Les bases de données sont au cœur de nombreuses applications et sont essentielles pour stocker et récupérer des données. Cependant, malgré leur importance, les bases de données peuvent être sujettes à des problèmes de performances qui peuvent avoir un impact sur les performances des applications. Dans cet article, nous couvrons cinq des problèmes de performances de base de données les plus courants et leurs correctifs.
1. Un manque d’index
Les index sont un élément essentiel des performances de la base de données. Un index est essentiellement une structure de données qui permet à la base de données de trouver rapidement des données spécifiques. Lorsqu’une base de données manque d’index, cela peut entraîner des requêtes lentes et des performances globales médiocres.
Supposons que nous ayons une base de données avec quatre tables : tbl_Classroom, tbl_Class, tbl_Student et tbl_Session. Le tableau tbl_Classroom contient des informations sur chaque salle de classe, telles que le nom du bâtiment et le numéro de la salle. Le tableau tbl_Class contient des informations sur chaque classe, telles que son nom de classe et l’enseignant affecté. Le tableau tbl_Student contient des informations sur chaque élève, telles que son nom et son numéro d’étudiant. Le tableau tbl_Session contient des informations sur chaque session de classe, telles que la date, l’heure et la classe.
Figure 1 – Base de données non indexée
Sans indexation, les requêtes sur cette base de données pourraient être lentes et inefficaces, en particulier à mesure que la taille de la base de données augmente. Toutefois, en ajoutant des index appropriés, nous pouvons améliorer considérablement les performances des requêtes.
Tout d’abord, nous pouvons ajouter un index à la table tbl_Classroom une colonne Classroom_ID. Cet index permettrait à la base de données de trouver rapidement une salle de classe spécifique par ID, ce qui pourrait être utile pour des requêtes telles que « trouver toutes les sessions qui ont eu lieu dans la salle de classe avec l’ID de 4 ».
Figure 2 – tbl_Classroom PK ajouté
Ensuite, nous pouvons ajouter un index aux colonnes Class_ID et course_code de la table tbl_Class. Cet index permettrait à la base de données de trouver rapidement une classe spécifique par son ID ou son code de cours, ce qui pourrait être utile pour des requêtes telles que « trouver toutes les classes à l’aide de la course_code ABC123. » ou « trouver toutes les classes par Class_ID 17262 »
Figure 3 : tbl_Class Touches ajoutées
Nous pouvons également ajouter un index à la colonne ID étudiant de la table étudiant. Cet index permettrait à la base de données de trouver rapidement un étudiant spécifique par son identifiant, ce qui pourrait être utile pour des requêtes telles que « trouver l’étudiant avec l’ID 12345 ».
Figure 4 – tbl_Student PK ajouté
Enfin, nous pouvons ajouter un index à la colonne ID de classe de la table tbl_Session. Cet index permettrait à la base de données de trouver rapidement toutes les sessions pour une classe spécifique, ce qui pourrait être utile pour des requêtes telles que « trouver toutes les sessions pour Session_ID 5628 ».
Figure 5 – tbl_Session PK ajouté
En ajoutant ces index, les requêtes sur cette base de données devraient être beaucoup plus rapides et efficaces. L’amélioration exacte des performances dépendra de la taille de la base de données et des requêtes spécifiques exécutées, mais l’indexation peut améliorer considérablement les performances de la base de données.
La solution à ce problème est simple : assurez-vous que toutes les tables ont des index appropriés. Commencez par identifier les colonnes les plus fréquemment interrogées et créez des index pour ces colonnes. En outre, envisagez d’utiliser des index composites, qui sont des index qui s’étendent sur plusieurs colonnes. Le diagramme ci-dessous montre l’exemple Base de données avec des index et des relations permettant d’écrire des requêtes de base de données très rapides et efficaces et pouvant être utilisées dans des requêtes API pour fournir un accès aux données à partir de systèmes distants.
En utilisant les relations un-à-plusieurs entre les tables, nous pouvons écrire des requêtes efficaces pour extraire les données pertinentes en fonction des jointures entre les tables. Cela nous permet de réduire les données dupliquées (par exemple, pas besoin de stocker les noms des étudiants dans la table tbl_Session), ce qui réduit la quantité de données que la base de données doit stocker et parcourir pendant les requêtes.
Figure 6 – Base de données indexée
2. Interrogation inefficace
L’interrogation inefficace est un autre problème courant de performances de base de données. Les requêtes inefficaces se produisent lorsqu’une requête nécessite que la base de données effectue une grande quantité de travail pour récupérer des données. Cela peut se produire lorsque les requêtes sont mal écrites, récupèrent des données inutiles ou ne sont pas optimisées pour le schéma de base de données.
Un exemple de requête inefficace utilisant notre base de données scolaire décrite dans notre base de données non indexée ci-dessus est le suivant: –
SÉLECTIONNEZ * FROM session OÙ class_name LIKE ‘%History%’
Le correctif de ce problème consiste à s’assurer que toutes les requêtes sont optimisées pour le schéma de base de données. Cela peut impliquer de réécrire les requêtes pour minimiser la quantité de travail requise, d’utiliser des jointures appropriées et de réduire la quantité de données récupérées.
Cette requête récupère tous les enregistrements de la table de session où la colonne class_name contient le mot « Historique ». Toutefois, l’utilisation du caractère générique ‘%’ avant et après le terme de recherche peut rendre cette requête très lente, surtout si la table de session est volumineuse. La base de données devra analyser chaque ligne de la table de session et évaluer l’opérateur LIKE par rapport à chaque ligne, ce qui peut prendre beaucoup de temps.
Une version plus efficace de cette requête serait une approche plus ciblée utilisant un index. La version de base de données indexée de la requête serait, par exemple :
SÉLECTIONNEZ * DE LA session OÙ Class_ID = 123
Cette requête récupère tous les enregistrements de la table de session où la colonne Class_ID est égale à 123. Si la colonne Class_ID est indexée, cette requête peut être exécutée beaucoup plus rapidement que la requête précédente, car la base de données peut localiser rapidement les lignes pertinentes.
En général, il est préférable d’éviter d’utiliser des caractères génériques tels que ‘%’ dans les requêtes SQL, car ils peuvent ralentir et rendre les performances inefficaces. Au lieu de cela, essayez d’utiliser des requêtes ciblées qui tirent parti des index pour améliorer les performances des requêtes.
3. Types de données inappropriés
Les types de données sont une partie essentielle de la conception de base de données. Le choix du mauvais type de données peut entraîner de mauvaises performances et un gaspillage d’espace de stockage. Par exemple, l’utilisation d’un type de données varchar pour un champ qui doit être un entier peut entraîner des problèmes de performances.
Le correctif de ce problème consiste à s’assurer que tous les types de données sont appropriés pour les données qu’ils stockent. Examinez le schéma de base de données et assurez-vous que chaque colonne utilise le type de données correct. En outre, envisagez d’utiliser la compression des données pour réduire les besoins en stockage.
La détermination de la taille appropriée pour un champ de base de données peut être critique dans la conception et les performances de la base de données. Voici quelques bonnes pratiques pour dimensionner les champs de base de données :
Comprendre les données
Avant de définir une taille de champ, il est essentiel de comprendre les données qui seront stockées dans le champ. Par exemple, si vous concevez un champ pour stocker des noms, vous devez tenir compte de la longueur des noms et s’ils peuvent contenir des caractères spéciaux. De même, si vous concevez un champ pour stocker des numéros de téléphone, vous devez déterminer si les numéros internationaux seront stockés.
Utilisez la plus petite taille possible
Lors de la définition de la taille des champs, il est préférable d’utiliser la plus petite taille possible pouvant accueillir les données. Par exemple, si vous stockez une valeur booléenne, une taille de champ de 1 bit est suffisante. De même, si vous stockez une valeur de chaîne courte, vous pouvez utiliser un champ varchar avec une taille appropriée plutôt qu’un champ de texte plus grand.
Laisser de la place à la croissance
Bien qu’il soit important d’utiliser la plus petite taille possible, vous devez également laisser de la place à la croissance au cas où les données se développeraient. Par exemple, si vous stockez l’adresse e-mail d’un client, vous devez autoriser une taille de champ qui peut prendre en compte les modifications potentielles des formats d’adresse e-mail à l’avenir.
Tenez compte des performances
La taille d’un champ de base de données peut avoir un impact sur les performances de la base de données. Les champs plus volumineux peuvent occuper plus d’espace de stockage et les requêtes qui accèdent à des champs plus volumineux peuvent prendre plus de temps à exécuter. Par conséquent, il est essentiel d’équilibrer la taille du champ avec les considérations de performance.
Ne comptez pas sur des limites maximales
La plupart des systèmes de base de données ont des limites maximales pour la taille des champs, mais il est préférable de ne pas compter sur ces limites. Au lieu de cela, concevez vos champs avec un objectif spécifique et définissez une taille appropriée en fonction des données stockées.
En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez dimensionner les champs de base de données de manière appropriée et optimiser les performances de la base de données tout en laissant de la place pour la croissance future.
4. Manque d’entretien
Le manque de maintenance est un problème courant qui peut entraîner des problèmes importants de performances de la base de données. Des activités de maintenance régulières telles que les sauvegardes, les mises à jour et l’optimisation sont essentielles pour garantir le bon fonctionnement et l’efficacité de la base de données. Voici les principales activités de maintenance essentielles au maintien d’une base de données saine: –
Sauvegardes de bases de données
Les sauvegardes de base de données sont l’une des tâches de maintenance les plus critiques. Les sauvegardes vous permettent de restaurer la base de données en cas de défaillance matérielle, de corruption logicielle ou de tout autre événement catastrophique. Sans sauvegardes régulières, vous risquez de perdre toutes vos données, ce qui peut être désastreux pour votre entreprise. Il est essentiel d’avoir un calendrier de sauvegarde qui garantit que vos données sont sauvegardées régulièrement et que la sauvegarde est stockée dans un emplacement sécurisé.
Mises à jour de la base de données
Les mises à jour de base de données sont essentielles pour s’assurer que le logiciel de base de données est à jour avec les derniers correctifs et corrections de bogues. L’échec de la mise à jour de la base de données peut entraîner des failles de sécurité, des bogues logiciels et d’autres problèmes susceptibles d’avoir un impact sur les performances de la base de données. Des mises à jour régulières peuvent également améliorer la stabilité et la fiabilité de la base de données, garantissant son bon fonctionnement et son efficacité.
Optimisation de la base de données
L’optimisation de la base de données implique d’affiner les paramètres de la base de données pour s’assurer qu’elle s’exécute efficacement. Cela inclut des tâches telles que la reconstruction d’index, la mise à jour des statistiques et la défragmentation de la base de données. Une optimisation régulière peut améliorer considérablement les performances de la base de données en réduisant le temps nécessaire à l’exécution des requêtes et en minimisant les temps d’arrêt de la base de données.
Surveillance et réglage des performances
Une surveillance régulière de la base de données est essentielle pour identifier les problèmes de performance dès le début. En surveillant la base de données, vous pouvez détecter des problèmes tels que la lenteur de l’exécution des requêtes, l’utilisation élevée du processeur et les problèmes d’espace disque. Une fois le problème identifié, vous pouvez prendre des mesures pour optimiser les performances de la base de données en ajustant les paramètres de la base de données, en ajoutant des ressources matérielles ou en optimisant les requêtes.
5. Limitations matérielles
Les limitations matérielles peuvent avoir un impact significatif sur les performances de la base de données. Les ressources matérielles, telles que la RAM, l’espace disque et le processeur, jouent un rôle essentiel dans la détermination de l’efficacité avec laquelle la base de données peut traiter les données. Examinons de plus près certaines des limitations matérielles courantes qui peuvent avoir un impact sur les performances de la base de données: –
RAM insuffisante
La RAM est un composant essentiel du serveur de base de données. Il stocke les données fréquemment consultées et les plans d’exécution des requêtes, ce qui permet à la base de données de répondre rapidement aux demandes des utilisateurs. Si le serveur de base de données ne dispose pas de suffisamment de RAM, il peut utiliser le disque dur comme mémoire virtuelle, ce qui peut ralentir considérablement les performances de la base de données. Dans les cas extrêmes, le serveur de base de données peut même planter en raison d’une mémoire insuffisante.
Espace disque limité
L’espace disque est une autre ressource critique pour un serveur de base de données. Les bases de données nécessitent des quantités importantes d’espace disque pour stocker les données et les fichiers journaux. Si le disque dur manque d’espace, la base de données peut cesser de répondre ou les utilisateurs peuvent ne pas être en mesure d’enregistrer les données dans la base de données. Il est essentiel de surveiller régulièrement l’utilisation de l’espace disque et de s’assurer qu’il y a toujours suffisamment d’espace disponible.
CPU inadéquat
Le processeur joue un rôle essentiel dans les performances du serveur de base de données en traitant les requêtes et autres opérations de base de données. Si le processeur est inadéquat, cela peut ralentir l’exécution des requêtes et dégrader les performances de la base de données. Dans certains cas, la mise à niveau du processeur peut améliorer considérablement les performances de la base de données.
Les limitations matérielles peuvent avoir un impact significatif sur les performances de la base de données. Il est essentiel de s’assurer que le serveur de base de données dispose de suffisamment de RAM, d’espace disque et de CPU pour supporter la charge de travail. La surveillance régulière des ressources matérielles et leur mise à niveau si nécessaire peuvent aider à maintenir des performances optimales de la base de données.
Comment résoudre ces problèmes
Il existe plusieurs outils et techniques qui peuvent être utilisés pour identifier les requêtes SQL lentes et optimiser les performances de la base de données. En voici quelques exemples :
Outils de profilage de base de données
De nombreux systèmes de gestion de base de données sont livrés avec des outils de profilage intégrés qui vous permettent de surveiller les performances des requêtes SQL. Ces outils peuvent aider à identifier les requêtes lentes, à analyser les plans d’exécution des requêtes et à suivre l’utilisation des ressources. Par exemple, MySQL fournit l’instruction EXPLAIN qui vous permet de voir comment la base de données exécute une requête spécifique.
Journalisation des requêtes
L’activation de la journalisation des requêtes peut également aider à identifier les requêtes SQL lentes. Lorsque la journalisation des requêtes est activée, la base de données enregistre toutes les requêtes SQL exécutées sur le système ainsi que leurs temps d’exécution. Ces données peuvent être analysées pour identifier les requêtes qui prennent trop de temps à exécuter et déterminer pourquoi elles sont lentes.
Outils de surveillance des performances
De nombreux outils de surveillance des performances sont disponibles pour aider à identifier les requêtes SQL lentes. Ces outils surveillent les performances du système en temps réel et peuvent identifier les requêtes à l’origine des problèmes de performances. Par exemple, New Relic et Datadog sont des outils de surveillance des performances populaires qui prennent en charge la surveillance des bases de données.
Profileurs SQL
Les profileurs SQL sont des outils spécialisés qui peuvent aider à identifier les requêtes SQL lentes en analysant les plans d’exécution des requêtes, les mesures de performances et d’autres facteurs. Ces outils peuvent fournir des informations détaillées sur les performances des requêtes et aider à identifier les opportunités d’optimisation.
Rapports AWR
Les rapports AWR (Automatic Workload Repository) sont une fonctionnalité des bases de données Oracle qui peut aider à identifier les requêtes SQL lentes. Ces rapports capturent des données détaillées sur les performances de la base de données et peuvent être utilisés pour identifier les instructions SQL qui consomment le plus de ressources.
Identification des requêtes SQL lentes
Identification des requêtes SQL lentes essentielles à l’optimisation des performances de la base de données. L’utilisation d’outils tels que les outils de profilage, la journalisation des requêtes, les outils de surveillance des performances, les profileurs SQL et les rapports AWR peut aider à identifier les requêtes lentes et à améliorer les performances de la base de données. En analysant les plans d’exécution des requêtes, les mesures de performances et d’autres facteurs, vous pouvez identifier les opportunités d’optimisation et optimiser votre base de données pour de meilleures performances.
conclusion
Les problèmes de performances de la base de données peuvent être difficiles à diagnostiquer et à résoudre. Cependant, en résolvant les problèmes les plus courants, il est possible d’améliorer considérablement les performances de la base de données. Pour résumer, assurez-vous que toutes les tables ont des index appropriés, optimisez les requêtes pour le schéma de base de données, choisissez les types de données appropriés, utilisez des outils de profilage et de surveillance pour identifier les problèmes et optimisez la conception de l’API pour les performances de la base de données.
Considérez notre plate-forme LoadView pour vous aider à identifier et à résoudre les problèmes de base de données et autres problèmes de performance pour vos sites Web et applications Web. Commencez un essai gratuit dès aujourd’hui.