10 najlepších postupov pre optimalizáciu databáz pre webových vývojárov

Úvod

Zvýšenie výkonu databázy sa stalo kritickou úlohou pre vývojárov webových aplikácií, pretože priamo ovplyvňuje kvalitu interakcie používateľov s webovými aplikáciami, najmä v kontexte vývoja webových aplikácií Sydney. Aj keď to možno neznie obzvlášť vzrušujúco, výhody tohto postupu prevažujú nad vynaloženým úsilím. Správna optimalizácia databázy môže viesť k zvýšeniu výkonu, zníženiu počtu výkonnostných prekážok a úspore zdrojov.

Dobrou správou je, že sú k dispozícii optimalizačné techniky, ktoré nevyžadujú takú úroveň odborných znalostí, aká sa zvyčajne spája so znalosťou dotazov SQL správcom databázy.

Aby sme vám pomohli začať túto cestu, preskúmame desať cenných postupov, ktoré môžu weboví vývojári dodržiavať pri optimalizácii svojich databáz. Po zavedení týchto postupov sa vždy môžete ponoriť hlbšie do sveta optimalizácie databáz.

1. Využívajte EXPLAIN pri svojich SELECT dotazoch

Použitie kľúčového slova EXPLAIN je účinná metóda na rýchle riešenie pomalých dotazov. Poskytuje vám cenné informácie o tom, ako bude váš dotaz vykonaný, a pomáha odhaliť oblasti, v ktorých je možné dotaz optimalizovať.

Ak chcete použiť funkciu EXPLAIN, jednoducho k dotazu SELECT pridajte kľúčové slovo EXPLAIN. Táto akcia nespustí skutočný dotaz, ale namiesto toho vám predloží plán vykonávania.

Po podrobnejšom preskúmaní výsledkov budete môcť identifikovať potenciálne úzke miesta alebo iné problémy, napríklad chýbajúce indexy, a následne znížiť počet skenovaných riadkov.

Vďaka nástroju EXPLAIN môžete optimalizovať svoj dotaz alebo v prípade potreby vylepšiť štruktúry tabuliek.

2. Zahrnutie indexov na hľadané stĺpce

Ak často vyhľadávate v určitom stĺpci tabuľky, môžete výrazne zvýšiť výkonnosť dotazu pridaním indexu k tomuto stĺpcu.

Zavedením indexu do vyhľadávaného stĺpca môžete skrátiť čas odozvy a optimalizovať využitie zdrojov. Hoci nie všetky dotazy majú z indexovania úžitok, vo väčšine prípadov sa ukáže ako cenné.

Je však dôležité poznamenať, že udržiavanie indexovanej tabuľky zaberá viac času ako neindexovanej. Je to preto, že indexy si vyžadujú aj aktualizácie. Preto je vhodné vytvárať indexy len pre stĺpce, ktoré sa často vyhľadávajú, a nie pre tabuľky, ktoré prechádzajú častejšími aktualizáciami ako čítaním.

Súvisiaci blog: 10 spôsobov, ako rýchlejšie indexovať vaše webové stránky na Googli

3. Využívajte polia identity vždy, keď je to možné

Začlenenie poľa Identity ako PRIMÁRNEHO KLÍČA do tabuliek prináša niekoľko výhod.

V prvom rade je rýchlejší. V dotazoch môžete jednoducho použiť celé číslo namiesto dlhšieho reťazcového poľa. To nielen urýchľuje vaše dotazy, ale aj šetrí pamäť, pretože celé čísla sú zvyčajne kratšie.

Po druhé, je to bezpečnejší postup. Spoliehanie sa na dátové polia aplikácie ako na PRIMÁRNE KLÍČE môže viesť k mnohým komplikáciám. Ak napríklad použijete meno alebo adresu osoby ako PRIMÁRNY KLÍČ, môžete sa stretnúť s problémami, keď klient alebo používateľ zmení svoje meno, presťahuje sa alebo dokonca urobí drobný preklep.

Ak chcete zvýšiť rýchlosť dopytovania a prevádzkovú efektívnosť, zvážte pridanie stĺpca Identita do každej tabuľky. Ten môže slúžiť ako PRIMARY KEY s AUTO_INCREMENT a vhodným typom premennej INT.

4. Minimalizovať predvolené hodnoty NULL

Vždy, keď je to možné, použite NOT NULL namiesto NULL.

Vo všeobecnosti vedie voľba NOT NULL k rýchlejším dopytom vďaka efektívnejšiemu využívaniu indexov a eliminuje potrebu explicitne kontrolovať, či je každá hodnota NULL. Okrem toho ušetríte úložný priestor, ako dokumentuje MySQL, keďže stĺpce NULL vyžadujú dodatočné úložisko.

Táto úspora miesta je obzvlášť dôležitá, ak pre svoju databázu používate webového hostiteľa, pretože ani niektoré z najlepších webhostingových služieb nemusia ponúkať neobmedzené úložisko. Hoci sa úspora jedného bitu na stĺpec nemusí zdať podstatná, môže sa prejaviť vo významnej úspore zdrojov, najmä ak spravujete elektronický obchod so stovkami tisíc produktov.

Použitím NOT NULL môžete pracovať s poliami ako s bežnými premennými, pričom sa vyhnete potenciálnym komplikáciám, ktoré môžu vzniknúť pri použití NULL.

Samozrejme, stále existujú scenáre, v ktorých je použitie NULL výhodnejšie, ale vo väčšine prípadov môžete dosiahnuť rovnaký výsledok pomocou NOT NULL.

5. Využívanie režimu bez vyrovnávacej pamäte pre dopyty

Ak chcete optimalizovať čas aj využitie pamäte, zvážte použitie dopytov bez vyrovnávacej pamäte.

V predvolenom nastavení pracujú dotazy SQL v režime vyrovnávacej pamäte, čo môže viesť k zvýšenému času čakania a spotrebe prostriedkov. V tomto režime sa výsledky nevracajú, kým sa nedokončí celý dotaz, a sú dočasne uložené v pamäti. To môže byť problematické najmä pri väčších dotazoch a rozsiahlych databázach, pretože si to vyžaduje značné množstvo pamäte.

Na druhej strane, dotazy bez vyrovnávacej pamäte fungujú inak. Výsledky sa automaticky neukladajú do pamäte, kým sa dotaz úplne nevykoná. Namiesto toho môžete začať pracovať s výsledkami hneď po načítaní prvého riadku.

Je však dôležité poznamenať, že pri používaní nevyrovnaných dotazov nemôžete v tom istom spojení zadávať ďalšie dotazy, kým aktívne pracujete so súborom výsledkov.

6. Optimalizácia veľkosti stĺpca pre efektívnosť

Efektívna správa diskového priestoru je kľúčová pre udržanie dobre fungujúceho databázového stroja. Jednou z jednoduchých metód, ako zabezpečiť, aby ste neobmedzovali výkon, je používanie kompaktných a priestorovo úsporných typov stĺpcov.

Preto sa odporúča vybrať typ celého čísla, ktorý najlepšie vyhovuje potrebám vašej aplikácie. Ak napríklad predpokladáte, že vaša tabuľka nebude mať mimoriadne veľký počet riadkov, nepoužívajte ako primárny kľúč štandardne typ INT; možno zistíte, že vhodnejší je typ SMALLINT alebo dokonca TINYINT.

Podobne pri termínoch zvážte, či časovú zložku skutočne potrebujete. Ak nie, voľba DATE namiesto DATETIME môže byť výhodná, pretože DATETIME zaberá 8 bajtov pamäte, zatiaľ čo DATE potrebuje len 3 bajty, čo znamená úsporu 5 bajtov.

7. Rozhodnite sa pre statické tabuľky, aby ste zvýšili výkon databázy

Ďalšou účinnou metódou na zvýšenie výkonu databázy je používanie statických tabuliek.

To znamená, že tabuľky sa navrhujú bez stĺpcov s premenlivou dĺžkou, napríklad TEXT alebo BLOB. Namiesto toho zvážte použitie stĺpcov CHAR, VARCHAR, BINARY a VARBINARY, ale zabezpečte, aby boli vyplnené tak, aby zodpovedali zadanej šírke stĺpca.

Statické tabuľky majú niekoľko výhod. Sú rýchlejšie spracovateľné a efektívnejšie pri ukladaní do vyrovnávacej pamäte. Okrem toho zvyšujú bezpečnosť údajov, pretože sa ľahšie rekonštruujú v prípade havárie systému.

Stojí za zmienku, že statické tabuľky môžu v určitých prípadoch vyžadovať viac miesta na disku ako ich dynamické náprotivky, najmä ak sa používajú stĺpce CHAR a VARCHAR. Zvýšenie výkonu dosiahnuté prostredníctvom statických tabuliek však pravdepodobne preváži akékoľvek obavy týkajúce sa miesta na disku.

8. Implementácia objektovo-relačného mapovača (ORM)

Použitie objektovo-relačného mapovača (ORM) je ďalšou vynikajúcou stratégiou na optimalizáciu práce s databázou.

Na začiatok, ORM výrazne minimalizuje riziko ľudskej chyby tým, že automatizuje rôzne úlohy. To znamená, že budete písať menej kódu ručne, čím sa zníži celkové pracovné zaťaženie, pretože ORM sa postará o opakujúce sa úlohy.

Okrem toho ORM zvyšuje bezpečnosť systému tým, že sťažuje SQL injection. Dosahuje to prípravou a sanitizáciou dotazov, čím sa znižuje pravdepodobnosť škodlivých injekcií.

Okrem toho ORM ukladá entity do medzipamäte, čím znižuje zaťaženie databázy a procesora, čo môže viesť k zvýšeniu výkonu.

Samozrejme, je dôležité si uvedomiť, že ORM má svoje výhody a nevýhody a nemusí byť ideálny pre každý prípad použitia. Existujú však spôsoby, ako efektívne používať objektovo-relačné mapovanie, a k dispozícii sú alternatívne doplnky na ladenie výkonu a optimalizáciu, ktoré môžu lepšie vyhovovať vašim konkrétnym potrebám.

9. Vykonávanie dotazov DELETE a UPDATE v segmentoch

Spracovanie vymazávania a aktualizácie údajov, najmä v rozsiahlych tabuľkách, môže byť zložitá úloha. Môže zabrať veľa času, pretože obe tieto operácie sa vykonávajú v rámci jednej transakcie. V dôsledku toho si akékoľvek prerušenie počas tohto procesu vyžaduje vrátenie celej transakcie, čo môže byť časovo ešte náročnejšie.

Dodržiavanie osvedčeného postupu spúšťania dotazov DELETE a UPDATE v dávkach však môže priniesť časové úspory vďaka zvýšeniu súbežnosti a zníženiu počtu úzkych miest.

Keď naraz odstránite alebo aktualizujete menší počet riadkov, ostatné dopyty sa môžu vykonávať aj počas odovzdávania dávok na disk. Okrem toho prípadné spätné obnovenie, ktoré môže byť potrebné, bude časovo menej náročné.

10. Využitie PROCEDÚRY ANALYZE() na získanie ďalších informácií

Cenným postupom optimalizácie databázy je využitie vstavanej funkcie známej ako PROCEDURE ANALYZE(). Po začlenení do jedného z príkazov SQL tento príkaz preskúma vaše stĺpce a ponúkne odporúčania týkajúce sa optimálnych dátových typov a dĺžok.

Táto funkcia sa môže ukázať ako obzvlášť užitočná po importe nových údajov do tabuľky alebo pri kontrole existujúcich tabuliek na prípadné nezrovnalosti.

Realizáciou týchto odporúčaní môžete potenciálne ušetriť úložný priestor. Je však dôležité poznamenať, že tieto návrhy sú len odporúčaniami. Mali by ste dôkladne zvážiť, či zodpovedajú vašim konkrétnym požiadavkám a prípadom použitia.

Záver

Optimalizácia databázy môže byť náročná, ale jej zanedbanie môže výrazne ovplyvniť vašu webovú aplikáciu a viesť k problémom s výkonom.

Dodržiavaním týchto 10 osvedčených postupov pre optimalizáciu databáz môžu vývojári webových aplikácií pripraviť pôdu pre lepší používateľský zážitok a efektívnejšiu správu zdrojov.

Po zavedení týchto metód do praxe zvážte ďalšie tipy na ďalšie zvýšenie výkonu vašej databázy.

Často kladené otázky (FAQ)

1. Čo je to optimalizácia databázy a prečo je dôležitá pre webových vývojárov?

Optimalizácia databázy je proces zlepšovania výkonu, efektívnosti a spoľahlivosti databázového systému. Pre vývojárov webových aplikácií má zásadný význam, pretože priamo ovplyvňuje rýchlosť a odozvu webových aplikácií, čo vedie k lepšiemu používateľskému zážitku.

2. Aké sú bežné problémy s výkonom, s ktorými sa vývojári webových stránok stretávajú pri práci s databázami?

Medzi bežné výkonnostné problémy patrí pomalé vykonávanie dotazov, vysoké využitie zdrojov, úzke miesta v databáze a problémy so škálovateľnosťou, ktoré môžu ovplyvniť celkový výkon webovej aplikácie.

3. Aké sú hlavné výhody optimalizácie databázy pre webové aplikácie?

Optimalizácia databázy môže viesť k rýchlejšej odozve na dotazy, lepšej škálovateľnosti, nižším prevádzkovým nákladom, vyššej bezpečnosti a väčšej spokojnosti používateľov.