ウェブ開発者のためのデータベース最適化ベストプラクティス トップ10

イントロ

データベースのパフォーマンスを向上させることは、ウェブ開発者にとって重要なタスクになっています。なぜなら、データベースのパフォーマンスは、ウェブアプリケーションとユーザーとのインタラクションの品質に直接影響するからです。データベースを最適化することは、特にエキサイティングなことではないかもしれませんが、その労力を上回るメリットがあります。データベースを適切に最適化することは、パフォーマンスの向上、パフォーマンスのボトルネックの減少、リソースの節約につながります。

朗報は、SQLクエリに関するデータベース管理者の知識に関連する一般的なレベルの専門知識を必要としない最適化テクニックがあるということです。

この旅を始めるために、Web開発者がデータベースを最適化するために実践できる10の貴重なプラクティスを紹介します。これらのプラクティスを実施すれば、いつでもデータベース最適化の世界を深く掘り下げることができます。

1.SELECTクエリでEXPLAINを利用する

EXPLAIN キーワードの使用は、遅いクエリに素早く対処する効果的な方法です。クエリがどのように実行されるかについての貴重な洞察を提供し、クエリの最適化が可能な領域の発見に役立ちます。

EXPLAINを利用するには、SELECT問い合わせの前にEXPLAINキーワードを付けるだけです。このアクションは実際の問い合わせをトリガしませんが、代わりに実行計画を表示します。

結果を詳しく調べると、ボトルネックになりそうな箇所や、インデックスの欠落などの問題を突き止め、スキャンする行数を減らすことができる。

EXPLAINツールのおかげで、クエリを最適化したり、必要であればテーブル構造を改良することができます。

2.検索されたカラムにインデックスを含める

テーブルの特定のカラムを頻繁に検索する場合、そのカラムにインデックスを追加することで、クエリのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

検索したカラムにインデックスを導入することで、レスポンスタイムを短縮し、リソース利用を最適化することができます。すべてのクエリがインデックスの恩恵を受けられるわけではありませんが、ほとんどの場合、インデックスの価値は証明されます。

しかし、インデックス付きテーブルのメンテナンスは、インデックスなしテーブルよりも時間がかかることに注意する必要がある。これは、インデックスの更新も必要になるためです。したがって、読み取りよりも更新の頻度が高いテーブルではなく、頻繁に検索されるカラムにのみインデックスを作成することをお勧めします。

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3.可能な限りIDフィールドを活用する。

IdentityフィールドをテーブルのPRIMARY KEYとして組み込むと、いくつかの利点がある。

何よりもまず、より速くなる。長い文字列フィールドの代わりに整数をクエリーに使用することができます。これはクエリを高速化するだけでなく、整数の方が一般的に短いため、メモリの節約にもなります。

第二に、これはより安全な方法である。アプリケーション・データ・フィールドを PRIMARY KEY として使用すると、多くの問題が発生する可能性があります。例えば、人の名前や住所を PRIMARY KEY として使用した場合、顧客やユーザが名前を変えたり、引っ越したり、あるいはちょっとしたタイプミスをしたときに問題が発生する可能性があります。

クエリの速度と運用効率を高めるには、各テーブルに Identity 列を追加することを検討する。これは、AUTO_INCREMENT および適切な INT 変数型を持つ PRIMARY KEY として機能します。

4.デフォルトでNULL値を最小にする

可能な限り、NULLの代わりにNOT NULLを使う。

一般的に、NOT NULLを選択すると、インデックスの利用効率が向上し、各値がNULLかどうかを明示的にチェックする必要がなくなるため、クエリが高速になります。さらに、NULLカラムは余分なストレージを必要とするため、MySQLで文書化されているように、ストレージスペースを節約することができます。

この容量の節約は、データベースにウェブホストを使用している場合に特に重要です。なぜなら、どんなに優れたウェブホスティングサービスでも、無制限のストレージを提供していない場合があるからです。カラムあたり1ビットの節約は大したことないと思われるかもしれませんが、特に何十万もの商品を扱うeコマースストアを管理している場合は、大幅なリソースの節約につながります。

NOT NULLを使うことで、NULLを使うことで起こりうる複雑な問題を回避しながら、通常の変数のようにフィールドを扱うことができます。

もちろん、NULLを使った方が有利なシナリオもあるが、ほとんどの場合、NOT NULLでも同じ結果を得ることができる。

5.クエリーにアンバッファード・モードを利用する。

時間とメモリ使用量の両方を最適化するには、バッファリングされていないクエリを採用することを検討する。

デフォルトでは、SQLクエリはバッファード・モードで動作しますが、これは待ち時間とリソース消費の増加につながります。このモードでは、クエリ全体が完了するまで結果は返されず、一時的にメモリに保存されます。このモードでは、クエリ全体が完了するまで結果が返されず、一時的にメモリに保存されます。これは、大規模なクエリや大規模なデータベースでは、かなりの量のメモリを必要とするため、特に問題となります。

一方、バッファリングされていないクエリは動作が異なります。クエリが完全に実行されるまで、結果を自動的にメモリに保存することはありません。その代わり、最初の行が取得されるとすぐに結果を扱い始めることができます。

しかし、バッファリングされていないクエリーを使用する場合、結果セットをアクティブに操作している間は、同じコネクション上で追加のクエリーを発行できないことに注意することが重要です。

6.効率を上げるためにカラムサイズを最適化する

ディスクスペースを効率的に管理することは、パフォーマンスの良いデータベースエンジンを維持する上で非常に重要です。パフォーマンスを妨げないようにする簡単な方法の1つは、コンパクトでスペースを取らないカラムタイプを使用することです。

したがって、アプリケーションのニーズに最も適した整数型を選択することをお勧めします。例えば、テーブルの行数がそれほど多くないと予想される場合は、主キーにINTをデフォルトで使用しないでください。

同様に、日付を扱う場合、本当に時間要素が必要かどうかを検討する。DATETIMEが8バイトのストレージを占有するのに対し、DATEは3バイトしか必要としないため、5バイトの節約になります。

7.データベースのパフォーマンスを高めるために静的テーブルを選択する

データベースのパフォーマンスを向上させるもう一つの効果的な方法は、静的テーブルを利用することです。

これは、TEXTやBLOBのような可変長のカラムを持たないテーブルを設計することを意味します。その代わりに、CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARYカラムの使用を検討してください。

スタティック・テーブルにはいくつかの利点がある。処理速度が速く、キャッシュ効率も高い。さらに、システムがクラッシュした場合の再構築が容易であるため、データ・セキュリティが強化される。

静的テーブルは、特にCHARやVARCHARカラムを使用する場合、場合によっては動的フォーマットのテーブルよりも多くのディスクスペースを必要とする可能性があることは注目に値する。しかし、静的テーブルによって達成されるパフォーマンス向上は、ディスクスペースに関する懸念を上回る可能性が高い。

8.オブジェクトリレーショナルマッパー（ORM）の実装

オブジェクトリレーショナルマッパー（ORM）を採用することも、データベースワークフローを最適化するための優れた戦略だ。

まず始めに、ORMは様々なタスクを自動化することで、ヒューマンエラーのリスクを大幅に最小化する。つまり、ORMが反復的なタスクを引き受けてくれるため、手作業でコードを書く回数が減り、全体的な作業量を減らすことができる。

さらに、ORMはSQLインジェクションをより困難にすることで、システムのセキュリティを強化する。ORMは、クエリを準備し、サニタイズすることで、悪意のあるインジェクションの可能性を低くする。

さらに、ORMはエンティティをメモリにキャッシュするため、データベースやCPUの負荷を軽減し、パフォーマンスの向上につながる。

もちろん、ORMには利点と欠点があり、すべてのユースケースに完璧に適合するわけではないことを認識することは重要だ。しかし、オブジェクト・リレーショナル・マッピングを効果的に使用する方法もありますし、特定のニーズにより適したパフォーマンス・チューニングやオプティマイザー・プラグインもあります。

9.セグメントでDELETEとUPDATEクエリーを実行する

データの削除や更新を処理するのは、特に大規模なテーブルでは複雑な作業になる。これらの処理は1つのトランザクション内で実行されるため、かなりの時間を消費します。その結果、この処理中に中断があると、トランザクション全体のロールバックが必要になり、さらに時間がかかることになる。

しかし、DELETEとUPDATEのクエリをバッチで実行するベストプラクティスを守ることで、同時実行性を高め、ボトルネックを減少させ、時間を節約することができます。

一度に削除または更新する行数が少なければ、そのバッチがディスクにコミットされている間、他のクエリを実行し続けることができます。さらに、ロールバックが必要になる可能性があったとしても、時間がかからなくなります。

10.PROCEDURE ANALYZE()を活用してさらなる洞察を得る

データベースの最適化には、PROCEDURE ANALYZE()と呼ばれる組み込み機能を活用することが有効です。SQL文の1つに組み込むと、このコマンドは列を検査し、最適なデータ型と長さに関する推奨事項を提示します。

この機能は、新しいデータをテーブルにインポートした後や、既存のテーブルに異常がないかをチェックする際に特に役立ちます。

これらの推奨事項を実行することで、ストレージスペースを節約できる可能性があります。ただし、これらの提案はあくまでも提案であることに注意することが重要です。あなたの特定の要件やユースケースに合致しているかどうかを慎重に検討する必要がある。

結論

データベースの最適化は難しいものですが、これを怠るとウェブアプリケーションに大きな影響を与え、パフォーマンスの問題につながる可能性があります。

データベースを最適化するための10のベストプラクティスを順守することで、ウェブ開発者はユーザーエクスペリエンスを向上させ、より効率的なリソース管理への道を開くことができる。

これらの方法を実行に移したら、データベースのパフォーマンスをさらに向上させるためのヒントをさらに検討しましょう。

よくある質問 (FAQS)

1.データベースの最適化とは何ですか？

データベースの最適化とは、データベースシステムのパフォーマンス、効率性、信頼性を向上させるプロセスです。Webアプリケーションの速度と応答性に直接影響し、より良いユーザーエクスペリエンスにつながるため、Web開発者にとって非常に重要です。

2.Web開発者がデータベースで直面する一般的なパフォーマンスの問題とは？

一般的なパフォーマンスの問題には、クエリの実行速度の低下、リソースの使用率の高さ、データベースのボトルネック、スケーラビリティの問題などがあり、これらはすべてウェブアプリケーション全体のパフォーマンスに影響します。

3.Webアプリケーションのためにデータベースを最適化する主な利点は何ですか？

データベースを最適化することで、クエリの応答時間の短縮、スケーラビリティの向上、運用コストの削減、セキュリティの強化、ユーザー満足度の向上が期待できます。