10 najlepszych praktyk optymalizacji baz danych dla twórców stron internetowych

Wprowadzenie

Zwiększanie wydajności baz danych stało się krytycznym zadaniem dla twórców stron internetowych, ponieważ ma bezpośredni wpływ na jakość interakcji użytkowników z aplikacjami internetowymi, zwłaszcza w kontekście tworzenia aplikacji internetowych Sydney. Choć może nie brzmi to szczególnie ekscytująco, korzyści z tego płynące przewyższają związany z tym wysiłek. Właściwa optymalizacja bazy danych może prowadzić do poprawy wydajności, zmniejszenia liczby wąskich gardeł i oszczędności zasobów.

Dobrą wiadomością jest to, że dostępne są techniki optymalizacji, które nie wymagają od administratora bazy danych wiedzy specjalistycznej związanej z zapytaniami SQL.

Aby pomóc Ci rozpocząć tę podróż, zbadamy dziesięć cennych praktyk, które twórcy stron internetowych mogą zastosować w celu optymalizacji swoich baz danych. Po wdrożeniu tych praktyk zawsze możesz zagłębić się w świat optymalizacji baz danych.

1. Wykorzystanie EXPLAIN w zapytaniach SELECT

Zastosowanie słowa kluczowego EXPLAIN jest skuteczną metodą szybkiego rozwiązywania powolnych zapytań. Zapewnia cenny wgląd w sposób wykonywania zapytania, pomagając w odkrywaniu obszarów, w których możliwa jest optymalizacja zapytania.

Aby użyć EXPLAIN, wystarczy dodać słowo kluczowe EXPLAIN do zapytania SELECT. Ta akcja nie uruchamia rzeczywistego zapytania, ale zamiast tego przedstawia plan wykonania.

Po bliższym przyjrzeniu się wynikom, będziesz w stanie wskazać potencjalne wąskie gardła lub inne problemy, takie jak brakujące indeksy, a następnie zmniejszyć liczbę skanowanych wierszy.

Dzięki narzędziu EXPLAIN można zoptymalizować zapytanie lub, w razie potrzeby, ulepszyć struktury tabel.

2. Dołącz indeksy do przeszukiwanych kolumn

Jeśli często przeszukujesz określoną kolumnę w tabeli, możesz znacznie zwiększyć wydajność zapytań, dodając indeks do tej kolumny.

Wprowadzenie indeksu do wyszukiwanej kolumny może skrócić czas odpowiedzi i zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Chociaż nie wszystkie zapytania korzystają z indeksowania, okazuje się ono cenne w większości przypadków.

Należy jednak pamiętać, że utrzymanie tabeli indeksowanej zajmuje więcej czasu niż tabeli nieindeksowanej. Wynika to z faktu, że indeksy wymagają również aktualizacji. Dlatego zaleca się tworzenie indeksów tylko dla kolumn, które są często przeszukiwane, a nie dla tabel, które podlegają częstszym aktualizacjom niż odczytom.

Powiązany blog: 10 sposobów na szybsze indeksowanie witryny w Google

3. W miarę możliwości wykorzystuj pola tożsamości

Włączenie pola tożsamości jako klucza PRIMARY KEY w tabelach oferuje kilka korzyści.

Przede wszystkim jest szybszy. W zapytaniach można po prostu użyć liczby całkowitej zamiast dłuższego pola typu string. Nie tylko przyspiesza to zapytania, ale także oszczędza pamięć, ponieważ liczby całkowite są zazwyczaj krótsze.

Po drugie, jest to bezpieczniejsza praktyka. Poleganie na polach danych aplikacji jako KLUCZACH PODSTAWOWYCH może prowadzić do wielu komplikacji. Na przykład, jeśli użyjesz imienia i nazwiska lub adresu osoby jako klucza głównego, możesz napotkać problemy, gdy klient lub użytkownik zmieni swoje imię i nazwisko, przeprowadzi się lub nawet popełni drobną literówkę.

Aby zwiększyć szybkość zapytań i wydajność operacyjną, należy rozważyć dodanie kolumny tożsamości do każdej tabeli. Może ona służyć jako PRIMARY KEY z AUTO_INCREMENT i odpowiednim typem zmiennej INT.

4. Domyślnie zminimalizuj wartości NULL

Gdy tylko jest to możliwe, należy używać NOT NULL zamiast NULL.

Ogólnie rzecz biorąc, wybór NOT NULL prowadzi do szybszych zapytań ze względu na bardziej efektywne wykorzystanie indeksu i eliminuje potrzebę jawnego sprawdzania, czy każda wartość jest NULL. Dodatkowo zaoszczędzisz przestrzeń dyskową, jak udokumentowano w MySQL, ponieważ kolumny NULL wymagają dodatkowej pamięci.

Ta oszczędność miejsca jest szczególnie istotna, jeśli korzystasz z hosta internetowego dla swojej bazy danych, ponieważ nawet niektóre z najlepszych usług hostingowych mogą nie oferować nieograniczonej przestrzeni dyskowej. Chociaż oszczędność jednego bitu na kolumnę może nie wydawać się znacząca, może przełożyć się na znaczne oszczędności zasobów, zwłaszcza jeśli zarządzasz sklepem eCommerce z setkami tysięcy produktów.

Używając NOT NULL, można pracować z polami jak ze zwykłymi zmiennymi, unikając potencjalnych komplikacji, które mogą wyniknąć z użycia NULL.

Oczywiście nadal istnieją scenariusze, w których użycie NULL jest bardziej korzystne, ale w większości przypadków można osiągnąć ten sam wynik za pomocą NOT NULL.

5. Wykorzystanie trybu niebuforowanego dla zapytań

Aby zoptymalizować zarówno czas, jak i wykorzystanie pamięci, warto rozważyć zastosowanie zapytań niebuforowanych.

Domyślnie zapytania SQL działają w trybie buforowanym, co może prowadzić do wydłużenia czasu oczekiwania i zużycia zasobów. W tym trybie wyniki są zwracane dopiero po zakończeniu całego zapytania i są tymczasowo przechowywane w pamięci. Może to być szczególnie problematyczne w przypadku większych zapytań i rozbudowanych baz danych, ponieważ wymaga znacznej ilości pamięci.

Z drugiej strony, zapytania niebuforowane działają inaczej. Nie przechowują one automatycznie wyników w pamięci, dopóki zapytanie nie zostanie w pełni wykonane. Zamiast tego można rozpocząć pracę z wynikami natychmiast po pobraniu pierwszego wiersza.

Należy jednak pamiętać, że w przypadku korzystania z zapytań niebuforowanych nie można wydawać dodatkowych zapytań w ramach tego samego połączenia podczas aktywnej pracy nad zestawem wyników.

6. Optymalizacja rozmiaru kolumny pod kątem wydajności

Efektywne zarządzanie przestrzenią dyskową ma kluczowe znaczenie dla utrzymania dobrze działającego silnika bazy danych. Jedną z prostych metod, aby upewnić się, że nie ograniczasz wydajności, jest użycie kompaktowych i oszczędzających miejsce typów kolumn.

Dlatego zaleca się wybranie typu całkowitoliczbowego, który najlepiej odpowiada potrzebom aplikacji. Na przykład, jeśli przewidujesz, że twoja tabela nie będzie miała wyjątkowo dużej liczby wierszy, nie używaj domyślnie INT jako klucza głównego; może się okazać, że SMALLINT lub nawet TINYINT jest bardziej odpowiedni.

Podobnie, gdy mamy do czynienia z datami, należy rozważyć, czy składnik czasu jest rzeczywiście potrzebny. Jeśli nie, wybranie DATE zamiast DATETIME może być korzystne, ponieważ DATETIME zajmuje 8 bajtów pamięci, podczas gdy DATE wymaga tylko 3 bajtów, co daje oszczędność 5 bajtów.

7. Wybierz tabele statyczne, aby zwiększyć wydajność bazy danych

Inną skuteczną metodą zwiększenia wydajności bazy danych jest wykorzystanie tabel statycznych.

Wiąże się to z projektowaniem tabel bez kolumn o zmiennej długości, takich jak TEXT lub BLOB. Zamiast tego rozważ użycie kolumn CHAR, VARCHAR, BINARY i VARBINARY, ale upewnij się, że są one wypełnione zgodnie z określoną szerokością kolumny.

Tabele statyczne mają kilka zalet. Są szybsze w przetwarzaniu i wydajniejsze w buforowaniu. Ponadto zwiększają bezpieczeństwo danych, ponieważ łatwiej je zrekonstruować w przypadku awarii systemu.

Warto zauważyć, że tabele statyczne mogą w niektórych przypadkach wymagać więcej miejsca na dysku niż ich odpowiedniki w formacie dynamicznym, zwłaszcza gdy używane są kolumny CHAR i VARCHAR. Jednak wzrost wydajności uzyskany dzięki tabelom statycznym prawdopodobnie przeważy wszelkie obawy dotyczące miejsca na dysku.

8. Wdrożenie mapowania obiektowo-relacyjnego (ORM)

Zastosowanie mapowania obiektowo-relacyjnego (ORM) to kolejna doskonała strategia optymalizacji przepływu pracy w bazie danych.

Po pierwsze, ORM znacznie minimalizuje ryzyko błędu ludzkiego poprzez automatyzację różnych zadań. Oznacza to, że będziesz pisać mniej kodu ręcznie, zmniejszając ogólne obciążenie pracą, ponieważ ORM zajmuje się powtarzalnymi zadaniami.

Co więcej, ORM zwiększa bezpieczeństwo systemu, czyniąc wstrzykiwanie kodu SQL trudniejszym. Osiąga to poprzez przygotowywanie i oczyszczanie zapytań, dzięki czemu złośliwe wstrzyknięcia są mniej prawdopodobne.

Ponadto, ORM buforuje encje w pamięci, odciążając bazę danych i procesor, co może prowadzić do poprawy wydajności.

Oczywiście ważne jest, aby przyznać, że ORM ma swoje zalety i wady i może nie być idealnym rozwiązaniem dla każdego przypadku użycia. Istnieją jednak sposoby na efektywne wykorzystanie mapowania obiektowo-relacyjnego i dostępne są alternatywne wtyczki do dostrajania wydajności i optymalizacji, które mogą lepiej odpowiadać konkretnym potrzebom.

9. Wykonywanie zapytań DELETE i UPDATE w segmentach

Obsługa usuwania i aktualizacji danych, szczególnie w rozbudowanych tabelach, może być złożonym zadaniem. Może pochłaniać sporo czasu, gdyż obie te operacje wykonywane są w ramach pojedynczej transakcji. W związku z tym wszelkie przerwy podczas tego procesu wymagają wycofania całej transakcji, co może być jeszcze bardziej czasochłonne.

Jednak stosowanie się do najlepszych praktyk uruchamiania zapytań DELETE i UPDATE w partiach może przynieść oszczędności czasu poprzez zwiększenie współbieżności i zmniejszenie wąskich gardeł.

Podczas usuwania lub aktualizacji mniejszej liczby wierszy na raz, inne zapytania mogą być nadal wykonywane, podczas gdy partie są zatwierdzane na dysku. Co więcej, wszelkie potencjalne wycofania, które mogą być wymagane, będą mniej czasochłonne.

10. Wykorzystanie PROCEDURY ANALYZE() w celu uzyskania dodatkowych informacji

Cenna praktyka optymalizacji bazy danych polega na wykorzystaniu wbudowanej funkcji znanej jako PROCEDURE ANALYZE(). Po włączeniu do jednej z instrukcji SQL, polecenie to analizuje kolumny i oferuje zalecenia dotyczące optymalnych typów danych i długości.

Funkcja ta może okazać się szczególnie korzystna po zaimportowaniu nowych danych do tabeli lub podczas sprawdzania istniejących tabel pod kątem wszelkich nieprawidłowości.

Wdrażając te zalecenia, można potencjalnie zaoszczędzić miejsce na dysku. Należy jednak pamiętać, że te sugestie są tylko zaleceniami. Należy dokładnie rozważyć, czy są one zgodne z konkretnymi wymaganiami i przypadkami użycia.

Wnioski

Optymalizacja bazy danych może stanowić wyzwanie, ale zaniedbanie jej może znacząco wpłynąć na aplikację internetową, prowadząc do problemów z wydajnością.

Przestrzegając tych 10 najlepszych praktyk w zakresie optymalizacji baz danych, twórcy stron internetowych mogą utorować drogę do lepszych doświadczeń użytkowników i bardziej efektywnego zarządzania zasobami.

Po wprowadzeniu tych metod w życie, warto rozważyć zapoznanie się z dodatkowymi wskazówkami, aby jeszcze bardziej zwiększyć wydajność bazy danych.

Często zadawane pytania (FAQ)

1. Czym jest optymalizacja bazy danych i dlaczego jest ważna dla twórców stron internetowych?

Optymalizacja bazy danych to proces poprawy wydajności, efektywności i niezawodności systemu bazodanowego. Ma to kluczowe znaczenie dla twórców stron internetowych, ponieważ bezpośrednio wpływa na szybkość i szybkość reakcji aplikacji internetowych, prowadząc do lepszego doświadczenia użytkownika.

2. Jakie są typowe problemy z wydajnością baz danych, z którymi borykają się twórcy stron internetowych?

Typowe problemy z wydajnością obejmują powolne wykonywanie zapytań, wysokie wykorzystanie zasobów, wąskie gardła bazy danych i problemy ze skalowalnością, z których wszystkie mogą wpływać na ogólną wydajność aplikacji internetowej.

3. Jakie są kluczowe korzyści z optymalizacji bazy danych dla aplikacji internetowych?

Optymalizacja bazy danych może skutkować szybszym czasem odpowiedzi na zapytania, lepszą skalowalnością, zmniejszonymi kosztami operacyjnymi, zwiększonym bezpieczeństwem i większą satysfakcją użytkowników.