Intro
Die Verbesserung der Datenbankleistung ist zu einer wichtigen Aufgabe für Webentwickler geworden, da sie sich direkt auf die Qualität der Benutzerinteraktionen mit Webanwendungen auswirkt, insbesondere im Zusammenhang mit der Entwicklung von Webanwendungen in Sydney. Auch wenn es nicht besonders aufregend klingt, überwiegen die Vorteile dieser Aufgabe den damit verbundenen Aufwand. Eine ordnungsgemäße Optimierung Ihrer Datenbank kann zu einer verbesserten Leistung, weniger Leistungsengpässen und Ressourceneinsparungen führen.
Die gute Nachricht ist, dass es Optimierungsverfahren gibt, die nicht das Fachwissen erfordern, das ein Datenbankadministrator in der Regel mit SQL-Abfragen verbindet.
Um Sie auf diesem Weg zu unterstützen, stellen wir Ihnen zehn wertvolle Praktiken vor, die Webentwickler zur Optimierung ihrer Datenbanken anwenden können. Sobald Sie diese Praktiken implementiert haben, können Sie immer tiefer in die Welt der Datenbankoptimierung eintauchen.
1. Verwenden Sie EXPLAIN mit Ihren SELECT-Abfragen
Die Verwendung des EXPLAIN-Schlüsselworts ist eine effektive Methode, um träge Abfragen schnell zu lösen. Es bietet Ihnen wertvolle Einblicke in die Ausführung Ihrer Abfrage und hilft bei der Entdeckung von Bereichen, in denen eine Abfrageoptimierung möglich ist.
Um EXPLAIN zu verwenden, stellen Sie Ihrer SELECT-Abfrage einfach das Schlüsselwort EXPLAIN voran. Diese Aktion löst nicht die eigentliche Abfrage aus, sondern zeigt Ihnen stattdessen den Ausführungsplan an.
Bei näherer Betrachtung der Ergebnisse können Sie potenzielle Engpässe oder andere Probleme, wie fehlende Indizes, erkennen und die Anzahl der zu überprüfenden Zeilen reduzieren.
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Mit Hilfe des EXPLAIN-Tools können Sie Ihre Abfrage optimieren oder, falls erforderlich, Ihre Tabellenstrukturen verbessern.
2. Indizes für gesuchte Spalten einbeziehen
Wenn Sie häufig eine bestimmte Spalte in Ihrer Tabelle durchsuchen, können Sie die Abfrageleistung erheblich verbessern, indem Sie einen Index zu dieser Spalte hinzufügen.
Die Einführung eines Indexes für Ihre gesuchte Spalte kann die Antwortzeiten verkürzen und die Ressourcennutzung optimieren. Auch wenn nicht alle Abfragen von der Indexierung profitieren, erweist sie sich in den meisten Fällen als nützlich.
Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass die Pflege einer indizierten Tabelle mehr Zeit in Anspruch nimmt als eine nicht indizierte Tabelle. Das liegt daran, dass auch die Indizes aktualisiert werden müssen. Daher ist es ratsam, Indizes nur für Spalten zu erstellen, die häufig durchsucht werden, und nicht für Tabellen, die häufiger aktualisiert als gelesen werden.
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3. Verwenden Sie Identitätsfelder, wann immer möglich
Die Einbindung eines Identitätsfeldes als PRIMARY KEY in Ihre Tabellen bietet mehrere Vorteile.
In erster Linie ist es schneller. Sie können in Ihren Abfragen einfach eine ganze Zahl anstelle eines längeren Zeichenfolgenfeldes verwenden. Dies beschleunigt nicht nur Ihre Abfragen, sondern spart auch Speicherplatz, da Ganzzahlen in der Regel kürzer sind.
Zweitens ist es eine sicherere Praxis. Die Verwendung von Anwendungsdatenfeldern als PRIMARY KEYS kann zu zahlreichen Komplikationen führen. Wenn Sie beispielsweise den Namen oder die Adresse einer Person als PRIMARY KEY verwenden, kann es zu Problemen kommen, wenn ein Kunde oder Benutzer seinen Namen ändert, umzieht oder auch nur einen kleinen Tippfehler macht.
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Um die Abfragegeschwindigkeit und die betriebliche Effizienz zu verbessern, sollten Sie jeder Tabelle eine Identitätsspalte hinzufügen. Diese kann als PRIMARY KEY mit AUTO_INCREMENT und einem geeigneten INT-Variablentyp dienen.
4. NULL-Werte standardmäßig minimieren
Wann immer möglich, sollten Sie NOT NULL anstelle von NULL verwenden.
Im Allgemeinen führt die Wahl von NOT NULL zu schnelleren Abfragen, da der Index effizienter genutzt wird und nicht mehr explizit geprüft werden muss, ob jeder Wert NULL ist. Außerdem sparen Sie, wie von MySQL dokumentiert, Speicherplatz, da NULL-Spalten zusätzlichen Speicherplatz benötigen.
Diese Einsparung von Speicherplatz ist besonders wichtig, wenn Sie einen Webhoster für Ihre Datenbank verwenden, da selbst einige der besten Webhosting-Dienste nicht unbegrenzten Speicherplatz bieten. Auch wenn die Einsparung von einem Bit pro Spalte nicht besonders groß erscheint, kann sie doch zu erheblichen Ressourceneinsparungen führen, insbesondere wenn Sie einen eCommerce-Shop mit Hunderttausenden von Produkten verwalten.
Durch die Verwendung von NOT NULL können Sie mit Ihren Feldern wie mit regulären Variablen arbeiten und gleichzeitig mögliche Komplikationen umgehen, die durch die Verwendung von NULL entstehen können.
Natürlich gibt es immer noch Szenarien, in denen die Verwendung von NULL vorteilhafter ist, aber in den meisten Fällen können Sie das gleiche Ergebnis mit NOT NULL erreichen.
5. Verwendung des ungepufferten Modus für Abfragen
Um sowohl Zeit als auch Speicherverbrauch zu optimieren, sollten Sie ungepufferte Abfragen verwenden.
Standardmäßig arbeiten SQL-Abfragen im gepufferten Modus, was zu erhöhten Wartezeiten und Ressourcenverbrauch führen kann. In diesem Modus werden die Ergebnisse erst dann zurückgegeben, wenn die gesamte Abfrage abgeschlossen ist, und sie werden vorübergehend im Speicher abgelegt. Dies kann insbesondere bei größeren Abfragen und umfangreichen Datenbanken problematisch sein, da es eine erhebliche Menge an Speicher beansprucht.
Ungepufferte Abfragen hingegen funktionieren anders. Sie speichern die Ergebnisse nicht automatisch im Speicher, bis die Abfrage vollständig ausgeführt wurde. Stattdessen können Sie mit den Ergebnissen arbeiten, sobald die erste Zeile abgerufen wurde.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Sie bei ungepufferten Abfragen keine weiteren Abfragen über dieselbe Verbindung durchführen können, während Sie aktiv an der Ergebnismenge arbeiten.
6. Optimierung der Säulengröße für mehr Effizienz
Eine effiziente Verwaltung des Festplattenspeichers ist für die Aufrechterhaltung einer gut funktionierenden Datenbank-Engine von entscheidender Bedeutung. Eine einfache Methode, um sicherzustellen, dass Sie die Leistung nicht beeinträchtigen, ist die Verwendung kompakter und platzsparender Spaltentypen.
Daher ist es ratsam, den Integer-Typ zu wählen, der am besten zu den Anforderungen Ihrer Anwendung passt. Wenn Sie z. B. erwarten, dass Ihre Tabelle keine außergewöhnlich große Anzahl von Zeilen haben wird, sollten Sie nicht standardmäßig INT als Primärschlüssel verwenden; Sie könnten feststellen, dass SMALLINT oder sogar TINYINT besser geeignet ist.
Auch bei Datumsangaben sollten Sie überlegen, ob Sie die Zeitkomponente wirklich benötigen. Wenn nicht, kann es von Vorteil sein, sich für DATE statt DATETIME zu entscheiden, da DATETIME 8 Byte Speicherplatz belegt, während DATE nur 3 Byte benötigt, was eine Einsparung von 5 Byte bedeutet.
7. Entscheiden Sie sich für statische Tabellen zur Steigerung der Datenbankleistung
Eine weitere wirksame Methode zur Verbesserung der Leistung Ihrer Datenbank ist die Verwendung von statischen Tabellen.
Dies bedeutet, dass Sie Ihre Tabellen ohne Spalten mit variabler Länge, wie TEXT oder BLOB, gestalten müssen. Verwenden Sie stattdessen CHAR-, VARCHAR-, BINARY- und VARBINARY-Spalten, aber stellen Sie sicher, dass sie entsprechend der angegebenen Spaltenbreite aufgefüllt werden.
Statische Tabellen bieten mehrere Vorteile. Sie sind schneller zu verarbeiten und effizienter im Cache zu speichern. Außerdem erhöhen sie die Datensicherheit, da sie im Falle eines Systemabsturzes leichter rekonstruiert werden können.
Es ist erwähnenswert, dass statische Tabellen in bestimmten Fällen mehr Speicherplatz benötigen als ihre Pendants im dynamischen Format, insbesondere wenn CHAR- und VARCHAR-Spalten verwendet werden. Die durch statische Tabellen erzielten Leistungsgewinne dürften jedoch die Bedenken hinsichtlich des Speicherplatzes überwiegen.
8. Implementierung eines objektrelationalen Mappers (ORM)
Der Einsatz eines objektrelationalen Mappers (ORM) ist eine weitere hervorragende Strategie zur Optimierung Ihres Datenbank-Workflows.
Zunächst einmal minimiert ein ORM das Risiko menschlicher Fehler erheblich, indem es verschiedene Aufgaben automatisiert. Das bedeutet, dass Sie weniger Code von Hand schreiben müssen, was Ihre Arbeitsbelastung insgesamt verringert, da der ORM sich wiederholende Aufgaben übernimmt.
Außerdem erhöht ein ORM die Systemsicherheit, indem es SQL-Injektionen erschwert. Dies wird durch die Vorbereitung und Bereinigung von Abfragen erreicht, wodurch bösartige Injektionen weniger wahrscheinlich werden.
Darüber hinaus speichert ein ORM Entitäten im Arbeitsspeicher und entlastet so Ihre Datenbank und CPU, was zu einer verbesserten Leistung führen kann.
Natürlich ist es wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, dass ein ORM seine Vor- und Nachteile hat und nicht für jeden Anwendungsfall die perfekte Lösung ist. Es gibt jedoch Möglichkeiten, das objektrelationale Mapping effektiv zu nutzen, und es gibt alternative Plug-ins zur Leistungsoptimierung, die Ihren spezifischen Anforderungen besser entsprechen könnten.
9. Ausführen von DELETE- und UPDATE-Abfragen in Segmenten
Die Bearbeitung von Datenlöschungen und -aktualisierungen, insbesondere bei umfangreichen Tabellen, kann eine komplexe Aufgabe sein. Sie kann viel Zeit in Anspruch nehmen, da diese beiden Vorgänge innerhalb einer einzigen Transaktion ausgeführt werden. Jede Unterbrechung während dieses Prozesses erfordert daher ein Rollback der gesamten Transaktion, was noch zeitaufwändiger sein kann.
Wenn Sie sich jedoch an die bewährte Praxis halten, DELETE- und UPDATE-Abfragen in Stapeln auszuführen, können Sie Zeit sparen, da die Gleichzeitigkeit verbessert und Engpässe verringert werden.
Wenn Sie eine kleinere Anzahl von Zeilen auf einmal löschen oder aktualisieren, können andere Abfragen weiter ausgeführt werden, während die Stapel auf die Festplatte übertragen werden. Außerdem ist ein eventuell erforderliches Rollback weniger zeitaufwändig.
10. Nutzen Sie PROCEDURE ANALYZE() für zusätzliche Einblicke
Eine wertvolle Praxis zur Optimierung von Datenbanken ist die Nutzung einer eingebauten Funktion, die als PROCEDURE ANALYZE() bekannt ist. Wenn dieser Befehl in eine Ihrer SQL-Anweisungen integriert wird, prüft er Ihre Spalten und gibt Empfehlungen zu optimalen Datentypen und -längen.
Diese Funktion kann sich als besonders nützlich erweisen, wenn Sie neue Daten in Ihre Tabelle importieren oder Ihre bestehenden Tabellen auf Unregelmäßigkeiten überprüfen.
Wenn Sie diese Empfehlungen umsetzen, können Sie möglicherweise Speicherplatz sparen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Vorschläge nur Empfehlungen sind. Sie sollten sorgfältig abwägen, ob sie mit Ihren spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen übereinstimmen.
Schlussfolgerung
Die Optimierung von Datenbanken kann eine Herausforderung sein, aber wenn sie vernachlässigt wird, kann dies Ihre Webanwendung erheblich beeinträchtigen und zu Leistungsproblemen führen.
Durch die Einhaltung dieser 10 Best Practices für die Datenbankoptimierung können Webentwickler den Weg für eine verbesserte Benutzererfahrung und eine effizientere Ressourcenverwaltung ebnen.
Sobald Sie diese Methoden in die Tat umgesetzt haben, können Sie weitere Tipps zur Verbesserung der Leistung Ihrer Datenbank in Betracht ziehen.
Häufig gestellte Fragen (FAQS)
1. Was ist Datenbankoptimierung, und warum ist sie für Webentwickler wichtig?
Unter Datenbankoptimierung versteht man den Prozess der Verbesserung der Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit eines Datenbanksystems. Sie ist für Webentwickler von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf die Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit von Webanwendungen auswirkt und zu einem besseren Benutzererlebnis führt.
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2. Welches sind die häufigsten Leistungsprobleme, die Webentwickler mit Datenbanken haben?
Zu den häufigen Leistungsproblemen gehören eine langsame Ausführung von Abfragen, eine hohe Ressourcenauslastung, Engpässe in der Datenbank und Skalierbarkeitsprobleme, die die Gesamtleistung einer Webanwendung beeinträchtigen können.
3. Was sind die wichtigsten Vorteile der Optimierung einer Datenbank für Webanwendungen?
Die Optimierung einer Datenbank kann zu schnelleren Antwortzeiten bei Abfragen, besserer Skalierbarkeit, geringeren Betriebskosten, höherer Sicherheit und größerer Benutzerzufriedenheit führen.