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Optimisation de Requetes

L'optimisation de requetes est la pratique d'amelioration des performances des requetes via des techniques comme l'elagage de partitions, le regroupement, les vues materialisees et la reecriture de requetes. Dans les entrepots de donnees, l'optimiseur selectionne le plan d'execution le plus efficace, mais comprendre ces techniques permet de concevoir des schemas optimaux.

Dans les services financiers

Les institutions financieres se concentrent fortement sur l'optimisation des requetes car leurs entrepots contiennent des milliards de lignes. Une requete de rapport de risque mal optimisee peut manquer les delais reglementaires. Les equipes utilisent l'elagage de partitions, le regroupement et les vues materialisees.

Exemple concret

L'equipe d'analyse de risque d'une banque identifie une requete de rapport qui prend 45 minutes. En ajoutant un filtre de date, en partitionnant la table et en creant une vue materialisee, la requete optimisee s'execute en 2 minutes. Le cout de l'entrepot baisse de 60%.

Pourquoi c'est important en Finance

L'optimisation des requetes a un impact direct sur le cout et la vitesse de l'analyse financiere. Dans les entrepots payants a la requete, des requetes mal optimisees peuvent augmenter considerablement les couts.

Termes associés

Entrepôt de DonnéesOLAP (Traitement Analytique en Ligne)Partitionnement de DonneesRegroupement de DonneesStockage Columnar

Explorer dans Finatune

SnowflakeDatabricks

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'optimisation de requetes ?

L'optimisation des performances des requetes via partitionnement, regroupement et vues materialisees.

Comment les banques optimisent-elles leurs requetes ?

Elagage de partitions, regroupement par colonnes et vues materialisees.

Quelles techniques fonctionnent le mieux ?

Elagage de partitions pour les series temporelles, vues materialisees pour les aggregations.

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