SQL Performansını Artırmak İçin 7 Etkili Sorgu Optimizasyonu Tekniği

Veri tabanı performansı, bir yazılım uygulamasının kullanıcı deneyimi, sistem kararlılığı ve işletme maliyetleri üzerinde doğrudan etkiye sahiptir. Özellikle büyük veri setlerine sahip sistemlerde, yavaş çalışan SQL sorguları, uygulamanın genel hızını ciddi şekilde düşürebilir. Neyse ki, doğru tekniklerle SQL performansını önemli ölçüde artırabilirsiniz.

Bu makalede, sorgu optimizasyonu ve indeks kullanımı başta olmak üzere, veri tabanı performansını artırmak için uygulanabilecek pratik ve etkili teknikleri ele alacağız. Hem başlangıç seviyesindeki geliştiriciler hem de deneyimli DBA’lar (Veri tabanı Yöneticileri) için faydalı bilgiler sunulacaktır.

Neden SQL Performansı Önemlidir?

Yavaş sorgular, yalnızca “bekleme süresi” sorunu yaratmaz. Bunun yanı sıra:

• Sunucu kaynaklarını (CPU, RAM, I/O) gereksiz yere tüketir
• Kullanıcı deneyimini olumsuz etkiler
• Ölçeklenebilirliği sınırlar
• İş sürekliliğini tehdit edebilir (özellikle kritik sistemlerde)

Özellikle e-ticaret siteleri, finansal platformlar veya analitik sistemler gibi yüksek trafiğe sahip uygulamalarda, milisaniyelik gecikmeler bile milyonlarca kayba yol açabilir.

1. SQL Sorgu Optimizasyonu: Temel İlkeler

Gereksiz Veri Çekmeyin: SELECT * Kullanmayın

En yaygın hatalardan biri, ihtiyacınız olmayan tüm sütunları çekmek için SELECT * kullanmaktır.

-- Kötü kullanım
SELECT * FROM customers;

-- İyi kullanım
SELECT id, name, email FROM customers;

Sadece gerekli sütunları seçmek, ağ trafiğini azaltır ve sorgu süresini kısaltır.

WHERE Koşullarını Akıllıca Kullanın

• Filtreleme, mümkün olduğunca erken yapılmalıdır.
• LIKE '%değer%' yerine LIKE 'değer%' kullanın (ilk kullanım indeks kullanılamaz).
• Fonksiyonlar WHERE içinde sütunlara uygulanmamalıdır:

-- Kötü: indeks kullanılamaz

SELECT * FROM users WHERE YEAR(created_at) = 2023;

-- İyi: indeks kullanılabilir

SELECT * FROM users WHERE created_at >= '2023-01-01' AND created_at < '2024-01-01';

JOIN Kullanımında Dikkat Edin

• Gereksiz JOIN’ler sorguyu yavaşlatır.
• JOIN yapılan tablolar mutlaka foreign key ve indeksli sütunlar üzerinden yapılmalıdır.
• Büyük tablolarla JOIN yaparken, önce filtreleme yapın (alt sorgu veya CTE ile).

2. SQL İndeks Kullanımı: Performansın Anahtarı

İndeks Nedir?

İndeks, veri tabanında bir tablonun belirli sütunlarına göre hızlı arama yapılabilmesini sağlayan bir veri yapısıdır. Kitapların içindeki “kayıt dizini”ne benzetilebilir.

Ne Zaman İndeks Oluşturulmalı?

• Sıkça filtrelenen (WHERE) sütunlar
• JOIN işlemleri yapılan sütunlar
• ORDER BY veya GROUP BY kullanılan sütunlar

SQL İndeks Türleri ve Kullanım Senaryoları

İNDEX TÜRÜ	AÇIKLAMA	KULLANIM ÖRNEĞİ
Tek Sütunlu İndeks	Tek bir sütun için	emailsütunu
Bileşik İndeks	Birden fazla sütun	(city, age)
Benzersiz İndeks	Tekrarı engeller	user_id
Kapsayan İndeks	Sorgu sonucunu tamamen indeksten döndürür	Performans kritik sorgular

İndeks Kullanımında Dikkat Edilmesi Gerekenler

• Her indeks, yazma işlemleri (INSERT, UPDATE, DELETE) sırasında ek yük getirir.
• Aşırı indeksleme, depolama ve bakım maliyetini artırır.
• İndeksler periyodik olarak analiz edilmeli ve gereksiz olanlar silinmelidir.

3. SQL Sorgu Planı (Execution Plan) Analizi

Modern veri tabanı sistemleri (PostgreSQL, SQL Server, MySQL 8.0+), sorguların nasıl çalıştığını gösteren execution plan (çalıştırma planı) sunar.

• EXPLAIN komutu ile sorgu planı görüntülenebilir:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id=123;

Bu çıktıda dikkat edilmesi gerekenler:

• Full Table Scan varsa → indeks eksikliği
• Nested Loop çok fazlaysa → JOIN optimizasyonu gerekli
• High Cost değerleri → sorgu yeniden yazılmalı

İpucu: PostgreSQL’te EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) komutu, gerçek performans verilerini de gösterir.

4. Veri tabanı Yapısal Optimizasyonlar

Veri Tiplerini Doğru Seçin

• VARCHAR(255) yerine ihtiyaca göre VARCHAR(50) kullanın.
• Tamsayılar için INT yerine SMALLINT veya TINYINT tercih edin.
• Tarih/saat için DATETIME yerine DATE (eğer saat gerekmiyorsa).

Küçük veri tipleri, daha az disk alanı kaplar ve bellek erişimini hızlandırır.

SQL Tabloları Bölümleyin (Partitioning)

Milyonlarca satırı olan tabloları, tarih veya bölge gibi kriterlere göre bölümlere ayırarak sorgu performansı artırılabilir.

Örnek:

-- PostgreSQL’te tarihe göre bölümleme

CREATE TABLE sales_2023 PARTITION OF sales FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01');

5. Önbellekleme ve Uygulama Katmanı Optimizasyonu

Bazı sorgular, veri tabanı seviyesinde değil, uygulama seviyesinde önbelleğe alınarak hızlandırılabilir.

• Redis veya Memcached ile sık kullanılan sonuçlar saklanabilir.
• Pagination (sayfalama) ile büyük sonuç kümeleri bölünebilir:

SELECT * FROM products ORDER BY id LIMIT 20 OFFSET 40;

6. Periyodik Bakım ve İzleme

Performans optimizasyonu bir kerelik bir iş değildir. Sürekli izleme gerekir:

• Yavaş sorgu loglarını (slow query log) inceleyin.
• Veri tabanı istatistiklerini güncel tutun (ANALYZE komutu).
• Fragmentasyonu azaltmak için tabloları periyodik olarak yeniden oluşturun (özellikle SQL Server’da).

7. Gerçek Hayattan Örnek: E-Ticaret Sistemi

Bir e-ticaret sitesinde “son 30 günün en çok satan ürünleri” sorgusu başlangıçta 8 saniye sürüyordu. Uygulanan iyileştirmeler:

1. orders ve order_items tablolarında order_date ve product_id için bileşik indeks oluşturuldu.
2. SELECT * yerine sadece gerekli sütunlar seçildi.
3. Sorgu, WHERE order_date >= '2024-03-01' şeklinde yeniden yazıldı.
4. Sonuç: Sorgu süresi 0.12 saniyeye düştü.

Sonuç: Performans, Detaylarda Gizlidir

SQL performans iyileştirme, sadece “daha güçlü sunucu almak”la değil, akıllıca sorgu yazmak, doğru indekslemek ve sürekli izlemekle sağlanır. Bu makalede paylaştığımız teknikler, çoğu projede anında fark yaratabilir.

Unutmayın:

“İyi bir sorgu, veri tabanının dilini anlayan bir geliştiricinin elinden çıkar.”

Performans sorunlarınız varsa, önce sorgularınızı ve indeks stratejinizi gözden geçirin. Genellikle çözüm, kodunuzun içinde saklıdır.