10 найкращих практик оптимізації баз даних для веб-розробників

Вступ

Підвищення продуктивності баз даних стало критично важливим завданням для веб-розробників, оскільки це безпосередньо впливає на якість взаємодії користувачів з веб-додатками, особливо в контексті розробки веб-додатків в Сіднеї. Хоча це може звучати не дуже захоплююче, переваги цього процесу переважають над зусиллями, що витрачаються на нього. Правильна оптимізація бази даних може призвести до підвищення продуктивності, зменшення кількості вузьких місць і економії ресурсів.

Хороша новина полягає в тому, що існують методи оптимізації, які не вимагають від адміністратора бази даних знань SQL-запитів, які зазвичай асоціюються з його досвідом.

Щоб допомогти вам розпочати цей шлях, ми розглянемо десять цінних практик, яких веб-розробники можуть дотримуватися для оптимізації своїх баз даних. Застосувавши ці практики, ви завжди зможете заглибитися у світ оптимізації баз даних.

1. Використовуйте EXPLAIN із запитами SELECT

Використання ключового слова EXPLAIN є ефективним методом для швидкого вирішення повільних запитів. Воно надає цінну інформацію про те, як буде виконано запит, і допомагає виявити області, де можлива оптимізація запиту.

Щоб використати EXPLAIN, просто додайте ключове слово EXPLAIN до запиту SELECT. Ця дія не запускає власне запит, натомість ви отримаєте план його виконання.

При детальному вивченні результатів ви зможете визначити потенційні вузькі місця або інші проблеми, наприклад, відсутні індекси, і згодом зменшити кількість сканованих рядків.

Завдяки інструменту EXPLAIN ви можете оптимізувати запит або, за необхідності, покращити структуру таблиць.

2. Включити індекси на шуканих стовпцях

Якщо ви часто шукаєте певний стовпець у таблиці, ви можете значно підвищити продуктивність запиту, додавши індекс до цього стовпця.

Додавання індексу до шуканого стовпця може скоротити час відповіді та оптимізувати використання ресурсів. Хоча індексація корисна не для всіх запитів, у більшості випадків вона виявляється корисною.

Важливо зазначити, що підтримка індексованої таблиці займає більше часу, ніж неіндексованої. Це пов'язано з тим, що індекси також потребують оновлення. Тому бажано створювати індекси лише для стовпців, за якими часто виконується пошук, а не для таблиць, які частіше оновлюються, ніж читаються.

Блог на тему: 10 способів пришвидшити індексацію вашого сайту в Google

3. Використовуйте ідентифікаційні поля, коли це можливо

Включення поля ідентифікатора як ПЕРВИННОГО КЛЮЧА до ваших таблиць має кілька переваг.

Перш за все, це швидше. Ви можете просто використовувати ціле число у своїх запитах замість довшого рядкового поля. Це не тільки прискорить ваші запити, але й заощадить пам'ять, оскільки цілі числа зазвичай коротші.

По-друге, це безпечніша практика. Використання полів даних програми як ПЕРВИННИХ КЛЮЧІВ може призвести до численних ускладнень. Наприклад, якщо ви використовуєте ім'я або адресу людини як ПЕРВИННИЙ КЛЮЧ, ви можете зіткнутися з проблемами, коли клієнт або користувач змінить своє ім'я, переїде або навіть зробить незначну помилку.

Щоб підвищити швидкість запитів і ефективність роботи, подумайте про додавання стовпця ідентифікатора до кожної таблиці. Він може слугувати первинним ключем (PRIMARY KEY) з автоінкрементом (AUTO_INCREMENT) і відповідним типом змінної INT.

4. Мінімізувати NULL-значення за замовчуванням

Коли це можливо, використовуйте NOT NULL замість NULL.

Загалом, вибір NOT NULL призводить до швидшого виконання запитів завдяки ефективнішому використанню індексів і усуває необхідність явно перевіряти, чи є кожне значення NULL. Крім того, ви заощадите місце в сховищі, як це задокументовано в MySQL, оскільки NULL-стовпці вимагають додаткового місця.

Така економія місця особливо важлива, якщо ви використовуєте веб-хостинг для своєї бази даних, оскільки навіть деякі з найкращих послуг веб-хостингу не можуть запропонувати необмежений обсяг пам'яті. Хоча економія одного біта на стовпець може здатися несуттєвою, вона може призвести до значної економії ресурсів, особливо якщо ви керуєте інтернет-магазином з сотнями тисяч товарів.

Використовуючи NOT NULL, ви можете працювати з полями як зі звичайними змінними, уникаючи потенційних ускладнень, які можуть виникнути через використання NULL.

Звичайно, існують сценарії, де використання NULL є більш вигідним, але в більшості випадків ви можете досягти того ж результату, використовуючи NOT NULL.

5. Використання небуферизованого режиму для запитів

Щоб оптимізувати використання часу та пам'яті, використовуйте небуферизовані запити.

За замовчуванням SQL-запити працюють у буферизованому режимі, що може призвести до збільшення часу очікування та споживання ресурсів. У цьому режимі результати не повертаються до завершення всього запиту, а тимчасово зберігаються в пам'яті. Це може бути особливо проблематично для великих запитів і великих баз даних, оскільки вимагає значного обсягу пам'яті.

З іншого боку, небуферизовані запити працюють інакше. Вони не зберігають результати в пам'яті автоматично, доки запит не буде повністю виконано. Замість цього, ви можете почати працювати з результатами, як тільки буде отримано перший рядок.

Однак важливо зазначити, що при використанні небуферизованих запитів ви не можете видавати додаткові запити до того самого з'єднання, поки ви активно працюєте з набором результатів.

6. Оптимізуйте розмір стовпця для ефективності

Ефективне керування дисковим простором має вирішальне значення для підтримки ефективної роботи движка бази даних. Один з простих способів не знижувати продуктивність - це використання компактних типів стовпців, які економлять місце на диску.

Тому бажано вибрати тип цілого числа, який найкраще відповідає потребам вашої програми. Наприклад, якщо ви очікуєте, що ваша таблиця не матиме надто великої кількості рядків, не варто за замовчуванням використовувати INT як первинний ключ; ви можете виявити, що SMALLINT або навіть TINYINT є більш доречними.

Аналогічно, працюючи з датами, подумайте, чи дійсно вам потрібен часовий компонент. Якщо ні, то використання DATE замість DATETIME може бути вигідним, оскільки DATETIME займає 8 байт пам'яті, тоді як DATE потребує лише 3 байти, що дає економію у 5 байт.

7. Вибирайте статичні таблиці для підвищення продуктивності бази даних

Ще одним ефективним методом підвищення продуктивності бази даних є використання статичних таблиць.

Це означає, що ви не повинні створювати таблиці без стовпців змінної довжини, таких як TEXT або BLOB. Натомість використовуйте стовпці типів CHAR, VARCHAR, BINARY та VARBINARY, але переконайтеся, що вони мають пробіли відповідно до заданої ширини стовпця.

Статичні таблиці мають кілька переваг. Вони швидше обробляються та ефективніше кешуються. Крім того, вони підвищують безпеку даних, оскільки їх легше відновити в разі збою системи.

Варто зазначити, що статичні таблиці в деяких випадках можуть вимагати більше місця на диску, ніж їхні динамічні аналоги, особливо коли використовуються стовпці CHAR і VARCHAR. Однак приріст продуктивності, досягнутий завдяки статичним таблицям, швидше за все, переважає будь-які занепокоєння щодо дискового простору.

8. Реалізація об'єктно-реляційного маппера (ORM)

Використання об'єктно-реляційного маппера (ORM) - ще одна чудова стратегія для оптимізації робочого процесу вашої бази даних.

Почнемо з того, що ORM значно мінімізує ризик людської помилки, автоматизуючи різні завдання. Це означає, що ви будете писати менше коду вручну, зменшуючи загальне робоче навантаження, оскільки ORM бере на себе повторювані завдання.

Крім того, ORM підвищує безпеку системи, роблячи SQL-ін'єкції більш складними. Це досягається завдяки підготовці та санітарній обробці запитів, що зменшує ймовірність зловмисних ін'єкцій.

Крім того, ORM кешує сутності в пам'яті, зменшуючи навантаження на вашу базу даних і процесор, що може призвести до підвищення продуктивності.

Звичайно, важливо визнати, що ORM має свої переваги та недоліки і не може ідеально підходити для кожного випадку використання. Однак, існують способи ефективного використання об'єктно-реляційного відображення, а також альтернативні плагіни для налаштування продуктивності та оптимізації, які можуть краще відповідати вашим конкретним потребам.

9. Виконання запитів DELETE та UPDATE у сегментах

Видалення та оновлення даних, особливо у великих таблицях, може бути складним завданням. Це може зайняти значний час, оскільки обидві ці операції виконуються в межах однієї транзакції. Отже, будь-які переривання під час цього процесу вимагають відкату всієї транзакції, що може зайняти ще більше часу.

Однак дотримання найкращої практики запуску запитів DELETE і UPDATE в пакетах може заощадити час за рахунок підвищення паралелізму і зменшення вузьких місць.

Коли ви видаляєте або оновлюєте меншу кількість рядків за раз, інші запити можуть продовжувати виконуватися, поки пакети фіксуються на диску. Крім того, будь-які потенційні відкати, які можуть знадобитися, займуть менше часу.

10. Використання процедури ANALYZE() для отримання додаткової інформації

Цінною практикою оптимізації бази даних є використання вбудованої функції, відомої як АНАЛІЗ ПРОЦЕДУРИ(). Вбудована в один з операторів SQL, ця команда аналізує ваші стовпці і пропонує рекомендації щодо оптимальних типів і довжини даних.

Ця функція може виявитися особливо корисною після імпорту нових даних у вашу таблицю або при перевірці існуючих таблиць на наявність будь-яких відхилень.

Дотримуючись цих рекомендацій, ви можете заощадити місце в сховищі. Однак, важливо зазначити, що ці рекомендації є лише рекомендаціями. Вам слід ретельно обміркувати, чи відповідають вони вашим конкретним вимогам і сценаріям використання.

Висновок

Оптимізація бази даних може бути складним завданням, але нехтування нею може суттєво вплинути на ваш веб-додаток, що призведе до проблем з продуктивністю.

Дотримуючись цих 10 найкращих практик оптимізації баз даних, веб-розробники можуть прокласти шлях до покращення користувацького досвіду та більш ефективного управління ресурсами.

Після того, як ви застосуєте ці методи на практиці, розгляньте додаткові поради для подальшого підвищення продуктивності вашої бази даних.

Часті запитання (FAQS)

1. Що таке оптимізація баз даних і чому вона важлива для веб-розробників?

Оптимізація баз даних - це процес підвищення продуктивності, ефективності та надійності системи баз даних. Вона має вирішальне значення для веб-розробників, оскільки безпосередньо впливає на швидкість і швидкість відгуку веб-додатків, що призводить до кращого користувацького досвіду.

2. З якими загальними проблемами продуктивності стикаються веб-розробники при роботі з базами даних?

Поширеними проблемами продуктивності є повільне виконання запитів, високе використання ресурсів, вузькі місця в базі даних і проблеми з масштабуванням, які можуть вплинути на загальну продуктивність веб-додатку.

3. Які ключові переваги оптимізації бази даних для веб-додатків?

Оптимізація бази даних може призвести до прискорення часу відповіді на запити, покращення масштабованості, зменшення операційних витрат, підвищення безпеки та задоволеності користувачів.