تقع قواعد البيانات في قلب العديد من التطبيقات وهي ضرورية لتخزين البيانات واستردادها. ومع ذلك ، على الرغم من أهميتها ، يمكن أن تكون قواعد البيانات عرضة لمشكلات الأداء التي يمكن أن تؤثر على أداء التطبيق. في هذا المنشور ، نغطي خمسة من أكثر مشكلات أداء قاعدة البيانات شيوعا وإصلاحاتها.
1. نقص الفهارس
تعد الفهارس مكونا مهما لأداء قاعدة البيانات. الفهرس هو في الأساس بنية بيانات تسمح لقاعدة البيانات بالعثور على بيانات محددة بسرعة. عندما تحتوي قاعدة البيانات على نقص في الفهارس ، فقد يؤدي ذلك إلى استعلامات بطيئة وضعف الأداء العام.
لنفترض أن لدينا قاعدة بيانات تحتوي على أربعة جداول: tbl_Classroom و tbl_Class و tbl_Student و tbl_Session. يحتوي الجدول tbl_Classroom على معلومات حول كل فصل دراسي، مثل اسم المبنى ورقم الغرفة. يحتوي الجدول tbl_Class على معلومات حول كل فصل ، مثل اسم الفصل والمعلم المخصص. يحتوي الجدول tbl_Student على معلومات حول كل طالب، مثل اسمه ومعرف الطالب. يحتوي الجدول tbl_Session على معلومات حول كل جلسة صف، مثل التاريخ والوقت والفصل الدراسي.
شكل 1 – قاعدة بيانات غير مفهرسة
بدون فهرسة ، قد تكون الاستعلامات في قاعدة البيانات هذه بطيئة وغير فعالة ، خاصة مع نمو حجم قاعدة البيانات. ومع ذلك ، من خلال إضافة الفهارس المناسبة ، يمكننا تحسين أداء الاستعلام بشكل كبير.
أولا ، يمكننا إضافة فهرس إلى الجدول tbl_Classroom عمود Classroom_ID. سيسمح هذا الفهرس لقاعدة البيانات بالعثور بسرعة على فصل دراسي معين حسب المعرف ، مما قد يكون مفيدا للاستعلامات مثل “العثور على جميع الجلسات التي جرت في الفصل الدراسي بمعرف 4”.
الشكل 2 – tbl_Classroom إضافة PK
بعد ذلك ، يمكننا إضافة فهرس إلى أعمدة Class_ID و course_code في الجدول tbl_Class. سيسمح هذا الفهرس لقاعدة البيانات بالعثور بسرعة على فئة معينة من خلال معرفها أو رمز الدورة التدريبية ، مما قد يكون مفيدا للاستعلامات مثل “العثور على جميع الفصول باستخدام course_code ABC123.” أو “العثور على جميع الفصول بحلول عام 17262 Class_ID”
الشكل 3 – tbl_Class المفاتيح المضافة
يمكننا أيضا إضافة فهرس إلى عمود معرف الطالب في جدول الطلاب. سيسمح هذا الفهرس لقاعدة البيانات بالعثور بسرعة على طالب معين من خلال المعرف الخاص به ، مما قد يكون مفيدا للاستعلامات مثل “العثور على الطالب الذي يحمل المعرف 12345”.
الشكل 4 – tbl_Student إضافة PK
أخيرا ، يمكننا إضافة فهرس إلى عمود معرف فئة جدول tbl_Session. سيسمح هذا الفهرس لقاعدة البيانات بالعثور بسرعة على جميع الجلسات لفئة معينة ، مما قد يكون مفيدا للاستعلامات مثل “البحث عن جميع الجلسات ل Session_ID 5628.”
الشكل 5 – تمت إضافة tbl_Session PK
بإضافة هذه الفهارس ، يجب أن تكون الاستعلامات في قاعدة البيانات هذه أسرع بكثير وأكثر كفاءة. سيعتمد تحسين الأداء الدقيق على حجم قاعدة البيانات والاستعلامات المحددة التي يتم تنفيذها ، ولكن يمكن للفهرسة تحسين أداء قاعدة البيانات بشكل كبير.
إصلاح هذه المشكلة واضح ومباشر: تأكد من أن جميع الجداول تحتوي على فهارس مناسبة. ابدأ بتحديد الأعمدة التي يتم الاستعلام عنها بشكل شائع وإنشاء فهارس لتلك الأعمدة. بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك استخدام الفهارس المركبة، وهي فهارس تمتد عبر أعمدة متعددة. يوضح الرسم البياني أدناه مثال قاعدة البيانات مع الفهارس والعلاقات التي تسمح بكتابة استعلامات قاعدة بيانات سريعة وفعالة للغاية ويمكن استخدامها ضمن استعلامات واجهة برمجة التطبيقات لتوفير الوصول إلى البيانات من الأنظمة البعيدة.
باستخدام علاقات واحد إلى متعدد بين الجداول ، يمكننا كتابة استعلامات فعالة لسحب البيانات ذات الصلة بناء على الصلات بين الجداول. يتيح لنا ذلك تقليل البيانات المكررة (على سبيل المثال ، لا حاجة لتخزين أسماء الطلاب في الجدول tbl_Session) مما يقلل من كمية البيانات التي تحتاج قاعدة البيانات إلى تخزينها واجتيازها أثناء الاستعلامات.
شكل 6 – قاعدة البيانات المفهرسة
2. الاستعلام غير الفعال
يعد الاستعلام غير الفعال مشكلة شائعة أخرى تتعلق بأداء قاعدة البيانات. تحدث الاستعلامات غير الفعالة عندما يتطلب استعلام قاعدة البيانات لتنفيذ قدر كبير من العمل لاسترداد البيانات. يمكن أن يحدث هذا عندما تكون الاستعلامات مكتوبة بشكل سيئ أو استرداد البيانات غير الضرورية أو لم يتم تحسينها لمخطط قاعدة البيانات.
أحد الأمثلة على استعلام غير فعال باستخدام قاعدة بيانات مدرستنا الموضحة في قاعدة البيانات غير المفهرسة أعلاه هو كما يلي: –
حدد * من الجلسة حيث class_name مثل “٪ History٪”
الإصلاح لهذه المشكلة هو التأكد من أن جميع الاستعلامات محسنة لمخطط قاعدة البيانات. يمكن أن يتضمن ذلك إعادة كتابة الاستعلامات لتقليل مقدار العمل المطلوب ، واستخدام الصلات المناسبة ، وتقليل كمية البيانات المستردة.
يقوم هذا الاستعلام باسترداد كافة السجلات من جدول جلسة العمل حيث يحتوي العمود class_name على الكلمة “محفوظات”. ومع ذلك ، فإن استخدام حرف البدل “٪” قبل مصطلح البحث وبعده يمكن أن يجعل هذا الاستعلام بطيئا جدا ، خاصة إذا كان جدول الجلسة كبيرا. ستحتاج قاعدة البيانات إلى فحص كل صف في جدول الجلسة وتقييم عامل التشغيل LIKE مقابل كل صف ، الأمر الذي قد يستغرق وقتا طويلا.
سيكون الإصدار الأكثر كفاءة من هذا الاستعلام هو نهج أكثر استهدافا باستخدام فهرس. سيكون إصدار قاعدة البيانات المفهرس من الاستعلام ، على سبيل المثال: –
حدد * من الجلسة حيث Class_ID = 123
يسترد هذا الاستعلام كافة السجلات من جدول جلسات العمل حيث يكون العمود Class_ID يساوي 123. إذا تمت فهرسة العمود Class_ID، فيمكن تنفيذ هذا الاستعلام بسرعة أكبر بكثير من الاستعلام السابق، حيث يمكن لقاعدة البيانات تحديد موقع الصفوف ذات الصلة بسرعة.
بشكل عام ، من الأفضل تجنب استخدام أحرف البدل مثل “٪” في استعلامات SQL ، حيث يمكن أن تؤدي إلى أداء بطيء وغير فعال. بدلا من ذلك، حاول استخدام الاستعلامات المستهدفة التي تستفيد من الفهارس لتحسين أداء الاستعلام.
3. أنواع البيانات غير الصحيحة
تعد أنواع البيانات جزءا أساسيا من تصميم قاعدة البيانات. يمكن أن يؤدي اختيار نوع البيانات الخاطئ إلى ضعف الأداء وإهدار مساحة التخزين. على سبيل المثال ، يمكن أن يؤدي استخدام نوع بيانات varchar لحقل يجب أن يكون عددا صحيحا إلى مشكلات في الأداء.
إصلاح هذه المشكلة هو التأكد من أن كافة أنواع البيانات مناسبة للبيانات التي يتم تخزينها. راجع مخطط قاعدة البيانات وتأكد من أن كل عمود يستخدم نوع البيانات الصحيح. بالإضافة إلى ذلك ، ضع في اعتبارك استخدام ضغط البيانات لتقليل متطلبات التخزين.
يمكن أن يكون تحديد الحجم المناسب لحقل قاعدة البيانات أمرا بالغ الأهمية في تصميم قاعدة البيانات وأدائها. فيما يلي بعض أفضل الممارسات لتحديد حجم حقول قاعدة البيانات: –
فهم البيانات
قبل تحديد حجم الحقل ، من الضروري فهم البيانات التي سيتم تخزينها في الحقل. على سبيل المثال ، إذا كنت تصمم حقلا لتخزين الأسماء ، فيجب أن تفكر في طول الأسماء وما إذا كان يمكن أن تحتوي على أحرف خاصة. وبالمثل ، إذا كنت تصمم حقلا لتخزين أرقام الهواتف ، فيجب أن تفكر فيما إذا كان سيتم تخزين الأرقام الدولية.
استخدم أصغر حجم ممكن
عند تحديد أحجام الحقول، من الأفضل استخدام أصغر حجم ممكن يمكنه استيعاب البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتخزين قيمة منطقية، فإن حجم الحقل 1 بت يكفي. وبالمثل ، إذا كنت تقوم بتخزين قيمة سلسلة قصيرة ، فيمكنك استخدام حقل varchar بحجم مناسب بدلا من حقل نص أكبر.
إفساح المجال للنمو
في حين أنه من المهم استخدام أصغر حجم ممكن ، يجب عليك أيضا ترك مساحة للنمو في حالة توسع البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتخزين عنوان بريد إلكتروني للعميل، فيجب السماح بحجم حقل يمكنه استيعاب التغييرات المحتملة في تنسيقات عناوين البريد الإلكتروني في المستقبل.
ضع في اعتبارك الأداء
يمكن أن يؤثر حجم حقل قاعدة البيانات على أداء قاعدة البيانات. يمكن أن تشغل الحقول الأكبر مساحة تخزين أكبر وقد تستغرق الاستعلامات التي تصل إلى حقول أكبر وقتا أطول للتنفيذ. لذلك ، من الضروري موازنة حجم الحقل مع اعتبارات الأداء.
لا تعتمد على الحدود القصوى
تحتوي معظم أنظمة قواعد البيانات على حدود قصوى لأحجام الحقول ، ولكن من الأفضل عدم الاعتماد على هذه الحدود. بدلا من ذلك ، صمم حقولك لغرض محدد ، وحدد حجما مناسبا بناء على البيانات المخزنة.
باتباع أفضل الممارسات هذه، يمكنك تحديد حجم حقول قاعدة البيانات بشكل مناسب وتحسين أداء قاعدة البيانات مع إتاحة مساحة للنمو المستقبلي.
4. نقص الصيانة
يعد نقص الصيانة مشكلة شائعة يمكن أن تسبب مشكلات كبيرة في أداء قاعدة البيانات. تعد أنشطة الصيانة الدورية مثل النسخ الاحتياطية والتحديثات والتحسين ضرورية لضمان تشغيل قاعدة البيانات بسلاسة وكفاءة. فيما يلي أنشطة الصيانة الرئيسية الضرورية للحفاظ على قاعدة بيانات صحية: –
النسخ الاحتياطي لقاعدة البيانات
النسخ الاحتياطية لقاعدة البيانات هي واحدة من أهم مهام الصيانة. تسمح لك النسخ الاحتياطية باستعادة قاعدة البيانات في حالة تعطل الأجهزة أو تلف البرامج أو أي حدث كارثي آخر. بدون نسخ احتياطية منتظمة ، فإنك تخاطر بفقدان جميع بياناتك ، مما قد يكون كارثيا على عملك. من الضروري أن يكون لديك جدول زمني للنسخ الاحتياطي يضمن نسخ بياناتك احتياطيا بانتظام ، وتخزين النسخة الاحتياطية في مكان آمن.
تحديثات قاعدة البيانات
تعد تحديثات قاعدة البيانات ضرورية لضمان تحديث برنامج قاعدة البيانات بأحدث التصحيحات وإصلاحات الأخطاء. يمكن أن يؤدي الفشل في تحديث قاعدة البيانات إلى ثغرات أمنية وأخطاء برمجية ومشكلات أخرى يمكن أن تؤثر على أداء قاعدة البيانات. يمكن أن تؤدي التحديثات المنتظمة أيضا إلى تحسين استقرار قاعدة البيانات وموثوقيتها ، مما يضمن تشغيلها بسلاسة وكفاءة.
تحسين قاعدة البيانات
يتضمن تحسين قاعدة البيانات ضبط إعدادات قاعدة البيانات لضمان تشغيلها بكفاءة. يتضمن ذلك مهام مثل إعادة إنشاء الفهارس وتحديث الإحصائيات وإلغاء تجزئة قاعدة البيانات. يمكن أن يؤدي التحسين المنتظم إلى تحسين أداء قاعدة البيانات بشكل كبير عن طريق تقليل الوقت المستغرق لتنفيذ الاستعلامات وتقليل وقت تعطل قاعدة البيانات.
المراقبة وضبط الأداء
والرصد المنتظم لقاعدة البيانات ضروري لتحديد مسائل الأداء في وقت مبكر. من خلال مراقبة قاعدة البيانات ، يمكنك اكتشاف مشكلات مثل التنفيذ البطيء للاستعلام والاستخدام العالي لوحدة المعالجة المركزية ومشكلات مساحة القرص. بمجرد تحديد المشكلة، يمكنك بعد ذلك اتخاذ خطوات لضبط أداء قاعدة البيانات عن طريق ضبط إعدادات قاعدة البيانات أو إضافة موارد الأجهزة أو تحسين الاستعلامات.
5. قيود الأجهزة
يمكن أن يكون لقيود الأجهزة تأثير كبير على أداء قاعدة البيانات. تلعب موارد الأجهزة ، مثل ذاكرة الوصول العشوائي ومساحة القرص الثابت ووحدة المعالجة المركزية ، دورا مهما في تحديد مدى كفاءة قاعدة البيانات في معالجة البيانات. دعونا نلقي نظرة فاحصة على بعض قيود الأجهزة الشائعة التي يمكن أن تؤثر على أداء قاعدة البيانات: –
ذاكرة الوصول العشوائي غير كافية
ذاكرة الوصول العشوائي هي عنصر حاسم في خادم قاعدة البيانات. يقوم بتخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر وخطط تنفيذ الاستعلام ، مما يسمح لقاعدة البيانات بالاستجابة بسرعة لطلبات المستخدم. إذا لم يكن خادم قاعدة البيانات يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي كافية ، فقد يلجأ إلى استخدام القرص الثابت كذاكرة ظاهرية ، مما قد يؤدي إلى إبطاء أداء قاعدة البيانات بشكل كبير. في الحالات القصوى ، قد يتعطل خادم قاعدة البيانات بسبب عدم كفاية الذاكرة.
مساحة محدودة على القرص الثابت
مساحة القرص الثابت هي مورد مهم آخر لخادم قاعدة البيانات. تتطلب قواعد البيانات كميات كبيرة من مساحة القرص لتخزين البيانات وملفات السجل. في حالة نفاد مساحة القرص الثابت، قد تتوقف قاعدة البيانات عن الاستجابة، أو قد لا يتمكن المستخدمون من حفظ البيانات إلى قاعدة البيانات. من الضروري مراقبة استخدام مساحة القرص بانتظام والتأكد من توفر مساحة كافية دائما.
وحدة المعالجة المركزية غير كافية
تلعب وحدة المعالجة المركزية دورا مهما في أداء خادم قاعدة البيانات من خلال معالجة الاستعلامات وعمليات قاعدة البيانات الأخرى. إذا كانت وحدة المعالجة المركزية غير كافية ، فقد يؤدي ذلك إلى بطء تنفيذ الاستعلام وتدهور أداء قاعدة البيانات. في بعض الحالات ، يمكن أن تؤدي ترقية وحدة المعالجة المركزية إلى تحسين أداء قاعدة البيانات بشكل كبير.
يمكن أن يكون لقيود الأجهزة تأثير كبير على أداء قاعدة البيانات. من الضروري التأكد من أن خادم قاعدة البيانات يحتوي على ذاكرة وصول عشوائي كافية ومساحة على القرص الثابت ووحدة المعالجة المركزية لدعم حمل العمل. يمكن أن تساعد المراقبة المنتظمة لموارد الأجهزة وترقيتها عند الضرورة في الحفاظ على الأداء الأمثل لقاعدة البيانات.
كيفية إصلاح هذه القضايا والمشاكل
هناك العديد من الأدوات والتقنيات التي يمكن استخدامها لتحديد استعلامات SQL البطيئة وتحسين أداء قاعدة البيانات. فيما يلي بعض الأمثلة: –
أدوات توصيف قاعدة البيانات
تأتي العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات مع أدوات التنميط المضمنة التي تسمح لك بمراقبة أداء استعلام SQL. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تحديد الاستعلامات البطيئة وتحليل خطط تنفيذ الاستعلام وتتبع استخدام الموارد. على سبيل المثال ، توفر MySQL عبارة EXPLAIN مما يسمح لك بمعرفة كيفية تنفيذ قاعدة البيانات لاستعلام معين.
تسجيل الاستعلام
يمكن أن يساعد تمكين تسجيل الاستعلام أيضا في تحديد استعلامات SQL البطيئة. مع تمكين تسجيل الاستعلام، ستقوم قاعدة البيانات بتسجيل جميع استعلامات SQL المنفذة على النظام جنبا إلى جنب مع أوقات تنفيذها. يمكن تحليل هذه البيانات لتحديد الاستعلامات التي تستغرق وقتا طويلا للتنفيذ وتحديد سبب بطئها.
أدوات مراقبة الأداء
تتوفر العديد من أدوات مراقبة الأداء التي يمكن أن تساعد في تحديد استعلامات SQL البطيئة. تراقب هذه الأدوات أداء النظام في الوقت الفعلي ويمكنها تحديد الاستعلامات التي تسبب مشكلات في الأداء. على سبيل المثال ، تعد New Relic و Datadog من أدوات مراقبة الأداء الشائعة التي تدعم مراقبة قاعدة البيانات.
ملفات تعريف SQL
ملفات تعريف SQL هي أدوات متخصصة يمكن أن تساعد في تحديد استعلامات SQL البطيئة من خلال تحليل خطط تنفيذ الاستعلام ومقاييس الأداء وعوامل أخرى. يمكن أن توفر هذه الأدوات رؤى تفصيلية حول أداء الاستعلام والمساعدة في تحديد فرص التحسين.
تقارير AWR
تعد تقارير AWR (مستودع حمل العمل التلقائي) إحدى ميزات قواعد بيانات Oracle التي يمكن أن تساعد في تحديد استعلامات SQL البطيئة. تلتقط هذه التقارير بيانات الأداء التفصيلية حول قاعدة البيانات ويمكن استخدامها لتحديد عبارات SQL التي تستهلك معظم الموارد.
تحديد استعلامات SQL البطيئة
تحديد استعلامات SQL البطيئة الضرورية لتحسين أداء قاعدة البيانات. يمكن أن يساعد استخدام أدوات مثل أدوات التنميط وتسجيل الاستعلام وأدوات مراقبة الأداء وملفات تعريف SQL وتقارير AWR في تحديد الاستعلامات البطيئة وتحسين أداء قاعدة البيانات. من خلال تحليل خطط تنفيذ الاستعلام ومقاييس الأداء وعوامل أخرى، يمكنك تحديد فرص التحسين وتحسين قاعدة البيانات الخاصة بك للحصول على أداء أفضل.
استنتاج
قد يكون من الصعب تشخيص مشكلات أداء قاعدة البيانات وإصلاحها. ومع ذلك ، من خلال معالجة المشكلات الأكثر شيوعا ، من الممكن تحسين أداء قاعدة البيانات بشكل كبير. للتلخيص، تأكد من أن جميع الجداول تحتوي على فهارس مناسبة، وتحسين الاستعلامات لمخطط قاعدة البيانات، واختيار أنواع البيانات المناسبة، واستخدام أدوات التنميط والمراقبة لتحديد المشكلات، وتحسين تصميم واجهة برمجة التطبيقات لأداء قاعدة البيانات.
ضع في اعتبارك منصة LoadView الخاصة بنا للمساعدة في تحديد وحل مشكلات قاعدة البيانات ومشكلات الأداء الأخرى لمواقع الويب وتطبيقات الويب الخاصة بك. ابدأ نسخة تجريبية مجانية اليوم.