10 nejlepších postupů pro optimalizaci databází pro webové vývojáře

Úvodní stránka

Zvyšování výkonu databází se stalo kritickým úkolem pro vývojáře webových aplikací, protože přímo ovlivňuje kvalitu interakce uživatelů s webovými aplikacemi, zejména v kontextu vývoje webových aplikací v Sydney. I když to možná nezní nijak zvlášť vzrušujícím způsobem, výhody, které z toho plynou, převažují nad vynaloženým úsilím. Správná optimalizace databáze může vést ke zlepšení výkonu, snížení počtu úzkých míst ve výkonu a úspoře zdrojů.

Dobrou zprávou je, že jsou k dispozici optimalizační techniky, které nevyžadují takovou úroveň odborných znalostí, jaká je obvykle spojena se znalostí dotazů SQL správcem databáze.

Abychom vám pomohli začít tuto cestu, prozkoumáme deset cenných postupů, kterými se mohou vývojáři webových stránek řídit při optimalizaci svých databází. Jakmile tyto postupy zavedete, můžete se vždy ponořit hlouběji do světa optimalizace databází.

1. Využívejte EXPLAIN u dotazů SELECT

Použití klíčového slova EXPLAIN je účinnou metodou rychlého řešení pomalých dotazů. Poskytuje cenné informace o tom, jak bude dotaz proveden, a pomáhá odhalit oblasti, kde je možné dotaz optimalizovat.

Chcete-li použít příkaz EXPLAIN, jednoduše předepište klíčové slovo EXPLAIN k dotazu SELECT. Tato akce nespustí vlastní dotaz, ale místo toho vám předloží plán provádění.

Po podrobnějším prozkoumání výsledků budete moci určit potenciální úzká místa nebo jiné problémy, například chybějící indexy, a následně snížit počet skenovaných řádků.

Díky nástroji EXPLAIN můžete optimalizovat svůj dotaz nebo v případě potřeby vylepšit struktury tabulek.

2. Zahrnutí indexů na hledané sloupce

Pokud často vyhledáváte v určitém sloupci tabulky, můžete výrazně zvýšit výkon dotazu přidáním indexu k tomuto sloupci.

Zavedení indexu do hledaného sloupce může zkrátit dobu odezvy a optimalizovat využití prostředků. Přestože indexování není výhodné pro všechny dotazy, ve většině případů se osvědčuje.

Je však důležité si uvědomit, že údržba indexované tabulky zabere více času než tabulky neindexované. Je to proto, že indexy vyžadují také aktualizace. Proto je vhodné vytvářet indexy pouze pro sloupce, které jsou často prohledávány, a ne pro tabulky, které procházejí častějšími aktualizacemi než čtením.

Související blog: 10 způsobů, jak rychleji indexovat vaše webové stránky na Googlu

3. Využívejte identifikační pole, kdykoli je to možné.

Začlenění pole Identity jako PRIMARY KEY do tabulek přináší několik výhod.

Především je rychlejší. Místo delšího řetězcového pole můžete v dotazech jednoduše použít celé číslo. To nejen urychlí vaše dotazy, ale také šetří paměť, protože celá čísla jsou obvykle kratší.

Za druhé je to bezpečnější postup. Spoléhání se na datová pole aplikace jako na PRIMÁRNÍ KLÍČE může vést k řadě komplikací. Pokud například použijete jako PRIMÁRNÍ KLÍČ jméno nebo adresu osoby, můžete se setkat s problémy, když klient nebo uživatel změní své jméno, přestěhuje se nebo dokonce udělá drobný překlep.

Chcete-li zvýšit rychlost dotazování a provozní efektivitu, zvažte přidání sloupce Identita do každé tabulky. Ten může sloužit jako PRIMARY KEY s AUTO_INCREMENT a vhodným typem proměnné INT.

4. Minimalizovat výchozí hodnoty NULL

Kdykoli je to možné, volte místo NULL raději NOT NULL.

Obecně platí, že volba NOT NULL vede k rychlejším dotazům díky efektivnějšímu využití indexů a eliminuje nutnost explicitně kontrolovat, zda je každá hodnota NULL. Kromě toho ušetříte místo v úložišti, jak dokládá MySQL, protože sloupce NULL vyžadují další úložiště.

Tato úspora místa je obzvláště důležitá, pokud pro svou databázi používáte webového hostitele, protože ani některé z nejlepších webhostingových služeb nemusí nabízet neomezené úložiště. I když se úspora jednoho bitu na sloupec nemusí zdát podstatná, může znamenat významnou úsporu prostředků, zejména pokud spravujete elektronický obchod se stovkami tisíc produktů.

Použitím NOT NULL můžete pracovat s poli jako s běžnými proměnnými a zároveň se vyhnout možným komplikacím, které mohou vzniknout při použití NULL.

Samozřejmě stále existují scénáře, kdy je použití NULL výhodnější, ale ve většině případů lze stejného výsledku dosáhnout pomocí NOT NULL.

5. Využití režimu bez vyrovnávací paměti pro dotazy

Chcete-li optimalizovat čas i využití paměti, zvažte použití dotazů bez vyrovnávací paměti.

Ve výchozím nastavení pracují dotazy SQL ve vyrovnávací paměti, což může vést k prodloužení čekací doby a spotřebě prostředků. V tomto režimu jsou výsledky vráceny až po dokončení celého dotazu a jsou dočasně uloženy v paměti. To může být problematické zejména u větších dotazů a rozsáhlých databází, protože to vyžaduje značné množství paměti.

Na druhou stranu dotazy bez vyrovnávací paměti fungují jinak. Výsledky se automaticky neukládají do paměti, dokud není dotaz zcela proveden. Místo toho můžete s výsledky začít pracovat ihned po načtení prvního řádku.

Je však důležité si uvědomit, že při použití dotazů bez vyrovnávací paměti nemůžete zadávat další dotazy na stejném připojení, zatímco aktivně pracujete se sadou výsledků.

6. Optimalizace velikosti sloupce pro efektivitu

Efektivní správa diskového prostoru je zásadní pro udržení dobře fungujícího databázového stroje. Jednou z jednoduchých metod, jak zajistit, abyste neomezovali výkon, je používání kompaktních a prostorově úsporných typů sloupců.

Proto je vhodné zvolit typ celých čísel, který nejlépe vyhovuje potřebám vaší aplikace. Pokud například předpokládáte, že vaše tabulka nebude mít výjimečně velký počet řádků, nepoužívejte jako primární klíč typ INT; možná zjistíte, že vhodnější je typ SMALLINT nebo dokonce TINYINT.

Stejně tak u termínů zvažte, zda časovou složku skutečně potřebujete. Pokud ne, může být výhodné zvolit DATE místo DATETIME, protože DATETIME zabírá 8 bajtů paměti, zatímco DATE vyžaduje pouze 3 bajty, což znamená úsporu 5 bajtů.

7. Volba statických tabulek pro zvýšení výkonu databáze

Další účinnou metodou pro zvýšení výkonu databáze je použití statických tabulek.

To znamená navrhnout tabulky bez sloupců s proměnlivou délkou, například TEXT nebo BLOB. Místo toho zvažte použití sloupců CHAR, VARCHAR, BINARY a VARBINARY, ale zajistěte, aby byly vyplněny tak, aby odpovídaly zadané šířce sloupce.

Statické tabulky mají několik výhod. Rychleji se zpracovávají a efektivněji se ukládají do mezipaměti. Navíc zvyšují bezpečnost dat, protože je lze snáze rekonstruovat v případě havárie systému.

Stojí za zmínku, že statické tabulky mohou v některých případech vyžadovat více místa na disku než jejich protějšky v dynamickém formátu, zejména pokud jsou použity sloupce CHAR a VARCHAR. Zvýšení výkonu dosažené pomocí statických tabulek však pravděpodobně převáží nad obavami ohledně místa na disku.

8. Implementace objektově-relačního mapovače (ORM)

Další vynikající strategií pro optimalizaci práce s databází je použití objektově-relačního mapovače (ORM).

Na začátku je třeba říci, že ORM výrazně minimalizuje riziko lidské chyby tím, že automatizuje různé úkoly. To znamená, že budete psát méně kódu ručně, což sníží vaši celkovou pracovní zátěž, protože ORM se postará o opakující se úkoly.

Kromě toho ORM zvyšuje bezpečnost systému tím, že ztěžuje použití SQL injection. Toho dosahuje tím, že připravuje a upravuje dotazy, čímž snižuje pravděpodobnost škodlivých injektáží.

Kromě toho ORM ukládá entity do mezipaměti, čímž snižuje zatížení databáze a procesoru, což může vést ke zvýšení výkonu.

Samozřejmě je důležité si uvědomit, že ORM má své výhody i nevýhody a nemusí být ideální pro každý případ použití. Existují však způsoby, jak efektivně používat objektově-relační mapování, a k dispozici jsou alternativní pluginy pro ladění výkonu a optimalizaci, které mohou lépe vyhovovat vašim konkrétním potřebám.

9. Provádění dotazů DELETE a UPDATE v segmentech

Zpracování mazání a aktualizací dat, zejména v rozsáhlých tabulkách, může být složitý úkol. Může zabrat značnou část času, protože obě tyto operace se provádějí v rámci jedné transakce. Jakékoli přerušení během tohoto procesu proto vyžaduje vrácení celé transakce zpět, což může být časově ještě náročnější.

Dodržování osvědčeného postupu spouštění dotazů DELETE a UPDATE v dávkách však může přinést časové úspory díky zvýšení souběžnosti a snížení počtu úzkých míst.

Při odstraňování nebo aktualizaci menšího počtu řádků najednou mohou ostatní dotazy pokračovat v provádění, zatímco se dávky odevzdávají na disk. Kromě toho budou případné návraty zpět, které mohou být nutné, méně časově náročné.

10. Využití procedury ANALYZE() pro získání dalších informací

Cenným postupem optimalizace databáze je využití vestavěné funkce známé jako PROCEDURE ANALYZE(). Po začlenění do jednoho z příkazů SQL tento příkaz prozkoumá sloupce a nabídne doporučení týkající se optimálních datových typů a délek.

Tato funkce se může ukázat jako zvláště užitečná po importu nových dat do tabulky nebo při kontrole stávajících tabulek, zda v nich nejsou nějaké nesrovnalosti.

Provedením těchto doporučení můžete potenciálně ušetřit úložný prostor. Je však důležité si uvědomit, že tyto návrhy jsou pouze doporučeními. Měli byste pečlivě zvážit, zda odpovídají vašim konkrétním požadavkům a případům použití.

Závěr

Optimalizace databáze může být náročná, ale její zanedbání může výrazně ovlivnit webovou aplikaci a vést k problémům s výkonem.

Dodržováním těchto 10 osvědčených postupů pro optimalizaci databází mohou vývojáři webových stránek připravit půdu pro lepší uživatelské zážitky a efektivnější správu zdrojů.

Po zavedení těchto metod zvažte další tipy pro další zvýšení výkonu vaší databáze.

Často kladené otázky (FAQ)

1. Co je to optimalizace databáze a proč je pro vývojáře webových stránek důležitá?

Optimalizace databáze je proces zlepšování výkonu, efektivity a spolehlivosti databázového systému. Pro vývojáře webových aplikací má zásadní význam, protože přímo ovlivňuje rychlost a odezvu webových aplikací, což vede k lepšímu uživatelskému zážitku.

2. Jaké jsou běžné problémy s výkonem, se kterými se vývojáři webových stránek potýkají v souvislosti s databázemi?

Mezi běžné problémy s výkonem patří pomalé provádění dotazů, vysoké využití prostředků, úzká místa v databázi a problémy se škálovatelností, které mohou ovlivnit celkový výkon webové aplikace.

3. Jaké jsou hlavní výhody optimalizace databáze pro webové aplikace?

Optimalizace databáze může vést k rychlejší odezvě dotazů, lepší škálovatelnosti, snížení provozních nákladů, vyššímu zabezpečení a větší spokojenosti uživatelů.