10 labākās datubāzu optimizācijas prakses tīmekļa izstrādātājiem

Ievads

Datu bāzu veiktspējas uzlabošana ir kļuvusi par kritiski svarīgu tīmekļa izstrādātāju uzdevumu, jo tā tieši ietekmē lietotāju mijiedarbības kvalitāti ar tīmekļa lietojumprogrammām, jo īpaši saistībā ar tīmekļa lietojumprogrammu izstrādi Sidnejā. Lai gan tas neizklausās īpaši aizraujoši, tomēr tā priekšrocības ir lielākas par ieguldīto darbu. Pareizi optimizējot datubāzi, var uzlabot veiktspēju, samazināt veiktspējas šķēršļus un ietaupīt resursus.

Labā ziņa ir tā, ka ir pieejami optimizācijas paņēmieni, kas neprasa tādu kompetences līmeni, kāds parasti saistīts ar datubāzes administratora zināšanām par SQL vaicājumiem.

Lai palīdzētu jums sākt šo ceļojumu, izpētīsim desmit vērtīgas prakses, ko tīmekļa izstrādātāji var izmantot, lai optimizētu savas datubāzes. Kad esat ieviesis šīs prakses, vienmēr varat iedziļināties datubāzu optimizācijas pasaulē.

1. Izmantojiet EXPLAIN ar SELECT vaicājumiem

Atslēgas vārda EXPLAIN izmantošana ir efektīva metode, lai ātri atrisinātu lēni izpildāmus vaicājumus. Tas sniedz vērtīgu ieskatu par to, kā tiks izpildīts jūsu vaicājums, palīdzot atklāt jomas, kurās ir iespējama vaicājuma optimizācija.

Lai izmantotu EXPLAIN, vienkārši pievienojiet atslēgvārdu EXPLAIN savam SELECT vaicājumam. Šī darbība neizraisa faktisko vaicājumu, bet tā vietā parāda izpildes plānu.

Rūpīgāk izpētot rezultātus, varēsiet noteikt iespējamās vājās vietas vai citas problēmas, piemēram, trūkstošos indeksus, un pēc tam samazināt skenējamo rindu skaitu.

Izmantojot rīku EXPLAIN, varat optimizēt vaicājumu vai, ja nepieciešams, uzlabot tabulas struktūras.

2. Iekļaut indeksus meklētajos kolonnās

Ja tabulā bieži meklējat konkrētu kolonnu, varat ievērojami uzlabot vaicājuma veiktspēju, pievienojot šai kolonnai indeksu.

Ieviešot meklēto kolonnu ar indeksu, var samazināt atbildes laiku un optimizēt resursu izmantošanu. Lai gan ne visiem vaicājumiem indeksēšana ir izdevīga, vairumā gadījumu tā ir vērtīga.

Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka indeksētas tabulas uzturēšana aizņem vairāk laika nekā neindeksētas tabulas uzturēšana. Tas ir tāpēc, ka indeksiem ir nepieciešami arī atjauninājumi. Tāpēc ieteicams veidot indeksus tikai tiem stabiņiem, kuri tiek bieži meklēti, nevis tabulām, kurās biežāk tiek veikti atjauninājumi nekā lasījumi.

Saistītais emuārs: 10 veidi, kā ātrāk indeksēt jūsu vietni Google meklētājā

3. Kad vien iespējams, izmantojiet identitātes laukus

Identitātes lauka kā PRIMARY KEY iekļaušana tabulās sniedz vairākas priekšrocības.

Pirmkārt un galvenokārt, tas ir ātrāks. Pieprasījumos var vienkārši izmantot veselu skaitli, nevis garāku virknes lauku. Tas ne tikai paātrina pieprasījumus, bet arī ietaupa atmiņu, jo veselie skaitļi parasti ir īsāki.

Otrkārt, tā ir drošāka prakse. Paļaušanās uz lietojumprogrammas datu laukiem kā PRIMĀRĪGĀM KLĀJIEM var radīt daudz sarežģījumu. Piemēram, ja kā PRIMARY KEY izmantojat personas vārdu vai adresi, var rasties problēmas, ja klients vai lietotājs maina vārdu, pārceļas vai pat izdara nelielu pārrakstīšanās kļūdu.

Lai uzlabotu vaicājuma ātrumu un darbības efektivitāti, apsveriet iespēju katrai tabulai pievienot kolonnu Identitāte. To var izmantot kā PRIMARY KEY ar AUTO_INCREMENT un atbilstošu INT mainīgo tipu.

4. Minimizēt NULL vērtības pēc noklusējuma

Ja iespējams, izvēlieties lietot NOT NULL, nevis NULL.

Kopumā, izvēloties NOT NULL, tiek veikti ātrāki pieprasījumi, jo efektīvāk tiek izmantots indekss, un nav nepieciešams nepārprotami pārbaudīt, vai katra vērtība ir NULL. Turklāt ietaupīsiet uzglabāšanas vietu, kā to dokumentē MySQL, jo NULL kolonnas prasa papildu uzglabāšanu.

Šāda vietas saglabāšana ir īpaši svarīga, ja datu bāzei izmantojat tīmekļa mitinātāju, jo pat daži no labākajiem tīmekļa mitināšanas pakalpojumiem var nepiedāvāt neierobežotu krātuvi. Lai gan viena bita ietaupījums uz kolonnu var šķist nebūtisks, tas var nozīmīgi ietaupīt resursus, jo īpaši, ja pārvaldāt e-komercijas veikalu ar simtiem tūkstošu produktu.

Izmantojot NOT NULL, varat strādāt ar saviem laukiem kā ar parastiem mainīgajiem, vienlaikus apejot iespējamos sarežģījumus, kas var rasties, izmantojot NULL.

Protams, joprojām ir scenāriji, kad NULL izmantošana ir izdevīgāka, taču vairumā gadījumu tādu pašu rezultātu var panākt, izmantojot NOT NULL.

5. Nebuferētā režīma izmantošana vaicājumiem

Lai optimizētu gan laika, gan atmiņas izmantošanu, apsveriet iespēju izmantot buferizētus vaicājumus.

Pēc noklusējuma SQL vaicājumi darbojas buferizētā režīmā, kas var palielināt gaidīšanas laiku un resursu patēriņu. Šajā režīmā rezultāti netiek atgriezti, kamēr nav pabeigts viss vaicājums, un tie uz laiku tiek saglabāti atmiņā. Tas var būt īpaši problemātiski lielākiem vaicājumiem un plašām datubāzēm, jo tas prasa ievērojamu atmiņas apjomu.

No otras puses, bez buferizācijas pieprasījumi darbojas atšķirīgi. Tie automātiski nesaglabā rezultātus atmiņā, kamēr vaicājums nav pilnībā izpildīts. Tā vietā var sākt strādāt ar rezultātiem, tiklīdz ir iegūta pirmā rinda.

Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka, izmantojot buferizētus vaicājumus, nevarat veikt papildu vaicājumus tajā pašā savienojumā, kamēr aktīvi strādājat ar rezultātu kopu.

6. Kolonnu izmēra optimizēšana efektivitātei

Efektīva diska vietas pārvaldība ir ļoti svarīga, lai uzturētu labi funkcionējošu datubāzes dzinēju. Viena no vienkāršām metodēm, kā nodrošināt, lai netiktu kavēta veiktspēja, ir kompaktas un vietu taupošas kolonnas tipu izmantošana.

Tāpēc ir ieteicams izvēlēties veselu skaitļu tipu, kas vislabāk atbilst jūsu lietojumprogrammas vajadzībām. Piemēram, ja paredzat, ka jūsu tabulā nebūs īpaši daudz rindu, neizmantojiet INT kā primāro atslēgu; iespējams, ka piemērotāks būs SMALLINT vai pat TINYINT.

Līdzīgi, kad runa ir par datumiem, apsveriet, vai jums patiešām ir nepieciešams laika komponents. Ja nē, DATETIME vietā var būt izdevīgi izvēlēties DATE, jo DATETIME aizņem 8 baitus, bet DATE - tikai 3 baitus, tādējādi ietaupot 5 baitus.

7. Izvēlieties statiskās tabulas, lai palielinātu datu bāzes veiktspēju

Vēl viena efektīva metode datubāzes veiktspējas uzlabošanai ir statisko tabulu izmantošana.

Tas nozīmē, ka tabulas jāveido tā, lai tajās nebūtu mainīga garuma kolonnu, piemēram, TEXT vai BLOB. Tā vietā izmantojiet CHAR, VARCHAR, BINARY un VARBINARY kolonnas, bet pārliecinieties, ka tās ir aizpildītas atbilstoši norādītajam kolonnas platumam.

Statiskajiem galdiem ir vairākas priekšrocības. Tās ir ātrāk apstrādājamas un efektīvāk izvietojamas kešatmiņā. Turklāt tās uzlabo datu drošību, jo tās ir vieglāk rekonstruējamas sistēmas avārijas gadījumā.

Ir vērts atzīmēt, ka dažos gadījumos statiskās tabulas var prasīt vairāk vietas uz diska nekā to dinamiskā formāta tabulas, jo īpaši, ja tiek izmantotas CHAR un VARCHAR kolonnas. Tomēr, visticamāk, ka statisko tabulu veiktspējas pieaugums atsvērs bažas par diska vietu.

8. Objektu-relationālā kartēšanas rīka (ORM) ieviešana

Vēl viena lieliska stratēģija datubāzes darba plūsmas optimizēšanai ir objektu-relacionālā kartētāja (ORM) izmantošana.

Pirmkārt, ORM ievērojami samazina cilvēka kļūdas risku, jo automatizē dažādus uzdevumus. Tas nozīmē, ka jūs rakstīsiet mazāk koda manuāli, samazinot kopējo darba slodzi, jo ORM rūpējas par atkārtotiem uzdevumiem.

Turklāt ORM uzlabo sistēmas drošību, padarot SQL injekciju sarežģītāku. Tas tiek panākts, sagatavojot un apstrādājot pieprasījumus, tādējādi samazinot ļaunprātīgas injekcijas iespējamību.

Turklāt ORM kešē vienības atmiņā, tādējādi samazinot datu bāzes un centrālā procesora slodzi, kas var uzlabot veiktspēju.

Protams, ir svarīgi apzināties, ka ORM ir savas priekšrocības un trūkumi, un tas var nebūt ideāli piemērots visiem lietošanas gadījumiem. Tomēr ir veidi, kā efektīvi izmantot objektu-relatīvo kartēšanu, un ir pieejami alternatīvi veiktspējas regulēšanas un optimizācijas spraudņi, kas varētu labāk atbilst jūsu konkrētajām vajadzībām.

9. DELETE un UPDATE pieprasījumu izpilde segmentos

Datu dzēšanas un atjaunināšanas apstrāde, jo īpaši plašās tabulās, var būt sarežģīts uzdevums. Tas var aizņemt daudz laika, jo abas šīs operācijas tiek veiktas vienā transakcijā. Līdz ar to, ja šajā procesā rodas pārtraukumi, ir jāatgriež viss darījums, kas var būt vēl laikietilpīgāks.

Tomēr, ievērojot labāko praksi DELETE un UPDATE pieprasījumus izpildīt partijās, var ietaupīt laiku, uzlabojot vienlaicīgumu un samazinot sastrēgumus.

Ja dzēšat vai atjaunināt mazāku rindu skaitu vienlaicīgi, kamēr partijas tiek nodotas diskā, var turpināt izpildīt citus vaicājumus. Turklāt visi iespējamie iespējamie atgriešanas gadījumi, kas var būt nepieciešami, aizņems mazāk laika.

10. Papildu ieskatu iegūšanai izmantojiet PROCEDŪRU ANALĪZE()

Vērtīga datubāzes optimizācijas prakse ir izmantot iebūvēto funkciju, kas pazīstama kā PROCEDURE ANALYZE(). Ja šī komanda ir iekļauta kādā no SQL komandas izteikumiem, tā pārbauda kolonnas un piedāvā ieteikumus par optimāliem datu tipiem un garumiem.

Šī funkcionalitāte var būt īpaši noderīga pēc jaunu datu importēšanas tabulā vai pārbaudot esošās tabulas, vai tajās nav pārkāpumu.

Īstenojot šos ieteikumus, varat ietaupīt glabāšanas vietu. Tomēr ir svarīgi ņemt vērā, ka šie ieteikumi ir tikai ieteikumi. Jums rūpīgi jāapsver, vai tie atbilst jūsu konkrētajām prasībām un izmantošanas gadījumiem.

Secinājums

Datubāzes optimizācija var būt sarežģīta, taču tās neievērošana var būtiski ietekmēt jūsu tīmekļa lietojumprogrammu, izraisot veiktspējas problēmas.

Ievērojot šos 10 datubāzes optimizācijas paraugprakses piemērus, tīmekļa izstrādātāji var pavērt ceļu labākai lietotāju pieredzei un efektīvākai resursu pārvaldībai.

Kad esat ieviesis šīs metodes, apsveriet iespēju izpētīt papildu padomus, lai vēl vairāk uzlabotu datu bāzes veiktspēju.

Biežāk uzdotie jautājumi (FAQ)

1. Kas ir datubāzes optimizācija un kāpēc tā ir svarīga tīmekļa izstrādātājiem?

Datu bāzu optimizācija ir datu bāzu sistēmas veiktspējas, efektivitātes un uzticamības uzlabošanas process. Tā ir ļoti svarīga tīmekļa izstrādātājiem, jo tieši ietekmē tīmekļa lietojumprogrammu ātrumu un reaģēšanas spēju, tādējādi uzlabojot lietotāju pieredzi.

2. Kādas ir biežākās veiktspējas problēmas, ar kurām saskaras tīmekļa izstrādātāji, strādājot ar datu bāzēm?

Bieži sastopamās veiktspējas problēmas ir lēna vaicājumu izpilde, liela resursu izmantošana, datubāzes sastrēgumi un mērogojamības problēmas, kas var ietekmēt tīmekļa lietojumprogrammas kopējo veiktspēju.

3. Kādi ir galvenie ieguvumi, optimizējot datu bāzi tīmekļa lietojumprogrammām?

Optimizējot datubāzi, var panākt ātrāku pieprasījumu atbildes laiku, uzlabotu mērogojamību, samazinātu darbības izmaksas, uzlabotu drošību un uzlabotu lietotāju apmierinātību.