Qué hace un "explicar":
Un "Explicar" (o un comando similar como 'Explicar el plan' en algunos sistemas) generalmente proporciona información sobre:
* La consulta: La consulta SQL original que se está analizando.
* ruta de acceso: Cómo la base de datos tiene la intención de acceder a los datos. Esto podría implicar escanear tablas enteras (escaneos de tabla), usar índices (escaneos de índice o búsqueda), unir tablas en órdenes específicas (unión de algoritmos como bucle anidado, fusionar unión, unión hash) y utilizar filtros (donde las cláusulas).
* Costo: Un costo estimado del plan de ejecución. Esta es a menudo una métrica específica para el sistema de base de datos (por ejemplo, operaciones de E/S, tiempo de CPU). El costo más bajo generalmente indica un mejor rendimiento.
* Cardinality: Número estimado de filas recuperadas en cada paso del plan de ejecución.
* Orden de ejecución: El orden en el que la base de datos realizará operaciones (por ejemplo, filtrado, unión).
Base de datos explica en MS Access:
MS Access no tiene un comando dedicado `Explicar el plan" como sistemas de bases de datos más potentes (por ejemplo, Oracle, PostgreSQL, MySQL). Carece de las sofisticadas herramientas de optimización de consultas que se encuentran en las bases de datos de nivel empresarial. En cambio, la comprensión de la ejecución de la consulta en MS Access requiere una combinación de técnicas:
1. Análisis de la consulta en sí: Revisar cuidadosamente su declaración SQL es el primer paso. Busque posibles ineficiencias:
* Falta de índices: Si está trabajando con tablas grandes y sus consultas no usan índices en los campos en las cláusulas 'Where`, el rendimiento sufrirá. Los índices de acceso de MS pueden acelerar significativamente la recuperación de datos.
* Uniones ineficientes: Evite los productos cartesianos (unidos sin condiciones de `` unirse ') que generan conjuntos de resultados intermedios masivos.
* innecesario `select *`: Solo seleccione las columnas que realmente necesita, evitando la sobrecarga de recuperar y procesar datos innecesarios.
* Consultas complejas: Desglose consultas demasiado complejas en otras más pequeñas y simples.
2. Uso de las estadísticas de rendimiento de la consulta: MS Access proporciona algunas capacidades limitadas de monitoreo de rendimiento dentro de la interfaz de diseño de consultas. Si bien no es un plan de explicación detallado, puede observar el tiempo de ejecución de consultas. Esto puede ayudarlo a identificar cuellos de botella. (La ubicación exacta y la visualización de esta información pueden variar ligeramente en función de la versión de acceso).
3. Herramientas de perfil (externo): Para un análisis más profundo, es posible que deba recurrir a herramientas de perfiles externos. Estas herramientas no se integran directamente en MS Access, pero pueden monitorear las interacciones de la base de datos en un nivel inferior.
Componentes relacionados con la optimización de consultas de acceso MS:
* índices: Crucial para la recuperación de datos eficiente. Son estructuras de datos que aceleran el acceso a los datos creando un puntero ordenado a los datos basados en columnas especificadas.
* Tipos de datos: El uso de tipos de datos apropiados ayuda en el almacenamiento y recuperación de datos eficientes.
* Relaciones de la tabla: Las relaciones correctamente definidas entre las tablas son esenciales para unir eficientes.
* Interfaz de diseño de consultas: La interfaz de diseño de consultas visuales de MS Access ayuda a crear consultas. Aunque no muestra un plan de ejecución detallado, ayuda a construir consultas eficientes al habilitar una definición clara de uniones y filtros.
* Normalización de la base de datos: Una base de datos bien normalizada reduce la redundancia de datos y mejora la eficiencia general de la consulta.
En resumen: MS Access carece de las capacidades avanzadas de "explicar" de los sistemas de bases de datos de grado empresarial. La optimización se basa en gran medida en un diseño cuidadoso de consultas, una indexación adecuada y la comprensión de los conceptos básicos de la normalización de la base de datos. Si bien no puede obtener un plan de ejecución detallado directamente, observar los tiempos de ejecución de consultas y prestar mucha atención a la estructura de la consulta son sus principales medios para evaluar y mejorar el rendimiento.