записей (RecordSource) формы или отчета задана инструкция SQL, то следует сохранить ее как запрос, а затем указать в качестве источника записей имя запроса. Для получения дополнительных сведений нажмите кнопку .
·Старайтесь не использовать вычисляемые поля в подчиненных запросах. Необходимость расчета выражения при добавлении запроса с вычисляемыми полями в другой запрос замедляет выполнение запроса верхнего уровня. Предположим, к примеру, что запрос Q1 является подчиненным для запроса Q2:
Q1: SELECT IIF([MyColumn]="Да","Заказ подтвержден","Заказ не подтвержден") AS X FROM MyTable;
Q2: SELECT * FROM Q1 WHERE X="Заказ подтвержден";
Так как выражение с IIf в запросе Q1 нельзя оптимизировать, то и запрос Q2 не может быть оптимизирован. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, если нельзя оптимизировать выражение во вложенном запросе, то и весь запрос целиком не может быть оптимизирован.
Существует другой вариант построения запроса:
Q1: SELECT * FROM MyTable WHERE MyColumn = "Да";
В случае если в результатах запроса крайне важно присутствие выражений, то следует поместить их в элементе управления в форме или отчете. К примеру, предыдущий запрос можно было преобразовать в запрос с параметрами, в который бы вводились значения для поля «MyColumn», а затем на его основе создать форму или отчет. Затем в форму или отчет можно добавить вычисляемый элемент управления, выводящий на экран строки «Привет» или «Пока» в зависимости от значения в поле «MyColumn».
Запрос следует построить следующим образом:
PARAMETERS [Для просмотра подтвержденных заказов введите Да. Для просмотра неподтвержденных заказов введите Нет.] Text;
SELECT *
FROM MyTable
WHERE MyColumn = [Для просмотра подтвержденных заказов введите Да. Для просмотра неподтвержденных заказов введите Нет.];
В вычисляемый элемент управления в форме или отчете вводится следующее:
=IIF([MyColumn]="Да","Заказ подтвержден","Заказ не подтвержден")
·При группировке записей по значениям полей, участвующих в объединении, определяйте условие группировки в ячейке Групповая операция для поля в той же таблице, в которой находится поле, для которого выполняются расчеты статистических функций. К примеру, если рассчитывается итоговое значение поля «Количество» в таблице «Заказано», а записи группируются по полю «КодЗаказа», то условие группировки следует определить для поля «КодЗаказа» в таблице «Заказано», а не для поля «КодЗаказа» в таблице «Заказы». В случае если условие группировки определить для поля «КодЗаказа» в таблице «Заказы», то сначала будут объединены все записи, а потом выполнен расчет статистических функций, вместо того, чтобы сделать наоборот, сначала проведя расчет, а потом объединив только необходимые поля.
Для повышения производительности определяйте условия группировки для минимально возможного числа полей. В качестве альтернативы используйте функцию First. Для получения дополнительных сведений о функции First нажмите кнопку .
В случае если в итоговом запросе выполняется объединение, старайтесь использовать группировку записей только в одном запросе и добавляйте данный запрос в отдельный запрос, в котором выполняется объединение. Это повысит быстродействие некоторых запросов.
·По возможности избегайте определения в запросах условий отбора для вычисляемых и неиндексированных полей.
Используйте для условий отбора выражения, позволяющие оптимизировать запрос. Для получения дополнительных сведений об оптимизации выражений с помощью технологии Rushmore нажмите кнопку .
·В случае если условия отбора ограничивают значения полей, используемых в объединении таблиц с отношением «один-ко-многим», проверьте, будет ли запрос выполняться быстрее, при определении условий для поля на стороне «один», чем при их определении на стороне «многие». Иногда после определения в запросе условий для поля на стороне «один» вместо условия на стороне «многие» запрос выполняется быстрее.
·Индексируйте поля, используемые для сортировки.
·В случае если не предполагается частое изменение данных, создавайте таблицы по результатам запроса с помощью запросов на создание таблиц. Создавайте формы, отчеты и другие запросы на базе результирующих таблиц, а не на базе исходных запросов, а также убедитесь что правильно проведена индексация.
·Старайтесь не использовать статистические функции по подмножеству, к примеру функцию Dlookup, в запросе, в котором производится обращение к табличным данным. Статистические функции по подмножеству довольно специфичны для Microsoft Access, в связи с этим ядро базы данных Microsoft Jet не может оптимизировать использующие их запросы. Вместо этого добавляйте таблицу в запрос или создавайте подчиненный запрос.
·При создании перекрестного запроса по возможности используйте постоянные заголовки столбцов. Для получения дополнительных сведений нажмите кнопку .
·Применяйте операторы Between...And, In и = к индексированным полям.
·Чтобы ускорить выполнение на сервере запросов на обновление больших объемов данных из источников данных ODBC, задайте для свойства FailOnError значение Да. Для получения дополнительных сведений нажмите кнопку .
Примечание. Для получения сведений об оптимизации выполнения внешней базы данных SQL нажмите кнопку .
{ewc HLP95EN.DLL, DYNALINK, "Связь с Web или другими источниками":"acconGeneralGuidelinesMakingQueriesRunFasterSW":1:"Foo":"Invisible"}
KОптимизация выражений для условий в запросах по технологии Rushmore
Существует возможность оптимизации простых и сложных выражений в строке Условие отбора в бланке запроса или в предложении WHERE в инструкции SQL SELECT. Для определенных типов сложных выражений используется Rushmore — технология доступа к данным, используемая ядром базы данных Microsoft Jet для достижения более высокого уровня оптимизации.
Читайте также
Возможности оптимизатора запросов в значительной мере определяют способности сервера эффективно обрабатывать SQL-операторы, затрагивающие несколько таблиц и множество строк. В частности, оптимизатор выбирает из нескольких вариантов оптимальный план выполнения запроса... [читать подробенее]
Существует ряд способов ускорения выполнения запросов. В дополнение к перечисленным ниже приемам конкретные запросы в базе данных могут быть исследованы с помощью анализатора быстродействия. Для получения дополнительных сведений об использовании анализатора... [читать подробенее]
1 Задание точных критериев позволяет минимизировать число строк, пересылаемых через сеть. Например, можно выбирать заказы только текущего месяца. Можно создать отдельные запросы «последний месяц», «этот квартал», «последний квартал» для пользователей, нуждающихся в... [читать подробенее]
При классическом подходе к организации оптимизаторов запросов на этапе логической оптимизации производятся некоторые эквивалентные преобразования внутреннего представления запроса, которые "улучшают" начальное внутреннее представление по некоторым... [читать подробенее]
Генерация систем баз данных, ориентированных на приложения Появление данного направления в развитии СУБД определяется тем, что невозможно создать универсальную систему управления базами данных, которая будет достаточна и не избыточна для применения в любом... [читать подробенее]
Генерация систем баз данных, ориентированных на приложения Появление данного направления в развитии СУБД определяется тем, что невозможно создать универсальную систему управления базами данных, которая будет достаточна и не избыточна для применения в любом... [читать подробенее]
Оптимизатор запросов определяет наилучший план извлечения данных и наиболее эффективный путь их изменения. Он выбирает способ поиска записей, объединения таблиц и сортировки. Для выбора плана используется система оценок, основанная на стоимости выполнения того или... [читать подробенее]
oplib.ru
Поисковая оптимизация сайтов под ключевые запросы от веб-студии PR-webtech
Создавая какой-либо веб-проект, мы планируем получить от него определенные результаты. И соответственно вебмастер больше всего желает ему высокой посещаемости. Не последнюю роль в этом играет наполнение качественным контентом или тематическими статьями. Всем известно, что при поиске нужной информации, терпения посетителя хватает в лучшем случае на открытие первого десятка в выдаче поисковыми системами.
Немного о ключевых словах
Чтобы повысить соответствие площадки нуждам пользователей, в статьях, размещенных на нем, используют определенные слова или словосочетания. А чтобы попасть на первые позиции на открытых поисковиком страницах необходима SEO-оптимизация. А грамотный подбор ключевых слов - один из самых важных и ответственных шагов в этом направлении.
Если не получается сделать это самостоятельно, воспользуйтесь услугами специальных сервисов, которыми обладает любая поисковая система. Вот вы их подобрали и как же их использовать в тексте? На первых местах оказывается тот сайт, статьи которого содержат тематическую фразу, введенную в окно поиска, встречающуюся в нем нужное количество раз.
Каким же должно быть оптимальное количество упоминаний, чтобы добиться требуемого результата? Каждый квалифицированный оптимизатор знает, что необходимая плотность ключевых слов соответствует 5-7%, при этом не забывайте, что много - не всегда хорошо. То есть вариант, что «кашу маслом не испортишь», к этой ситуации не подходит. Чрезмерное количество может снизить привлекательность сайта в глазах его пользователей, ведь они вводятся без предлогов и изменений падежа.
Да и алгоритмы ПС постоянно совершенствуются и уже в 2017-2019 году можно вообще обходиться только синонимами или так называемыми LSI-фразами.
Составляем списки
Они зависят от типа веб-документов. Постарайтесь узнать какие запросы могут быть выбраны потенциальными клиентами, в соответствии с тем бизнес-направлением. Неплохо представить себя покупателем, чтобы понять его возможный выбор.
Большим плюсом для статьи является размещение основных фраз в заголовке. Этот момент одинаково важен и для посетителя, и для систем поиска. Также их можно разместить в подзаголовках, первых и последних абзацах, с расстоянием между ними в двести-триста символов. Помните, что это не должно наносить ущерб привлекательности и полезности информации в глазах посетителей.
Чего делать не следует
Когда создается семантическое ядро, нельзя вставлять в него ключи, которые не содержат ответ на запрос пользователя, так как они выведут его на страницу, не имеющую ответов конкретные его вопросы. Так, если сайт предлагает посуточную аренду квартир, то нет смысла продвигать его по запросу «куплю дом». Лишние вложения по этому запросу не принесут ничего, кроме нецелевого трафика.
Оптимизация под ключи
На этапе становления сайта очень важно уделять внимание внутренней оптимизации. Она не требует таких финансовых затрат, как внешняя, зато при грамотном использовании способна на многое. Эта процедура имеет свои особенности. Оптимизировать - значит обладать прекрасным балансом на раннем этапе, помогающим при наличии свободного времени сберечь денежные средства.
Всем известна ценность уникальных текстов. Но, оказывается, что этого явно недостаточно. Так же очень важна подача инфы поисковикам в таком виде, чтобы они при введении низкочастотного запроса смогли занять верхние позиции в выдаче. Этими действиями проекту обеспечивается высокий поток посетителей, который во многом определяет эффективность продвижения. Для того чтобы статьи поднимались в топе как можно выше, требуется правильная внутренняя перелинковка страниц.
Конечно, это случится не на следующий день, но через пару месяцев грамотно оптимизированный документ уже будет иметь возможность приводить достаточный трафик.
Внутренняя перелинковка
Этот процесс позволяет перераспределить статический вес между страницами сайта. Но совсем необязательно тратить столько времени на постижение этих знаний и навыков, специалисты нашей веб-студии готовы в любой момент провести для своих клиентов все необходимые действия, чтобы качественно оптимизировать ваш проект или интернет-магазин.
Наша компания, объединившая людей, знающих свое дело и понимающих все его тонкости, с удовольствием придет к Вам на помощь и выполнит оптимизацию, продвижение и другие услуги с высоким качеством.
Профессиональное продвижение.
По собственному опыту мы знаем о стремлении многих заказчиков попасть в ТОП Яндекса или Гугла. Стремление это считается вполне логичным, так как это является эффективным методом для привлечения целевой аудитории и увеличить продажи.
Существует также мнение, что самостоятельные действия позволяют сэкономить достаточно солидные денежные средства. Разберемся, так ли это. Прежде всего нужно понять, что нужно провести целый комплекс работ, проводимый в несколько этапов, требующий длительного опыта и необходимый инструментарий.
Тут и начинаются подводные течения и камни. Казалось бы, что подбор ключей - самое простое из всего прилагаемого списка, но не тут-то было. Как раз здесь происходит больше всего неприятных сюрпризов. Ведь обычный пользователь зачастую не знает даже приблизительную статистику по этим фразам, которые будут привлекать нужную аудиторию, а какие, в виду низкой эффективности, и учитывать не стоит. Да и каждому ключевому слову соответствует своя группа, ведь все ищут в разных поисковиках, поэтому так важна правильно выбранная стратегия.
В этом плане мы ничего не навязываем, а стремимся помочь Вам, основываясь на своем опыте и знаниях. Поэтому, когда Вы познакомите нас со своим вариантом набора подходящих словосочетаний, мы представим свое видение по этому ряду. После этого мы удалим ненужное и экономически не оправданное. Оценка методов продвижения, а также семантического ядра производится, опираясь на то, что выбранная база, максимально соответствовала списку запросов целевой аудитории. После завершения работы над окончательным списком следует коррекция программного кода и работа над внешними факторами.
Важно знание различных методов и подходов, которые зависят от того, какой поисковик Вы собрались оптимизировать - Google или Yandex
Так например в действиях под российский поисковик нужно найти причину разлада четкой работы механизмов, чтобы восстановить ее.
Необходимо улучшение интерфейса и скорости загрузки, переход на HTTPS и наличие мобильной версии - это необходимые требования в 2018 году.
Все это приведет к увеличению целевой аудитории и улучшит посещаемость. Если при разработке ресурса не были проведены консультации с оптимизатором и не были учтены его замечания, то сайт, скорее всего, находится в незавидной ситуации.
Прочие условия
Исправление структуры также входит в услуги для улучшения видимости. Наши специалисты находят различные ошибки: например, непонятная навигация, сложное меню, неудобный для чтения шрифт, сложность нахождения необходимой информации. Важна павильная индексация поисковыми роботами. Кроме прочего необходимо иметь оригинальный дизайн и, конечно, организацию внутренней ссылочной организации. На этом этапе хороший оптимизатор проводит огромную работу по анализу качества, количества и расположения имеющихся ссылок, а так же дает оценку содержания сноски, текстовой странице, на которую она ведет.
Это очень важный процесс для обладателей интернет-магазинов и других веб-проектов, которые понимают ее значимость и необходимость. И здесь возникает главный вопрос - кому ее доверить? Если Вы хотите действительно получить результат, то исполнителем должен быть специалист-оптимизатор. Ведь уровень Вашего дохода будет напрямую зависеть от того, насколько качественно выполнены услуги.
Этим должен заниматься профессионал. Ведь оптимизаторам постоянно приходится проводить тщательный анализ и изучение действий роботов, чтобы иметь возможность предусмотреть возможные изменения в этой сфере. Их бесценный опыт необходим для проведения нужных аналитических действий.
Всеми этими навыками, умениями, знаниями и опытом в полной мере обладают специалисты нашей компании, которые за время своей деятельности вывели в топ значительное количество интернет-сервисов.
Почему у нас?
Если Вы уже настроены оптимизировать свой корпоративный портал, интернет-магазин, сайт-визитку или находитесь в поиске специалистов, мы готовы предложить Вам свои услуги по поддержке. Потому что главными целями для нас являются, рост продаж и успех наших проектов. Под каждый нами подбираются оптимальные инструменты, чтоб достигать лучших результатов. Каждый заказ закрепляется за личным консультантом, заинтересованным в том, чтобы раскрутка была проведена успешно. Стоимость услуги зависит от многих факторов, например, региона, семантики, под которую должен быть оптимизирован веб-сайт и других.
Наши работы
raut-mebel.ru
powershok.ru
kavarti.ru
sn-center
tfx
ventcor.ru
met-centr.ru
alixgroup.ru
skorovarka.ru
kbmoskva.ru
training-power.ru
ks-p.ru
vitriny.com
Отправить запрос на поисковую оптимизацию сайта по запросам
www.pr-webtech.com
