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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/36204
Title: | Otimização de consultas SQL em bancos de dados relacionais |
Authors: | SILVA JUNIOR, Alex Borges da FERRAZ, Hemily Araújo |
Advisor: | VASCONCELOS, Luiz Eduardo Guarino de |
type of document: | Parecer Técnico |
Keywords: | Banco de dados;Sql |
Issue Date: | 7-Jul-2025 |
Publisher: | 106 |
Citation: | SILVA JUNIOR, Alex Borges da; FERRAZ, Hemily Araújo. Otimização de Consultas SQL em Bancos de Dados Relacionais, 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e desenvolvimento de sistemas) - Faculdade de Tecnologia Prof. João Mod. Guaratinguetá, 2025. |
Abstract: | Este documento apresenta um estudo técnico-científico sobre técnicas de otimização de
consultas SQL em bancos de dados relacionais. O trabalho aborda a importância da escrita
eficiente de queries para melhorar o desempenho em ambientes com grandes volumes de
dados. Através de estudos de casos práticos, demonstra como diferentes abordagens na
estruturação de consultas podem impactar significativamente o tempo de execução, consumo
de recursos e eficiência computacional. O estudo compara versões não otimizadas e
otimizadas de consultas em cenários reais, utilizando métricas como tempo de execução e
linhas processadas. Os resultados demonstram reduções de tempo de até 13.000x em alguns
casos, validando a importância das técnicas apresentadas para profissionais que trabalham
com grandes volumes de dados. This document presents a technical-scientific study on SQL query optimization techniques in relational databases. The work addresses the importance of efficient query writing to improve performance in environments with large data volumes. Through practical case studies, it demonstrates how different approaches to query structuring can significantly impact execution time, resource consumption and computational efficiency. The study compares non-optimized and optimized versions of queries in real scenarios, using metrics such as execution time and processed rows. Results show time reductions of up to 13,000x in some cases, validating the importance of the presented techniques for professionals working with large data volumes. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/36204 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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