Top 10 parimat praktikat andmebaaside optimeerimiseks veebiarendajatele

Intro

Andmebaasi jõudluse parandamine on muutunud veebiarendajate jaoks kriitiliseks ülesandeks, kuna see mõjutab otseselt kasutajate ja veebirakenduste vahelise suhtluse kvaliteeti, eriti veebirakenduste arendamise kontekstis Sydney. Kuigi see ei pruugi kõlada eriti põnevalt, kaaluvad selle eelised üles sellega seotud jõupingutused. Andmebaasi nõuetekohane optimeerimine võib tuua kaasa parema jõudluse, väiksema jõudluse kitsaskohtade arvu ja ressursside kokkuhoiu.

Hea uudis on see, et on olemas optimeerimistehnikad, mis ei nõua andmebaasi administraatori teadmiste taset, mis on tavaliselt seotud SQL-küsitluste tundmisega.

Et aidata teil seda teekonda alustada, uurime kümmet väärtuslikku praktikat, mida veebiarendajad saavad järgida oma andmebaaside optimeerimiseks. Kui olete need tavad rakendanud, võite alati süveneda andmebaaside optimeerimise maailma.

1. Kasutage EXPLAINi oma SELECT-küsitlustes

Võtmesõna EXPLAIN kasutamine on tõhus meetod aeglaste päringute kiireks lahendamiseks. See annab teile väärtusliku ülevaate sellest, kuidas teie päringut täidetakse, aidates avastada valdkondi, kus päringu optimeerimine on võimalik.

EXPLAINi kasutamiseks tuleb lihtsalt lisada SELECT päringule märksõna EXPLAIN. See toiming ei käivita tegelikku päringut, vaid esitab teile selle asemel täitmise plaani.

Tulemusi lähemalt uurides saate kindlaks teha võimalikud kitsaskohad või muud probleemid, näiteks puuduvad indeksid, ja seejärel vähendada skaneeritavate ridade arvu.

Tänu tööriistale EXPLAIN saate oma päringut optimeerida või vajaduse korral täiustada oma tabelistruktuure.

2. Indeksite lisamine otsitud veergudele

Kui otsite sageli oma tabelis konkreetset veergu, saate päringu jõudlust märkimisväärselt suurendada, kui lisate sellele veerule indeksi.

Indeksi kasutuselevõtt teie otsitava veeru jaoks võib vähendada vastamisaega ja optimeerida ressursside kasutamist. Kuigi kõik päringud ei saa indekseerimisest kasu, osutub see enamikul juhtudel väärtuslikuks.

Oluline on siiski märkida, et indekseeritud tabeli haldamine võtab rohkem aega kui indekseerimata tabeli haldamine. Seda seetõttu, et indeksid vajavad ka uuendusi. Seetõttu on soovitav luua indeksid ainult nendele veergudele, mida otsitakse sageli, mitte tabelitele, mida uuendatakse sagedamini kui loetakse.

Seotud blogi: 10 viise, kuidas indekseerida oma veebisaiti kiiremini Google'is

3. Kasutage võimalusel identiteedivälju.

Identiteedivälja lisamine PRIMARY KEY-na oma tabelitesse pakub mitmeid eeliseid.

Eelkõige on see kiirem. Saate lihtsalt kasutada oma päringutes täisarvu pikema stringivälja asemel. See mitte ainult ei kiirenda teie päringuid, vaid säästab ka mälu, kuna täisarvud on tavaliselt lühemad.

Teiseks on see turvalisem praktika. Rakenduse andmeväljadele kui PRIMARY KEYS'ile tuginemine võib põhjustada arvukaid tüsistusi. Näiteks kui kasutate PRIMARY KEY'na isiku nime või aadressi, võib tekkida probleeme, kui klient või kasutaja muudab oma nime, kolib või teeb isegi väikese trükivea.

Päringukiiruse ja tegevuse tõhususe suurendamiseks kaaluge igale tabelile identiteedisammiku lisamist. See võib olla PRIMARY KEY, millel on AUTO_INCREMENT ja sobiv INT-muutuja tüüp.

4. NULL väärtuste minimeerimine vaikimisi

Kui võimalik, kasutage NOT NULLi asemel NOT NULLi.

Üldiselt viib NOT NULL valimine kiiremate päringute tegemiseni tänu tõhusamale indeksikasutusele ja kaotab vajaduse kontrollida selgesõnaliselt, kas iga väärtus on NULL. Lisaks säästate MySQLi poolt dokumenteeritud mäluruumi, kuna NULL veerud vajavad lisamälu.

See ruumi säilitamine on eriti oluline, kui kasutate oma andmebaasi jaoks veebimajutusteenust, sest isegi mõned parimad veebimajutusteenused ei pruugi pakkuda piiramatut salvestusruumi. Kuigi ühe bitti kokkuhoid veeru kohta ei pruugi tunduda märkimisväärne, võib see tähendada märkimisväärset ressursisäästu, eriti kui haldate sadade tuhandete toodetega e-kaubandust.

Kasutades NOT NULL-i, saate oma väljadega töötada nagu tavaliste muutujatega, vältides samas võimalikke komplikatsioone, mis võivad tekkida NULL-i kasutamisel.

Loomulikult on ikka veel stsenaariume, kus NULL-i kasutamine on kasulikum, kuid enamikul juhtudest saab sama tulemuse saavutada NOT NULL-i abil.

5. Kasutage päringute jaoks puhverdamata režiimi

Nii aja- kui ka mälukasutuse optimeerimiseks kaaluge puhverdamata päringute kasutamist.

Vaikimisi töötavad SQL päringud puhverdatud režiimis, mis võib põhjustada suuremaid ooteaegu ja ressursikulu. Selles režiimis ei tagastata tulemusi enne, kui kogu päring on lõpetatud, ja need salvestatakse ajutiselt mällu. See võib olla eriti problemaatiline suuremate päringute ja mahukate andmebaaside puhul, sest see nõuab märkimisväärse hulga mälu.

Teisest küljest toimivad puhverdamata päringud teisiti. Nad ei salvesta tulemusi automaatselt mällu enne, kui päring on täielikult täidetud. Selle asemel saab tulemustega tööd alustada kohe pärast esimese rea kättesaamist.

Siiski on oluline märkida, et puhverdamata päringute kasutamisel ei saa te samal ühendusel esitada täiendavaid päringuid, kui te töötate aktiivselt tulemuste kogumi kallal.

6. Optimeerige kolonni suurus tõhususe saavutamiseks

Kettaruumi tõhus haldamine on oluline hästi toimiva andmebaasimootori säilitamiseks. Üks lihtne meetod, kuidas tagada, et te ei takista jõudlust, on kompaktsete ja ruumi säästvate veerutüüpide kasutamine.

Seetõttu on soovitatav valida täisarvu tüüp, mis vastab kõige paremini teie rakenduse vajadustele. Näiteks kui te eeldate, et teie tabelis ei ole erakordselt palju ridu, ärge kasutage vaikimisi INT-tüüpi primaarseks võtmeks; võite leida, et SMALLINT või isegi TINYINT on sobivam.

Samamoodi kaaluge kuupäevadega tegelemisel, kas teil on tõesti vaja ajakomponenti. Kui mitte, siis võib DATETIME'i asemel olla kasulik valida DATE, sest DATETIME võtab 8 baiti salvestusruumi, samas kui DATE vajab ainult 3 baiti, mis annab 5 baidi kokkuhoiu.

7. Andmebaasi jõudluse suurendamiseks valige staatilised tabelid

Teine tõhus meetod andmebaasi jõudluse suurendamiseks on staatiliste tabelite kasutamine.

See tähendab, et teie tabelid on kujundatud ilma muutuva pikkusega veergudeta, näiteks TEXT või BLOB. Selle asemel kaaluge CHAR, VARCHAR, BINARY ja VARBINARY veergude kasutamist, kuid veenduge, et need on täidetud vastavalt määratud veergude laiusele.

Staatilised tabelid pakuvad mitmeid eeliseid. Neid on kiirem töödelda ja tõhusamalt vahemällu salvestada. Lisaks suurendavad nad andmete turvalisust, kuna neid on süsteemi kokkuvarisemise korral lihtsam taastada.

Väärib märkimist, et staatilised tabelid võivad teatud juhtudel nõuda rohkem kettaruumi kui nende dünaamilise formaadiga vasted, eriti kui kasutatakse CHAR- ja VARCHAR-veerge. Siiski kaalub staatiliste tabelite abil saavutatav jõudluse kasv tõenäoliselt üles kõik kettaruumiga seotud probleemid.

8. Objekti-relatsioonilise kaardistaja (ORM) rakendamine

Teine suurepärane strateegia andmebaasi töövoogude optimeerimiseks on objektide-relatsioonilise kaardistaja (ORM) kasutamine.

Alustuseks vähendab ORM märkimisväärselt inimlike vigade riski, automatiseerides erinevaid ülesandeid. See tähendab, et kirjutate vähem koodi käsitsi, vähendades oma üldist töökoormust, kuna ORM hoolitseb korduvate ülesannete eest.

Lisaks suurendab ORM süsteemi turvalisust, muutes SQL-süstimise keerulisemaks. See saavutatakse päringute ettevalmistamise ja puhastamisega, mis muudab pahatahtlikud süstid vähem tõenäoliseks.

Lisaks sellele hoiab ORM üksused mälus vahemälus, mis vähendab andmebaasi ja protsessori koormust, mis võib parandada jõudlust.

Loomulikult on oluline tunnistada, et ORMil on omad eelised ja puudused ning see ei pruugi sobida ideaalselt iga kasutusjuhtumi jaoks. Siiski on võimalusi, kuidas kasutada objekt-relatsioonilist kaardistamist tõhusalt, ning saadaval on alternatiivseid jõudluse häälestamise ja optimeerimise lisaseadmeid, mis võivad teie konkreetsetele vajadustele paremini sobida.

9. DELETE ja UPDATE päringute täitmine segmentides

Andmete kustutamise ja uuendamise käsitlemine, eriti ulatuslikes tabelites, võib olla keeruline ülesanne. See võib kulutada märkimisväärselt aega, kuna mõlemad toimingud tehakse ühe tehingu raames. Sellest tulenevalt on iga katkestus selle protsessi ajal vajalik kogu tehingu tagasivõtmine, mis võib olla veelgi aeganõudvam.

Siiski, kui järgida parimat tava DELETE ja UPDATE päringute käivitamisel partiidena, võib aja kokkuhoidu saavutada, suurendades samaaegsust ja vähendades kitsaskohti.

Kui kustutate või uuendate väiksemat arvu ridu korraga, võivad teised päringud jätkata täitmist, samal ajal kui partiid on kettale salvestatud. Lisaks sellele on võimalikud tagasivõtmised, mis võivad olla vajalikud, vähem aeganõudvad.

10. Kasutage PROCEDURE ANALYZE() lisateabe saamiseks.

Väärtuslik andmebaasi optimeerimise praktika hõlmab sisseehitatud funktsiooni PROCEDURE ANALYZE() kasutamist. Kui see käsk lisatakse ühte teie SQL-avaldusse, uurib see teie veerge ja pakub soovitusi optimaalsete andmetüüpide ja pikkuste kohta.

See funktsioon võib osutuda eriti kasulikuks pärast uute andmete importimist tabelisse või olemasolevate tabelite kontrollimisel eeskirjade eiramise suhtes.

Neid soovitusi rakendades saate potentsiaalselt hoiuruumi kokku hoida. Siiski on oluline märkida, et need soovitused on vaid soovitused. Peaksite hoolikalt kaaluma, kas need vastavad teie konkreetsetele nõuetele ja kasutusviisidele.

Kokkuvõte

Andmebaasi optimeerimine võib olla keeruline, kuid selle unarusse jätmine võib märkimisväärselt mõjutada teie veebirakendust, põhjustades jõudlusprobleeme.

Järgides neid 10 parimat andmebaasi optimeerimise tava, saavad veebiarendajad sillutada teed täiustatud kasutajakogemusele ja tõhusamale ressursside haldamisele.

Kui olete need meetodid kasutusele võtnud, kaaluge lisanippe, et oma andmebaasi jõudlust veelgi parandada.

Korduma kippuvad küsimused (KKK)

1. Mis on andmebaasi optimeerimine ja miks on see veebiarendajatele oluline?

Andmebaasi optimeerimine on andmebaasisüsteemi jõudluse, tõhususe ja töökindluse parandamise protsess. See on veebiarendajate jaoks ülioluline, sest see mõjutab otseselt veebirakenduste kiirust ja reageerimisvõimet, mille tulemuseks on parem kasutajakogemus.

2. Millised on tavalised jõudlusprobleemid, millega veebiarendajad andmebaasidega kokku puutuvad?

Levinud jõudlusprobleemid hõlmavad aeglast päringute täitmist, suurt ressursikasutust, andmebaasi kitsaskohti ja skaleeritavusprobleeme, mis kõik võivad mõjutada veebirakenduse üldist jõudlust.

3. Millised on peamised eelised andmebaasi optimeerimisel veebirakenduste jaoks?

Andmebaasi optimeerimise tulemuseks võib olla kiirem päringute vastamisaeg, parem skaleeritavus, väiksemad tegevuskulud, suurem turvalisus ja parem kasutajate rahulolu.