As 10 principais práticas recomendadas de otimização de bancos de dados para desenvolvedores da Web

Introdução

O aprimoramento do desempenho do banco de dados tornou-se uma tarefa essencial para os desenvolvedores da Web, pois influencia diretamente a qualidade das interações dos usuários com os aplicativos da Web, especialmente no contexto do desenvolvimento de aplicativos da Web em Sydney. Embora possa não parecer muito empolgante, as vantagens de fazer isso superam o esforço envolvido. A otimização adequada do banco de dados pode resultar em melhor desempenho, menos gargalos de desempenho e economia de recursos.

A boa notícia é que existem técnicas de otimização disponíveis que não exigem o nível de especialização normalmente associado ao conhecimento de consultas SQL de um administrador de banco de dados.

Para ajudá-lo a iniciar essa jornada, exploraremos dez práticas valiosas que os desenvolvedores da Web podem seguir para otimizar seus bancos de dados. Depois de implementar essas práticas, você sempre poderá se aprofundar no mundo da otimização de bancos de dados.

1. Utilize o EXPLAIN em suas consultas SELECT

O uso da palavra-chave EXPLAIN é um método eficaz para resolver rapidamente as consultas lentas. Ela fornece informações valiosas sobre como a consulta será executada, ajudando na descoberta de áreas em que é possível otimizar a consulta.

Para utilizar o EXPLAIN, basta acrescentar a palavra-chave EXPLAIN à sua consulta SELECT. Essa ação não aciona a consulta real, mas apresenta o plano de execução.

Após um exame mais detalhado dos resultados, você poderá identificar possíveis gargalos ou outros problemas, como a falta de índices, e, posteriormente, reduzir o número de linhas que estão sendo examinadas.

Graças à ferramenta EXPLAIN, você pode otimizar sua consulta ou, se necessário, aprimorar as estruturas da tabela.

2. Incluir índices nas colunas pesquisadas

Quando você pesquisa com frequência uma coluna específica em sua tabela, pode melhorar significativamente o desempenho da consulta adicionando um índice a essa coluna.

A introdução de um índice em sua coluna pesquisada pode reduzir os tempos de resposta e otimizar a utilização de recursos. Embora nem todas as consultas se beneficiem da indexação, ela se mostra valiosa na maioria dos casos.

É importante observar, no entanto, que a manutenção de uma tabela indexada leva mais tempo do que uma tabela não indexada. Isso ocorre porque os índices também exigem atualizações. Portanto, é aconselhável criar índices somente para colunas que são pesquisadas com frequência, e não para tabelas que passam por atualizações mais frequentes do que leituras.

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3. Utilize campos de identidade sempre que possível

A incorporação de um campo Identidade como CHAVE PRIMÁRIA em suas tabelas oferece várias vantagens.

Em primeiro lugar, é mais rápido. Você pode simplesmente usar um número inteiro em suas consultas em vez de um campo de cadeia de caracteres mais longo. Isso não apenas acelera suas consultas, mas também economiza memória, pois os números inteiros geralmente são mais curtos.

Em segundo lugar, é uma prática mais segura. Depender de campos de dados de aplicativos como CHAVES PRIMÁRIAS pode levar a várias complicações. Por exemplo, se você usar o nome ou o endereço de uma pessoa como CHAVE PRIMÁRIA, poderá ter problemas quando um cliente ou usuário mudar de nome, se mudar ou até mesmo cometer um pequeno erro de digitação.

Para aumentar a velocidade de consulta e a eficiência operacional, considere adicionar uma coluna Identidade a cada tabela. Ela pode servir como uma CHAVE PRIMÁRIA com AUTO_INCREMENT e um tipo de variável INT apropriado.

4. Minimizar valores NULL por padrão

Sempre que possível, opte por usar NOT NULL em vez de NULL.

Em geral, a escolha de NOT NULL resulta em consultas mais rápidas devido à utilização mais eficiente do índice e elimina a necessidade de verificar explicitamente se cada valor é NULL. Além disso, você economizará espaço de armazenamento, conforme documentado pelo MySQL, pois as colunas NULL exigem armazenamento extra.

Essa conservação de espaço é particularmente significativa se você estiver usando um host da Web para o seu banco de dados, pois mesmo alguns dos melhores serviços de hospedagem na Web podem não oferecer armazenamento ilimitado. Embora a economia de um bit por coluna possa não parecer substancial, ela pode se traduzir em uma economia significativa de recursos, especialmente se você estiver gerenciando uma loja de comércio eletrônico com centenas de milhares de produtos.

Ao usar NOT NULL, você pode trabalhar com seus campos como se fossem variáveis regulares e, ao mesmo tempo, evitar possíveis complicações que possam surgir com o uso de NULL.

É claro que ainda há cenários em que o uso de NULL é mais vantajoso, mas, na maioria dos casos, você pode obter o mesmo resultado com NOT NULL.

5. Utilizar o modo sem buffer para consultas

Para otimizar o tempo e o uso da memória, considere o emprego de consultas sem buffer.

Por padrão, as consultas SQL operam no modo buffer, o que pode aumentar os tempos de espera e o consumo de recursos. Nesse modo, os resultados não são retornados até que toda a consulta tenha sido concluída e são armazenados temporariamente na memória. Isso pode ser particularmente problemático para consultas maiores e bancos de dados extensos, pois exige uma quantidade significativa de memória.

Por outro lado, as consultas sem buffer operam de forma diferente. Elas não armazenam automaticamente os resultados na memória até que a consulta tenha sido totalmente executada. Em vez disso, você pode começar a trabalhar com os resultados assim que a primeira linha for recuperada.

No entanto, é importante observar que, ao usar consultas sem buffer, não é possível emitir consultas adicionais na mesma conexão enquanto estiver trabalhando ativamente no conjunto de resultados.

6. Otimize o tamanho da coluna para obter eficiência

O gerenciamento eficiente do espaço em disco é fundamental para manter um mecanismo de banco de dados com bom desempenho. Um método simples para garantir que o desempenho não seja prejudicado é usar tipos de coluna compactos e que economizam espaço.

Portanto, é aconselhável selecionar o tipo de número inteiro que melhor se adapte às necessidades do seu aplicativo. Por exemplo, se você prevê que sua tabela não terá um número excepcionalmente grande de linhas, não use INT como chave primária por padrão; talvez você ache que SMALLINT ou até mesmo TINYINT seja mais adequado.

Da mesma forma, ao lidar com datas, considere se você realmente precisa do componente de tempo. Caso contrário, optar por DATE em vez de DATETIME pode ser vantajoso, pois DATETIME ocupa 8 bytes de armazenamento, enquanto DATE requer apenas 3 bytes, resultando em uma economia de 5 bytes.

7. Opte por tabelas estáticas para aumentar o desempenho do banco de dados

Outro método eficaz para melhorar o desempenho do seu banco de dados é utilizar tabelas estáticas.

Isso implica em projetar suas tabelas sem colunas com comprimentos variáveis, como TEXT ou BLOB. Em vez disso, considere o uso de colunas CHAR, VARCHAR, BINARY e VARBINARY, mas certifique-se de que elas sejam preenchidas para corresponder à largura da coluna especificada.

As tabelas estáticas oferecem várias vantagens. Elas são mais rápidas para processar e mais eficientes para armazenar em cache. Além disso, elas aumentam a segurança dos dados, pois são mais fáceis de reconstruir no caso de uma falha do sistema.

Vale a pena observar que as tabelas estáticas podem, em certos casos, exigir mais espaço em disco do que suas contrapartes de formato dinâmico, especialmente quando são empregadas colunas CHAR e VARCHAR. Entretanto, os ganhos de desempenho obtidos com as tabelas estáticas provavelmente superam qualquer preocupação com relação ao espaço em disco.

8. Implementar um Mapeador Objeto-Relacional (ORM)

O emprego de um mapeador objeto-relacional (ORM) é outra excelente estratégia para otimizar o fluxo de trabalho do banco de dados.

Para começar, um ORM minimiza significativamente o risco de erro humano ao automatizar várias tarefas. Isso significa que você escreverá menos código manualmente, reduzindo sua carga de trabalho geral, pois o ORM cuida das tarefas repetitivas.

Além disso, um ORM aprimora a segurança do sistema ao tornar a injeção de SQL mais desafiadora. Ele consegue isso preparando e higienizando as consultas, tornando as injeções maliciosas menos prováveis.

Além disso, um ORM armazena entidades em cache na memória, aliviando a carga do banco de dados e da CPU, o que pode levar a um melhor desempenho.

É claro que é importante reconhecer que um ORM tem suas vantagens e desvantagens e pode não ser a opção perfeita para todos os casos de uso. Entretanto, há maneiras de usar o mapeamento objeto-relacional de forma eficaz, e há plug-ins alternativos de otimização e ajuste de desempenho disponíveis que podem atender melhor às suas necessidades específicas.

9. Executar consultas DELETE e UPDATE em segmentos

Lidar com a exclusão e as atualizações de dados, principalmente em tabelas extensas, pode ser uma tarefa complexa. Ela pode consumir um tempo considerável, pois essas duas operações são executadas em uma única transação. Consequentemente, qualquer interrupção durante esse processo exige uma reversão de toda a transação, o que pode consumir ainda mais tempo.

No entanto, a adesão à prática recomendada de executar consultas DELETE e UPDATE em lotes pode gerar economia de tempo, aumentando a simultaneidade e diminuindo os gargalos.

Quando você exclui ou atualiza um número menor de linhas de cada vez, outras consultas podem continuar a ser executadas enquanto os lotes estão sendo confirmados no disco. Além disso, qualquer possível reversão que possa ser necessária consumirá menos tempo.

10. Utilize PROCEDURE ANALYZE() para obter informações adicionais

Uma prática valiosa de otimização de banco de dados envolve o aproveitamento de um recurso interno conhecido como PROCEDURE ANALYZE(). Quando incorporado a uma de suas instruções SQL, esse comando examina suas colunas e oferece recomendações sobre os tipos e comprimentos ideais de dados.

Essa funcionalidade pode ser particularmente útil após a importação de novos dados para a tabela ou ao verificar se há irregularidades nas tabelas existentes.

Ao implementar essas recomendações, você pode potencialmente economizar espaço de armazenamento. No entanto, é importante observar que essas sugestões são apenas isso: recomendações. Você deve considerar cuidadosamente se elas se alinham com seus requisitos e casos de uso específicos.

Conclusão

A otimização do banco de dados pode ser um desafio, mas negligenciá-la pode afetar significativamente o seu aplicativo da Web, levando a problemas de desempenho.

Ao aderir a essas 10 práticas recomendadas de otimização de banco de dados, os desenvolvedores da Web podem preparar o caminho para experiências de usuário aprimoradas e gerenciamento de recursos mais eficiente.

Depois de colocar esses métodos em ação, considere explorar outras dicas para melhorar ainda mais o desempenho do seu banco de dados.

Perguntas frequentes (FAQS)

1. O que é otimização de banco de dados e por que ela é importante para os desenvolvedores da Web?

A otimização de banco de dados é o processo de aprimoramento do desempenho, da eficiência e da confiabilidade de um sistema de banco de dados. É fundamental para os desenvolvedores da Web, pois afeta diretamente a velocidade e a capacidade de resposta dos aplicativos da Web, levando a uma melhor experiência do usuário.

2. Quais são os problemas comuns de desempenho que os desenvolvedores da Web enfrentam com os bancos de dados?

Os problemas comuns de desempenho incluem execução lenta de consultas, alta utilização de recursos, gargalos no banco de dados e problemas de dimensionamento, que podem afetar o desempenho geral de um aplicativo da Web.

3. Quais são os principais benefícios da otimização de um banco de dados para aplicativos da Web?

A otimização de um banco de dados pode resultar em tempos de resposta de consulta mais rápidos, maior escalabilidade, custos operacionais reduzidos, segurança aprimorada e maior satisfação do usuário.