De 10 bästa metoderna för optimering av databaser för webbutvecklare

Introduktion

Att förbättra databasernas prestanda har blivit en viktig uppgift för webbutvecklare, eftersom det direkt påverkar kvaliteten på användarnas interaktion med webbapplikationer, särskilt i samband med utveckling av webbapplikationer i Sydney. Även om det kanske inte låter så spännande, så överväger fördelarna med att göra det. En korrekt optimering av databasen kan leda till förbättrad prestanda, färre flaskhalsar och resursbesparingar.

Den goda nyheten är att det finns optimeringstekniker som inte kräver den expertisnivå som vanligtvis förknippas med en databasadministratörs kunskaper om SQL-frågor.

För att hjälpa dig att påbörja denna resa kommer vi att utforska tio värdefulla metoder som webbutvecklare kan följa för att optimera sina databaser. När du har implementerat dessa metoder kan du alltid fördjupa dig i databasoptimeringens värld.

1. Använd EXPLAIN med dina SELECT-frågor

Att använda nyckelordet EXPLAIN är en effektiv metod för att snabbt hantera tröga frågor. Det ger dig värdefulla insikter om hur din fråga kommer att exekveras och hjälper dig att upptäcka områden där det är möjligt att optimera frågan.

För att använda EXPLAIN behöver du bara lägga till nyckelordet EXPLAIN till din SELECT-fråga. Den här åtgärden utlöser inte den faktiska frågan utan visar istället exekveringsplanen.

Vid en närmare granskning av resultaten kommer du att kunna identifiera potentiella flaskhalsar eller andra problem, t.ex. saknade index, och därefter minska antalet rader som skannas.

Tack vare EXPLAIN-verktyget kan du optimera din fråga eller, vid behov, förbättra dina tabellstrukturer.

2. Inkludera index för sökta kolumner

Om du ofta söker i en specifik kolumn i din tabell kan du förbättra frågans prestanda avsevärt genom att lägga till ett index för den kolumnen.

Genom att introducera ett index i din sökta kolumn kan du minska svarstiderna och optimera resursutnyttjandet. Även om inte alla frågor drar nytta av indexering, visar det sig vara värdefullt i de flesta fall.

Det är dock viktigt att notera att det tar längre tid att underhålla en indexerad tabell än en oindexerad. Detta beror på att indexen också kräver uppdateringar. Därför är det tillrådligt att skapa index endast för kolumner som ofta söks, snarare än för tabeller som genomgår mer frekventa uppdateringar än läsningar.

Relaterad blogg: 10 sätt att indexera din webbplats snabbare på Google

3. Använd identitetsfält när det är möjligt

Att integrera ett identitetsfält som PRIMARY KEY i dina tabeller ger flera fördelar.

Först och främst är det snabbare. Du kan helt enkelt använda ett heltal i dina frågor istället för ett längre strängfält. Detta snabbar inte bara upp dina frågor utan sparar också minne eftersom heltal vanligtvis är kortare.

För det andra är det en säkrare metod. Att förlita sig på applikationsdatafält som PRIMARY KEYS kan leda till många komplikationer. Om du t.ex. använder en persons namn eller adress som PRIMARY KEY kan du få problem när en kund eller användare ändrar sitt namn, flyttar eller till och med gör ett mindre stavfel.

För att öka hastigheten på sökningar och effektiviteten i verksamheten kan du överväga att lägga till en identitetskolumn i varje tabell. Den kan fungera som en PRIMARY KEY med AUTO_INCREMENT och en lämplig INT-variabeltyp.

4. Minimera NULL-värden som standard

När det är möjligt ska du använda NOT NULL istället för NULL.

I allmänhet leder valet av NOT NULL till snabbare frågor på grund av effektivare indexutnyttjande och eliminerar behovet av att uttryckligen kontrollera om varje värde är NULL. Dessutom sparar du lagringsutrymme, vilket dokumenteras av MySQL, eftersom NULL-kolumner kräver extra lagring.

Detta är särskilt viktigt om du använder ett webbhotell för din databas, eftersom även de bästa webbhotellen kanske inte erbjuder obegränsat lagringsutrymme. Att spara en bit per kolumn kanske inte verkar så mycket, men det kan innebära betydande resursbesparingar, särskilt om du hanterar en e-handelsbutik med hundratusentals produkter.

Genom att använda NOT NULL kan du arbeta med dina fält som vanliga variabler samtidigt som du undviker potentiella komplikationer som kan uppstå vid användning av NULL.

Naturligtvis finns det fortfarande scenarier där det är mer fördelaktigt att använda NULL, men i de flesta fall kan du uppnå samma resultat med NOT NULL.

5. Använd obuffrat läge för frågor

För att optimera både tid och minnesanvändning kan du överväga att använda unbuffered queries.

Som standard körs SQL-frågor i buffrat läge, vilket kan leda till längre väntetider och ökad resursförbrukning. I det här läget returneras inte resultaten förrän hela frågan har slutförts, och de lagras tillfälligt i minnet. Detta kan vara särskilt problematiskt för större frågor och omfattande databaser, eftersom det kräver en betydande mängd minne.

Å andra sidan fungerar obuffrade frågor annorlunda. De lagrar inte automatiskt resultaten i minnet förrän frågan har exekverats fullständigt. Istället kan du börja arbeta med resultaten så snart den första raden har hämtats.

Det är dock viktigt att notera att när du använder obuffrade frågor kan du inte ställa ytterligare frågor på samma anslutning medan du aktivt arbetar med resultatuppsättningen.

6. Optimera kolonnstorleken för effektivitet

Effektiv hantering av diskutrymme är avgörande för att upprätthålla en välpresterande databasmotor. En enkel metod för att säkerställa att du inte försämrar prestandan är att använda kompakta och utrymmesbesparande kolumntyper.

Därför är det lämpligt att välja den heltalstyp som bäst passar din applikations behov. Om du t.ex. räknar med att tabellen inte kommer att ha särskilt många rader ska du inte använda INT som primärnyckel, utan kanske SMALLINT eller till och med TINYINT.

På samma sätt bör du överväga om du verkligen behöver tidskomponenten när du hanterar datum. Om inte, kan det vara en fördel att välja DATE istället för DATETIME, eftersom DATETIME upptar 8 byte lagringsutrymme, medan DATE endast kräver 3 byte, vilket innebär en besparing på 5 byte.

7. Välj statiska tabeller för att öka databasens prestanda

En annan effektiv metod för att förbättra databasens prestanda är att använda statiska tabeller.

Detta innebär att du utformar dina tabeller utan kolumner med variabla längder, t.ex. TEXT eller BLOB. Använd istället kolumnerna CHAR, VARCHAR, BINARY och VARBINARY, men se till att de är utfyllda så att de matchar den angivna kolumnbredden.

Statiska tabeller har flera fördelar. De är snabbare att bearbeta och mer effektiva att cachelagra. Dessutom ökar de datasäkerheten, eftersom de är lättare att rekonstruera i händelse av en systemkrasch.

Det är värt att notera att statiska tabeller i vissa fall kan kräva mer diskutrymme än sina motsvarigheter i dynamiskt format, särskilt när CHAR- och VARCHAR-kolumner används. De prestandavinster som uppnås med statiska tabeller kommer dock sannolikt att uppväga eventuella problem med diskutrymme.

8. Implementera en ORM (Object-Relational Mapper)

Att använda en ORM (Object-Relational Mapper) är en annan utmärkt strategi för att optimera databasens arbetsflöde.

Till att börja med minimerar en ORM risken för mänskliga fel genom att automatisera olika uppgifter. Det innebär att du kommer att skriva mindre kod manuellt, vilket minskar din totala arbetsbelastning eftersom ORM tar hand om repetitiva uppgifter.

Dessutom förbättrar en ORM systemsäkerheten genom att göra SQL-injektion mer utmanande. Detta uppnås genom att förbereda och sanera frågor, vilket gör skadliga injektioner mindre sannolika.

Dessutom cachar en ORM entiteter i minnet, vilket minskar belastningen på databasen och processorn, vilket kan leda till förbättrad prestanda.

Naturligtvis är det viktigt att vara medveten om att en ORM har sina fördelar och nackdelar och kanske inte passar perfekt för alla användningsfall. Det finns dock sätt att använda objekt-relationsmappning effektivt, och det finns alternativa plugins för prestandajustering och optimering som kanske passar dina specifika behov bättre.

9. Utför DELETE- och UPDATE-frågor i segment

Att hantera radering och uppdatering av data, särskilt i omfattande tabeller, kan vara en komplicerad uppgift. Det kan ta mycket tid eftersom båda dessa operationer utförs inom en enda transaktion. Om det uppstår avbrott under processen måste hela transaktionen återställas, vilket kan vara ännu mer tidskrävande.

Om du följer bästa praxis och kör DELETE- och UPDATE-frågor i batcher kan du dock spara tid genom att förbättra samtidigheten och minska flaskhalsar.

När du tar bort eller uppdaterar ett mindre antal rader åt gången kan andra frågor fortsätta att exekveras medan batcherna lagras på disken. Dessutom kommer eventuella rollbacks som kan krävas att vara mindre tidskrävande.

10. Använd PROCEDURE ANALYZE() för ytterligare insikter

En värdefull databasoptimering innebär att man utnyttjar en inbyggd funktion som kallas PROCEDURE ANALYZE(). När kommandot infogas i en av dina SQL-satser undersöker det dina kolumner och ger rekommendationer om optimala datatyper och längder.

Denna funktion kan vara särskilt användbar efter import av nya data till din tabell eller när du kontrollerar dina befintliga tabeller för eventuella oegentligheter.

Genom att implementera dessa rekommendationer kan du potentiellt spara lagringsutrymme. Det är dock viktigt att notera att dessa förslag är just rekommendationer. Du bör noga överväga om de stämmer överens med dina specifika krav och användningsområden.

Slutsats

Databasoptimering kan vara en utmaning, men om den försummas kan det påverka din webbapplikation avsevärt och leda till prestandaproblem.

Genom att följa dessa 10 bästa metoder för databasoptimering kan webbutvecklare bana väg för förbättrade användarupplevelser och effektivare resurshantering.

När du har använt dessa metoder kan du överväga att utforska ytterligare tips för att ytterligare förbättra databasens prestanda.

Ofta ställda frågor (FAQS)

1. Vad är databasoptimering och varför är det viktigt för webbutvecklare?

Databasoptimering är processen för att förbättra prestanda, effektivitet och tillförlitlighet hos ett databassystem. Det är viktigt för webbutvecklare eftersom det direkt påverkar webbapplikationernas hastighet och responsivitet, vilket leder till en bättre användarupplevelse.

2. Vilka är de vanligaste prestandaproblemen som webbutvecklare stöter på med databaser?

Vanliga prestandaproblem är långsam exekvering av frågor, högt resursutnyttjande, flaskhalsar i databasen och skalbarhetsproblem, som alla kan påverka den övergripande prestandan för en webbapplikation.

3. Vilka är de viktigaste fördelarna med att optimera en databas för webbapplikationer?

Optimering av en databas kan leda till snabbare svarstider, förbättrad skalbarhet, minskade driftskostnader, ökad säkerhet och bättre användartillfredsställelse.