Les 10 meilleures pratiques d'optimisation des bases de données pour les développeurs Web

Intro

L'amélioration des performances des bases de données est devenue une tâche essentielle pour les développeurs web, car elle influence directement la qualité des interactions des utilisateurs avec les applications web, en particulier dans le contexte du développement d'applications web à Sydney. Bien que cette tâche ne semble pas particulièrement excitante, les avantages qu'elle présente l'emportent sur les efforts qu'elle implique. L'optimisation correcte de votre base de données peut conduire à une amélioration des performances, à une réduction des goulets d'étranglement et à des économies de ressources.

La bonne nouvelle, c'est qu'il existe des techniques d'optimisation qui n'exigent pas le niveau d'expertise généralement associé à la connaissance des requêtes SQL par un administrateur de base de données.

Pour vous aider à entamer ce voyage, nous allons explorer dix pratiques précieuses que les développeurs web peuvent suivre pour optimiser leurs bases de données. Une fois ces pratiques mises en œuvre, vous pourrez toujours approfondir le monde de l'optimisation des bases de données.

1. Utilisez EXPLAIN avec vos requêtes SELECT

L'utilisation du mot-clé EXPLAIN est une méthode efficace pour traiter rapidement les requêtes qui traînent en longueur. Il vous fournit des informations précieuses sur la manière dont votre requête sera exécutée, ce qui vous aide à découvrir les domaines dans lesquels il est possible d'optimiser la requête.

Pour utiliser EXPLAIN, il suffit d'ajouter le mot clé EXPLAIN à votre requête SELECT. Cette action ne déclenche pas la requête proprement dite, mais vous présente le plan d'exécution.

En examinant de plus près les résultats, vous serez en mesure d'identifier les goulets d'étranglement potentiels ou d'autres problèmes, tels que des index manquants, et de réduire par la suite le nombre de lignes analysées.

Grâce à l'outil EXPLAIN, vous pouvez optimiser votre requête ou, le cas échéant, améliorer la structure de vos tables.

2. Inclure des index sur les colonnes recherchées

Lorsque vous effectuez fréquemment des recherches dans une colonne spécifique de votre tableau, vous pouvez améliorer considérablement les performances de la requête en ajoutant un index à cette colonne.

L'introduction d'un index dans la colonne recherchée peut réduire les temps de réponse et optimiser l'utilisation des ressources. Bien que toutes les requêtes ne bénéficient pas de l'indexation, celle-ci s'avère précieuse dans la plupart des cas.

Il est toutefois important de noter que la maintenance d'une table indexée prend plus de temps que celle d'une table non indexée. En effet, les index nécessitent également des mises à jour. Il est donc conseillé de créer des index uniquement pour les colonnes qui font l'objet de recherches fréquentes, plutôt que pour les tables dont les mises à jour sont plus fréquentes que les lectures.

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3. Utiliser les champs d'identification chaque fois que possible

L'incorporation d'un champ Identité en tant que CLÉ PRIMAIRE dans vos tables présente plusieurs avantages.

Tout d'abord, c'est plus rapide. Vous pouvez simplement utiliser un nombre entier dans vos requêtes au lieu d'un champ de chaîne plus long. Cela permet non seulement d'accélérer les requêtes, mais aussi d'économiser de la mémoire, car les entiers sont généralement plus courts.

Deuxièmement, il s'agit d'une pratique plus sûre. L'utilisation de champs de données d'application en tant que CLÉS PRIMAIRES peut entraîner de nombreuses complications. Par exemple, si vous utilisez le nom ou l'adresse d'une personne comme CLÉ PRIMAIRE, vous risquez de rencontrer des problèmes lorsqu'un client ou un utilisateur change de nom, déménage ou fait même une petite faute de frappe.

Pour améliorer la vitesse des requêtes et l'efficacité opérationnelle, envisagez d'ajouter une colonne Identité à chaque table. Cette colonne peut servir de CLÉ PRIMAIRE avec AUTO_INCREMENT et un type de variable INT approprié.

4. Minimiser les valeurs NULL par défaut

Dans la mesure du possible, optez pour l'utilisation de NOT NULL au lieu de NULL.

En général, le choix de NOT NULL permet d'accélérer les requêtes grâce à une utilisation plus efficace de l'index et élimine la nécessité de vérifier explicitement si chaque valeur est NULL. En outre, vous économiserez de l'espace de stockage, comme l'indique MySQL, car les colonnes NULL nécessitent un espace de stockage supplémentaire.

Ce gain d'espace est particulièrement important si vous utilisez un hébergeur pour votre base de données, car même certains des meilleurs services d'hébergement n'offrent pas un espace de stockage illimité. Si l'économie d'un bit par colonne peut sembler négligeable, elle peut se traduire par des économies de ressources considérables, en particulier si vous gérez une boutique de commerce électronique contenant des centaines de milliers de produits.

En utilisant NOT NULL, vous pouvez utiliser vos champs comme des variables normales tout en évitant les complications potentielles liées à l'utilisation de NULL.

Bien sûr, il existe encore des scénarios où l'utilisation de NULL est plus avantageuse, mais dans la majorité des cas, vous pouvez obtenir le même résultat avec NOT NULL.

5. Utiliser le mode non tamponné pour les requêtes

Pour optimiser l'utilisation du temps et de la mémoire, envisagez d'utiliser des requêtes non tamponnées.

Par défaut, les requêtes SQL fonctionnent en mode tampon, ce qui peut entraîner une augmentation des temps d'attente et de la consommation de ressources. Dans ce mode, les résultats ne sont pas renvoyés tant que la requête n'est pas entièrement terminée, et ils sont temporairement stockés en mémoire. Ce mode peut s'avérer particulièrement problématique pour les requêtes volumineuses et les bases de données étendues, car il nécessite une quantité importante de mémoire.

En revanche, les requêtes sans mémoire tampon fonctionnent différemment. Elles ne stockent pas automatiquement les résultats en mémoire tant que la requête n'a pas été entièrement exécutée. Au lieu de cela, vous pouvez commencer à travailler avec les résultats dès que la première ligne est récupérée.

Cependant, il est important de noter que lorsque vous utilisez des requêtes non tamponnées, vous ne pouvez pas émettre d'autres requêtes sur la même connexion pendant que vous travaillez activement sur l'ensemble des résultats.

6. Optimiser la taille de la colonne pour plus d'efficacité

La gestion efficace de l'espace disque est essentielle au maintien d'un moteur de base de données performant. L'utilisation de types de colonnes compactes et peu encombrantes constitue une méthode simple pour s'assurer que les performances ne sont pas entravées.

Il est donc conseillé de choisir le type d'entier qui correspond le mieux aux besoins de votre application. Par exemple, si vous prévoyez que votre table ne comportera pas un nombre exceptionnellement élevé de lignes, n'utilisez pas par défaut INT comme clé primaire ; vous trouverez peut-être que SMALLINT ou même TINYINT est plus approprié.

De même, lorsqu'il s'agit de dates, demandez-vous si vous avez réellement besoin de la composante temporelle. Si ce n'est pas le cas, il peut être avantageux d'opter pour DATE au lieu de DATETIME, car DATETIME occupe 8 octets de stockage, alors que DATE ne nécessite que 3 octets, ce qui permet d'économiser 5 octets.

7. Opter pour des tables statiques afin d'améliorer les performances de la base de données

Une autre méthode efficace pour améliorer les performances de votre base de données consiste à utiliser des tables statiques.

Cela implique de concevoir vos tableaux sans colonnes de longueur variable, telles que TEXT ou BLOB. Au lieu de cela, envisagez d'utiliser des colonnes CHAR, VARCHAR, BINARY et VARBINARY, mais veillez à ce qu'elles soient remplies pour correspondre à la largeur de colonne spécifiée.

Les tableaux statiques présentent plusieurs avantages. Elles sont plus rapides à traiter et plus efficaces pour la mise en cache. En outre, elles améliorent la sécurité des données, car elles sont plus faciles à reconstituer en cas de panne du système.

Il convient de noter que les tables statiques peuvent, dans certains cas, nécessiter plus d'espace disque que leurs homologues au format dynamique, en particulier lorsque des colonnes CHAR et VARCHAR sont utilisées. Toutefois, les gains de performance obtenus grâce aux tables statiques sont susceptibles de l'emporter sur les problèmes liés à l'espace disque.

8. Mettre en œuvre un mappeur objet-relationnel (ORM)

L'utilisation d'un mappeur objet-relationnel (ORM) est une autre excellente stratégie pour optimiser le flux de travail de votre base de données.

Tout d'abord, un ORM minimise considérablement le risque d'erreur humaine en automatisant diverses tâches. Cela signifie que vous écrirez moins de code manuellement, ce qui réduira votre charge de travail globale puisque l'ORM se charge des tâches répétitives.

En outre, un ORM renforce la sécurité du système en rendant l'injection SQL plus difficile. Il y parvient en préparant et en assainissant les requêtes, ce qui rend les injections malveillantes moins probables.

En outre, un ORM met les entités en cache dans la mémoire, ce qui allège la charge de la base de données et de l'unité centrale, ce qui peut améliorer les performances.

Bien sûr, il est important de reconnaître qu'un ORM a ses avantages et ses inconvénients et qu'il n'est pas forcément adapté à tous les cas d'utilisation. Cependant, il existe des moyens d'utiliser efficacement le mapping objet-relationnel, et des plugins d'optimisation et de réglage des performances sont disponibles pour mieux répondre à vos besoins spécifiques.

9. Exécuter des requêtes DELETE et UPDATE par segments

La gestion de la suppression et de la mise à jour des données, en particulier dans les tables volumineuses, peut être une tâche complexe. Elle peut prendre un temps considérable, car ces deux opérations sont effectuées dans le cadre d'une transaction unique. Par conséquent, toute interruption au cours de ce processus nécessite un retour en arrière de l'ensemble de la transaction, ce qui peut prendre encore plus de temps.

Toutefois, le respect de la meilleure pratique consistant à exécuter les requêtes DELETE et UPDATE par lots permet de gagner du temps en améliorant la concurrence et en réduisant les goulets d'étranglement.

Lorsque vous supprimez ou mettez à jour un petit nombre de lignes à la fois, d'autres requêtes peuvent continuer à s'exécuter pendant que les lots sont validés sur le disque. En outre, tout retour en arrière éventuel sera moins long.

10. Utiliser PROCEDURE ANALYZE() pour obtenir des informations supplémentaires

Une pratique précieuse d'optimisation des bases de données consiste à tirer parti d'une fonctionnalité intégrée connue sous le nom de PROCEDURE ANALYZE(). Lorsqu'elle est intégrée à l'une de vos instructions SQL, cette commande examine vos colonnes et propose des recommandations concernant les types et longueurs de données optimaux.

Cette fonctionnalité peut s'avérer particulièrement utile après l'importation de nouvelles données dans votre tableau ou lorsque vous vérifiez que vos tableaux existants ne présentent pas d'irrégularités.

En appliquant ces recommandations, vous pouvez potentiellement économiser de l'espace de stockage. Toutefois, il est important de noter que ces suggestions ne sont que des recommandations. Vous devez examiner attentivement si elles correspondent à vos besoins spécifiques et à vos cas d'utilisation.

Conclusion

L'optimisation des bases de données peut s'avérer difficile, mais si vous la négligez, vous risquez d'affecter considérablement votre application web et de provoquer des problèmes de performance.

En respectant ces 10 meilleures pratiques pour l'optimisation des bases de données, les développeurs web peuvent ouvrir la voie à une meilleure expérience utilisateur et à une gestion plus efficace des ressources.

Une fois que vous aurez mis en œuvre ces méthodes, envisagez d'explorer d'autres astuces pour améliorer encore les performances de votre base de données.

Foire aux questions (FAQ)

1. Qu'est-ce que l'optimisation des bases de données et pourquoi est-elle importante pour les développeurs web ?

L'optimisation des bases de données est le processus d'amélioration des performances, de l'efficacité et de la fiabilité d'un système de base de données. Elle est cruciale pour les développeurs web car elle a un impact direct sur la vitesse et la réactivité des applications web, ce qui permet d'améliorer l'expérience des utilisateurs.

2. Quels sont les problèmes de performance les plus courants auxquels les développeurs web sont confrontés avec les bases de données ?

Les problèmes de performance les plus courants sont la lenteur d'exécution des requêtes, l'utilisation élevée des ressources, les goulets d'étranglement dans les bases de données et les problèmes d'évolutivité, qui peuvent tous affecter les performances globales d'une application web.

3. Quels sont les principaux avantages de l'optimisation d'une base de données pour les applications web ?

L'optimisation d'une base de données peut se traduire par des temps de réponse plus rapides, une meilleure évolutivité, une réduction des coûts d'exploitation, une sécurité accrue et une plus grande satisfaction des utilisateurs.