Este projeto tem como objetivo analisar e otimizar consultas SQL em um banco de dados de e-commerce desenvolvido no SQL Server. A modelagem lógica foi criada no brModelo, com entidades como Categoria, Produto, Pedido e Cliente, simulando um cenário real de operações comerciais.
Durante o processo, foram aplicadas técnicas de tuning de consultas, análise de planos de execução e criação de índices (clusterizados e não clusterizados) para avaliar o impacto no desempenho das consultas.
O desafio consistiu em otimizar consultas cruciais de um sistema e-commerce em uma tabela de alto volume Pedido com 5.000 registros, visando o menor tempo possível de execução.
Após a análise do plano de execução e criação de um índice não clusterizado:
- Sem índice: 0,04779
- Com índice: 0,02943
💡 Redução de aproximadamente 38% no tempo de execução.
Após a análise do plano de execução e criação de um índice não clusterizado:
- Sem índice: 0,102458
- Com índice: 0,05989
Redução de aproximadamente 41% no tempo de execução.
A criação de índices em colunas estratégicas, especialmente nas chaves estrangeiras, proporcionou ganhos significativos de performance nas consultas.
O estudo reforçou a importância de:
- Analisar planos de execução para identificar gargalos.
- Escolher o tipo de índice adequado para cada cenário.
- Medir o impacto das otimizações com base em métricas reais.