Le 10 migliori pratiche per ottimizzare i database per gli sviluppatori web

Introduzione

Il miglioramento delle prestazioni dei database è diventato un compito critico per gli sviluppatori web, in quanto influenza direttamente la qualità delle interazioni degli utenti con le applicazioni web, soprattutto nel contesto dello sviluppo di applicazioni web a Sydney. Anche se potrebbe non sembrare particolarmente entusiasmante, i vantaggi di questa operazione sono superiori allo sforzo che comporta. Un'adeguata ottimizzazione del database può portare a un miglioramento delle prestazioni, a una riduzione dei colli di bottiglia e a un risparmio di risorse.

La buona notizia è che esistono tecniche di ottimizzazione che non richiedono il livello di competenza tipicamente associato alla conoscenza delle query SQL da parte di un amministratore di database.

Per aiutarvi a iniziare questo viaggio, esploreremo dieci pratiche preziose che gli sviluppatori web possono seguire per ottimizzare i loro database. Una volta implementate queste pratiche, potrete sempre approfondire il mondo dell'ottimizzazione dei database.

1. Utilizzare EXPLAIN con le query SELECT

L'uso della parola chiave EXPLAIN è un metodo efficace per risolvere rapidamente le query lente. Fornisce informazioni preziose sul modo in cui verrà eseguita la query, aiutando a scoprire le aree in cui è possibile ottimizzarla.

Per utilizzare EXPLAIN, è sufficiente aggiungere la parola chiave EXPLAIN alla query SELECT. Questa azione non attiva la query vera e propria, ma presenta il piano di esecuzione.

Esaminando più da vicino i risultati, si potranno individuare potenziali colli di bottiglia o altri problemi, come la mancanza di indici, e quindi ridurre il numero di righe da scansionare.

Grazie allo strumento EXPLAIN, è possibile ottimizzare le query o, se necessario, migliorare le strutture delle tabelle.

2. Includere indici sulle colonne ricercate

Quando si cerca spesso una colonna specifica nella tabella, è possibile migliorare notevolmente le prestazioni della query aggiungendo un indice a quella colonna.

L'introduzione di un indice nella colonna ricercata può ridurre i tempi di risposta e ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Anche se non tutte le query traggono vantaggio dall'indicizzazione, questa si rivela preziosa nella maggior parte dei casi.

È importante notare, tuttavia, che la manutenzione di una tabella indicizzata richiede più tempo di una tabella non indicizzata. Questo perché anche gli indici richiedono aggiornamenti. Pertanto, è consigliabile creare indici solo per le colonne che vengono cercate frequentemente, piuttosto che per le tabelle che subiscono aggiornamenti più frequenti delle letture.

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3. Utilizzare i campi di identità quando possibile

Incorporare un campo Identity come PRIMARY KEY nelle tabelle offre diversi vantaggi.

Innanzitutto, è più veloce. È possibile utilizzare semplicemente un numero intero nelle query invece di un campo stringa più lungo. In questo modo non solo si velocizzano le query, ma si risparmia anche memoria, dato che i numeri interi sono in genere più corti.

In secondo luogo, è una pratica più sicura. Affidarsi a campi di dati applicativi come CHIAVI PRIMARIE può portare a numerose complicazioni. Ad esempio, se si usa il nome o l'indirizzo di una persona come PRIMARY KEY, si possono avere problemi quando un cliente o un utente cambia nome, si trasferisce o fa un piccolo errore di battitura.

Per migliorare la velocità delle query e l'efficienza operativa, si consiglia di aggiungere una colonna Identity a ogni tabella. Questa può servire come PRIMARY KEY con AUTO_INCREMENT e un tipo di variabile INT appropriato.

4. Ridurre al minimo i valori NULL per impostazione predefinita

Quando è possibile, si consiglia di usare NOT NULL invece di NULL.

In generale, la scelta di NOT NULL porta a query più veloci grazie a un utilizzo più efficiente degli indici ed elimina la necessità di controllare esplicitamente se ogni valore è NULL. Inoltre, si risparmia spazio di archiviazione, come documentato da MySQL, poiché le colonne NULL richiedono uno spazio di archiviazione aggiuntivo.

Questa conservazione dello spazio è particolarmente significativa se si utilizza un host web per il database, perché anche alcuni dei migliori servizi di web hosting potrebbero non offrire uno spazio di archiviazione illimitato. Anche se il risparmio di un bit per colonna può sembrare poco, può tradursi in un notevole risparmio di risorse, soprattutto se si gestisce un negozio di e-commerce con centinaia di migliaia di prodotti.

Usando NOT NULL, si può lavorare con i campi come se fossero variabili normali, evitando le potenziali complicazioni che possono derivare dall'uso di NULL.

Naturalmente, esistono ancora scenari in cui l'uso di NULL è più vantaggioso, ma nella maggior parte dei casi è possibile ottenere lo stesso risultato con NOT NULL.

5. Utilizzo della modalità Unbuffered per le interrogazioni

Per ottimizzare i tempi e l'uso della memoria, si consiglia di utilizzare query non bufferizzate.

Per impostazione predefinita, le query SQL funzionano in modalità buffer, il che può comportare un aumento dei tempi di attesa e del consumo di risorse. In questa modalità, i risultati non vengono restituiti finché l'intera query non è stata completata e vengono temporaneamente memorizzati. Questo può essere particolarmente problematico per le query più grandi e per i database più estesi, in quanto richiede una quantità significativa di memoria.

D'altra parte, le query senza buffering funzionano in modo diverso. Non memorizzano automaticamente i risultati in memoria finché la query non è stata completamente eseguita. Al contrario, è possibile iniziare a lavorare con i risultati non appena viene recuperata la prima riga.

Tuttavia, è importante notare che quando si utilizzano query non bufferizzate, non è possibile eseguire altre query sulla stessa connessione mentre si lavora attivamente sul set di risultati.

6. Ottimizzare le dimensioni della colonna per ottenere l'efficienza

La gestione efficiente dello spazio su disco è fondamentale per mantenere un motore di database ben funzionante. Un metodo semplice per assicurarsi di non ostacolare le prestazioni è l'uso di tipi di colonna compatti e poco ingombranti.

Pertanto, è consigliabile selezionare il tipo di intero che meglio si adatta alle esigenze dell'applicazione. Ad esempio, se si prevede che la tabella non avrà un numero eccezionalmente elevato di righe, non si deve usare INT come chiave primaria; si potrebbe trovare più appropriato SMALLINT o addirittura TINYINT.

Allo stesso modo, quando si ha a che fare con le date, bisogna considerare se si ha veramente bisogno della componente temporale. In caso contrario, può essere vantaggioso scegliere DATE invece di DATETIME, poiché DATETIME occupa 8 byte di memoria, mentre DATE ne richiede solo 3, con un risparmio di 5 byte.

7. Optare per le tabelle statiche per aumentare le prestazioni del database

Un altro metodo efficace per migliorare le prestazioni del database è l'utilizzo di tabelle statiche.

Ciò comporta la progettazione di tabelle senza colonne di lunghezza variabile, come TEXT o BLOB. Si possono invece utilizzare colonne CHAR, VARCHAR, BINARY e VARBINARY, ma assicurandosi che siano imbottite in modo da corrispondere alla larghezza della colonna specificata.

Le tabelle statiche offrono diversi vantaggi. Sono più veloci da elaborare e più efficienti da memorizzare nella cache. Inoltre, migliorano la sicurezza dei dati, in quanto sono più facili da ricostruire in caso di crash del sistema.

Vale la pena notare che le tabelle statiche possono, in alcuni casi, richiedere più spazio su disco rispetto alle loro controparti in formato dinamico, in particolare quando si utilizzano colonne CHAR e VARCHAR. Tuttavia, i guadagni di prestazioni ottenuti con le tabelle statiche sono probabilmente superiori alle preoccupazioni relative allo spazio su disco.

8. Implementare un mapper relazionale a oggetti (ORM)

L'impiego di un Object-Relational Mapper (ORM) è un'altra eccellente strategia per ottimizzare il flusso di lavoro del database.

Per cominciare, un ORM riduce significativamente il rischio di errore umano automatizzando varie attività. Ciò significa che si scriverà meno codice manualmente, riducendo il carico di lavoro complessivo, poiché l'ORM si occupa di compiti ripetitivi.

Inoltre, un ORM migliora la sicurezza del sistema rendendo più difficile l'iniezione di SQL. Ciò si ottiene preparando e sanificando le query, rendendo meno probabili le iniezioni dannose.

Inoltre, un ORM memorizza le entità nella cache, alleggerendo il carico sul database e sulla CPU e migliorando le prestazioni.

Naturalmente, è importante riconoscere che un ORM ha i suoi vantaggi e svantaggi e potrebbe non essere perfetto per ogni caso d'uso. Tuttavia, esistono modi per utilizzare efficacemente la mappatura relazionale degli oggetti e sono disponibili plugin alternativi per la messa a punto delle prestazioni e l'ottimizzazione che potrebbero adattarsi meglio alle vostre esigenze specifiche.

9. Esecuzione delle query DELETE e UPDATE nei segmenti

Gestire la cancellazione e l'aggiornamento dei dati, in particolare nelle tabelle di grandi dimensioni, può essere un'operazione complessa. Può richiedere molto tempo, poiché entrambe le operazioni vengono eseguite all'interno di una singola transazione. Di conseguenza, qualsiasi interruzione durante questo processo richiede un rollback dell'intera transazione, che può richiedere ancora più tempo.

Tuttavia, l'osservanza della prassi migliore di eseguire le query DELETE e UPDATE in batch può far risparmiare tempo, migliorando la concorrenza e riducendo i colli di bottiglia.

Quando si eliminano o aggiornano un numero ridotto di righe alla volta, le altre query possono continuare a essere eseguite mentre i batch vengono impegnati sul disco. Inoltre, gli eventuali rollback che potrebbero essere necessari saranno meno dispendiosi in termini di tempo.

10. Utilizzare la PROCEDURA ANALYZE() per ulteriori approfondimenti

Una pratica preziosa per l'ottimizzazione dei database consiste nello sfruttare una funzione integrata nota come PROCEDURE ANALYZE(). Se incorporato in una delle istruzioni SQL, questo comando esamina le colonne e offre suggerimenti sui tipi di dati e sulle lunghezze ottimali.

Questa funzionalità può rivelarsi particolarmente utile dopo l'importazione di nuovi dati nella tabella o quando si controlla che le tabelle esistenti non presentino irregolarità.

Attuando questi consigli, si può potenzialmente risparmiare spazio di archiviazione. Tuttavia, è importante notare che questi suggerimenti sono solo dei consigli. Dovete valutare attentamente se sono in linea con i vostri requisiti e casi d'uso specifici.

Conclusione

L'ottimizzazione del database può essere impegnativa, ma trascurarla può influire in modo significativo sull'applicazione web, causando problemi di prestazioni.

Seguendo queste 10 best practice per l'ottimizzazione dei database, gli sviluppatori web possono aprire la strada a un'esperienza utente migliore e a una gestione più efficiente delle risorse.

Dopo aver messo in pratica questi metodi, prendete in considerazione la possibilità di esplorare altri suggerimenti per migliorare ulteriormente le prestazioni del vostro database.

Domande frequenti (FAQS)

1. Che cos'è l'ottimizzazione del database e perché è importante per gli sviluppatori web?

L'ottimizzazione dei database è il processo di miglioramento delle prestazioni, dell'efficienza e dell'affidabilità di un sistema di database. È fondamentale per gli sviluppatori web perché influisce direttamente sulla velocità e sulla reattività delle applicazioni web, migliorando l'esperienza dell'utente.

2. Quali sono i problemi comuni di prestazioni che gli sviluppatori web devono affrontare con i database?

I problemi di prestazioni più comuni includono la lentezza dell'esecuzione delle query, l'elevato utilizzo delle risorse, i colli di bottiglia del database e i problemi di scalabilità, tutti fattori che possono influire sulle prestazioni complessive di un'applicazione web.

3. Quali sono i principali vantaggi dell'ottimizzazione di un database per le applicazioni web?

L'ottimizzazione di un database può portare a tempi di risposta alle query più rapidi, a una maggiore scalabilità, a una riduzione dei costi operativi, a una maggiore sicurezza e a una migliore soddisfazione degli utenti.