Os bancos de dados estão no centro de muitos aplicativos e são essenciais para armazenar e recuperar dados. No entanto, apesar de sua importância, os bancos de dados podem ser propensos a problemas de desempenho que podem afetar o desempenho do aplicativo. Neste post, abordamos cinco dos problemas mais comuns de desempenho do banco de dados e suas correções.
1. Falta de índices
Os índices são um componente crítico do desempenho do banco de dados. Um índice é essencialmente uma estrutura de dados que permite que o banco de dados encontre dados específicos rapidamente. Quando um banco de dados tem falta de índices, isso pode resultar em consultas lentas e baixo desempenho geral.
Suponha que tenhamos um banco de dados com quatro tabelas: tbl_Classroom, tbl_Class, tbl_Student e tbl_Session. A tabela tbl_Classroom contém informações sobre cada sala de aula, como o nome do prédio e o número da sala. A tabela tbl_Class contém informações sobre cada classe, como o nome da turma e o professor alocado. A tabela tbl_Student contém informações sobre cada aluno, como seu nome e ID estudantil. A tabela tbl_Session contém informações sobre cada sessão de classe, como data, hora e sala de aula.
Figura 1 – Banco de dados não indexado
Sem indexação, as consultas nesse banco de dados podem ser lentas e ineficientes, especialmente à medida que o tamanho do banco de dados aumenta. No entanto, adicionando índices apropriados, podemos melhorar significativamente o desempenho da consulta.
Primeiro, podemos adicionar um índice à tabela de tbl_Classroom uma coluna Classroom_ID. Esse índice permitiria que o banco de dados encontrasse rapidamente uma sala de aula específica por ID, o que poderia ser útil para consultas como “localizar todas as sessões que ocorreram na sala de aula com o ID de 4”.
Figura 2 – PK tbl_Classroom adicionada
Em seguida, podemos adicionar um índice às colunas tbl_Class e Class_ID da tabela course_code. Esse índice permitiria que o banco de dados encontrasse rapidamente uma classe específica por seu ID ou código de curso, o que poderia ser útil para consultas como “localizar todas as classes usando o course_code ABC123.” ou “localizar todas as classes até Class_ID 17262”
Figura 3 – Teclas tbl_Class adicionadas
Também podemos adicionar um índice à coluna ID do aluno da tabela do aluno. Esse índice permitiria que o banco de dados encontrasse rapidamente um aluno específico por sua ID, o que poderia ser útil para consultas como “encontrar o aluno com a ID 12345”.
Figura 4 – PK tbl_Student adicionada
Finalmente, podemos adicionar um índice à coluna ID de classe da tabela tbl_Session. Esse índice permitiria que o banco de dados localizasse rapidamente todas as sessões de uma classe específica, o que poderia ser útil para consultas como “localizar todas as sessões para Session_ID 5628”.
Figura 5 – PK tbl_Session adicionada
Ao adicionar esses índices, as consultas nesse banco de dados devem ser muito mais rápidas e eficientes. A melhoria exata do desempenho dependerá do tamanho do banco de dados e das consultas específicas que estão sendo executadas, mas a indexação pode melhorar significativamente o desempenho do banco de dados.
A correção para esse problema é direta: verifique se todas as tabelas têm índices apropriados. Comece identificando as colunas mais consultadas e crie índices para essas colunas. Além disso, considere o uso de índices compostos, que são índices que abrangem várias colunas. O diagrama abaixo mostra o exemplo Banco de dados com índices e relacionamentos que permitem que consultas de banco de dados muito rápidas e eficientes sejam gravadas e possam ser usadas em consultas de API para fornecer acesso a dados de sistemas remotos.
Usando as relações um-para-muitos entre as tabelas, podemos escrever consultas eficientes para extrair os dados relevantes com base nas junções entre as tabelas. Isso nos permite reduzir dados duplicados (por exemplo, não há necessidade de armazenar os nomes dos alunos na tabela tbl_Session), o que reduz a quantidade de dados que o banco de dados precisa armazenar e percorrer durante as consultas.
Figura 6 – Banco de dados indexado
2. Consulta ineficiente
A consulta ineficiente é outro problema comum de desempenho do banco de dados. Consultas ineficientes ocorrem quando uma consulta requer que o banco de dados execute uma grande quantidade de trabalho para recuperar dados. Isso pode ocorrer quando as consultas são mal gravadas, recuperam dados desnecessários ou não são otimizadas para o esquema do banco de dados.
Um exemplo de uma consulta ineficiente usando nosso banco de dados escolar descrito em nosso banco de dados não indexado acima é o seguinte: –
SELECT * FROM session WHERE class_name LIKE ‘%History%’
A correção para esse problema é garantir que todas as consultas sejam otimizadas para o esquema de banco de dados. Isso pode envolver a regravação de consultas para minimizar a quantidade de trabalho necessária, o uso de associações apropriadas e a redução da quantidade de dados recuperados.
Essa consulta recupera todos os registros da tabela de sessão em que a coluna class_name contém a palavra “Histórico”. No entanto, o uso do curinga ‘%’ antes e depois do termo de pesquisa pode tornar essa consulta muito lenta, especialmente se a tabela de sessão for grande. O banco de dados precisará verificar todas as linhas da tabela de sessão e avaliar o operador LIKE em relação a cada linha, o que pode ser demorado.
Uma versão mais eficiente dessa consulta seria uma abordagem mais direcionada usando um índice. A versão de banco de dados indexada da consulta seria, por exemplo:-
SELECT * FROM session WHERE Class_ID = 123
Essa consulta recupera todos os registros da tabela de sessão em que a coluna Class_ID é igual a 123. Se a coluna Class_ID estiver indexada, essa consulta poderá ser executada muito mais rapidamente do que a consulta anterior, pois o banco de dados poderá localizar rapidamente as linhas relevantes.
Em geral, é melhor evitar o uso de caracteres curinga como ‘%’ em consultas SQL, pois eles podem levar a um desempenho lento e ineficiente. Em vez disso, tente usar consultas direcionadas que aproveitem os índices para melhorar o desempenho da consulta.
3. Tipos de dados impróprios
Os tipos de dados são uma parte essencial do design do banco de dados. Escolher o tipo de dados errado pode resultar em baixo desempenho e desperdício de espaço de armazenamento. Por exemplo, o uso de um tipo de dados varchar para um campo que deve ser um inteiro pode levar a problemas de desempenho.
A correção para esse problema é garantir que todos os tipos de dados sejam apropriados para os dados que eles armazenam. Revise o esquema do banco de dados e verifique se cada coluna está usando o tipo de dados correto. Além disso, considere o uso de compactação de dados para reduzir os requisitos de armazenamento.
Determinar o tamanho apropriado para um campo de banco de dados pode ser crítico no design e no desempenho do banco de dados. Aqui estão algumas práticas recomendadas para dimensionar campos de banco de dados: –
Entenda os dados
Antes de definir um tamanho de campo, é essencial entender os dados que serão armazenados no campo. Por exemplo, se você estiver criando um campo para armazenar nomes, considere quanto tempo os nomes podem ser e se eles podem conter caracteres especiais. Da mesma forma, se você estiver criando um campo para armazenar números de telefone, considere se os números internacionais serão armazenados.
Use o menor tamanho possível
Ao definir tamanhos de campo, é melhor usar o menor tamanho possível que possa acomodar os dados. Por exemplo, se você estiver armazenando um valor booleano, um tamanho de campo de 1 bit será suficiente. Da mesma forma, se você estiver armazenando um valor de cadeia de caracteres curto, poderá usar um campo varchar com um tamanho apropriado em vez de um campo de texto maior.
Permita espaço para o crescimento
Embora seja importante usar o menor tamanho possível, você também deve deixar espaço para crescimento caso os dados se expandam. Por exemplo, se você estiver armazenando o endereço de e-mail de um cliente, deverá permitir um tamanho de campo que possa acomodar possíveis alterações nos formatos de endereço de e-mail no futuro.
Considere o desempenho
O tamanho de um campo de banco de dados pode afetar o desempenho do banco de dados. Campos maiores podem ocupar mais espaço de armazenamento e consultas que acessam campos maiores podem levar mais tempo para serem executadas. Portanto, é essencial equilibrar o tamanho do campo com considerações de desempenho.
Não confie em limites máximos
A maioria dos sistemas de banco de dados tem limites máximos para tamanhos de campo, mas é melhor não confiar nesses limites. Em vez disso, projete seus campos com uma finalidade específica e defina um tamanho apropriado com base nos dados armazenados.
Seguindo essas práticas recomendadas, você pode dimensionar os campos do banco de dados adequadamente e otimizar o desempenho do banco de dados, permitindo espaço para o crescimento futuro.
4. Falta de Manutenção
A falta de manutenção é um problema comum que pode causar problemas significativos de desempenho do banco de dados. Atividades de manutenção regulares, como backups, atualizações e otimização, são essenciais para garantir que o banco de dados funcione sem problemas e com eficiência. Aqui estão as principais atividades de manutenção que são essenciais para manter um banco de dados saudável: –
Backups de banco de dados
Os backups de banco de dados são uma das tarefas de manutenção mais críticas. Os backups permitem restaurar o banco de dados em caso de falha de hardware, corrupção de software ou qualquer outro evento catastrófico. Sem backups regulares, você corre o risco de perder todos os seus dados, o que pode ser desastroso para o seu negócio. É essencial ter um agendamento de backup que garanta que seus dados sejam copiados regularmente e que o backup seja armazenado em um local seguro.
Atualizações de banco de dados
As atualizações do banco de dados são essenciais para garantir que o software do banco de dados esteja atualizado com os patches e correções de bugs mais recentes. A falha em atualizar o banco de dados pode levar a vulnerabilidades de segurança, bugs de software e outros problemas que podem afetar o desempenho do banco de dados. Atualizações regulares também podem melhorar a estabilidade e a confiabilidade do banco de dados, garantindo que ele funcione de forma suave e eficiente.
Otimização de banco de dados
A otimização do banco de dados envolve o ajuste fino das configurações do banco de dados para garantir que ele seja executado com eficiência. Isso inclui tarefas como recriar índices, atualizar estatísticas e desfragmentar o banco de dados. A otimização regular pode melhorar significativamente o desempenho do banco de dados, reduzindo o tempo necessário para executar consultas e minimizando o tempo de inatividade do banco de dados.
Monitoramento e ajuste de desempenho
O monitoramento regular do banco de dados é essencial para identificar problemas de desempenho desde o início. Ao monitorar o banco de dados, você pode detectar problemas como execução lenta de consultas, alto uso da CPU e problemas de espaço em disco. Depois de identificar o problema, você pode executar etapas para ajustar o desempenho do banco de dados ajustando as configurações do banco de dados, adicionando recursos de hardware ou otimizando consultas.
5. Limitações de hardware
As limitações de hardware podem ter um impacto significativo no desempenho do banco de dados. Os recursos de hardware, como RAM, espaço em disco rígido e CPU, desempenham um papel crítico na determinação da eficiência com que o banco de dados pode processar dados. Vamos dar uma olhada em algumas das limitações comuns de hardware que podem afetar o desempenho do banco de dados: –
RAM insuficiente
A RAM é um componente crítico do servidor de banco de dados. Ele armazena dados acessados com frequência e planos de execução de consultas, permitindo que o banco de dados responda rapidamente às solicitações do usuário. Se o servidor de banco de dados não tiver RAM suficiente, ele pode recorrer ao uso do disco rígido como memória virtual, o que pode diminuir significativamente o desempenho do banco de dados. Em casos extremos, o servidor de banco de dados pode até falhar devido à memória insuficiente.
Espaço limitado no disco rígido
O espaço em disco rígido é outro recurso crítico para um servidor de banco de dados. Os bancos de dados exigem quantidades significativas de espaço em disco para armazenar dados e arquivos de log. Se o disco rígido ficar sem espaço, o banco de dados pode parar de responder ou os usuários podem não conseguir salvar dados no banco de dados. É essencial monitorar o uso do espaço em disco regularmente e garantir que sempre haja espaço suficiente disponível.
CPU inadequada
A CPU desempenha um papel crítico no desempenho do servidor de banco de dados processando consultas e outras operações de banco de dados. Se a CPU for inadequada, isso pode levar à execução lenta da consulta e à degradação do desempenho do banco de dados. Em alguns casos, a atualização da CPU pode melhorar significativamente o desempenho do banco de dados.
As limitações de hardware podem ter um impacto significativo no desempenho do banco de dados. É essencial garantir que o servidor de banco de dados tenha RAM, espaço em disco rígido e CPU suficientes para suportar a carga de trabalho. O monitoramento regular dos recursos de hardware e a atualização deles quando necessário podem ajudar a manter o desempenho ideal do banco de dados.
Como corrigir esses problemas e problemas
Existem várias ferramentas e técnicas que podem ser usadas para identificar consultas SQL lentas e otimizar o desempenho do banco de dados. Aqui estão alguns exemplos: –
Ferramentas de criação de perfil de banco de dados
Muitos sistemas de gerenciamento de banco de dados vêm com ferramentas internas de criação de perfil que permitem monitorar o desempenho da consulta SQL. Essas ferramentas podem ajudar a identificar consultas lentas, analisar planos de execução de consultas e controlar a utilização de recursos. Por exemplo, o MySQL fornece a instrução EXPLAIN permitindo que você veja como o banco de dados está executando uma consulta específica.
Log de consultas
Habilitar o log de consultas também pode ajudar a identificar consultas SQL lentas. Com o log de consultas habilitado, o banco de dados registrará todas as consultas SQL executadas no sistema, juntamente com seus tempos de execução. Esses dados podem ser analisados para identificar consultas que estão demorando muito para serem executadas e determinar por que elas são lentas.
Ferramentas de monitoramento de desempenho
Muitas ferramentas de monitoramento de desempenho estão disponíveis que podem ajudar a identificar consultas SQL lentas. Essas ferramentas monitoram o desempenho do sistema em tempo real e podem identificar consultas que estão causando problemas de desempenho. Por exemplo, New Relic e Datadog são ferramentas populares de monitoramento de desempenho que suportam o monitoramento de banco de dados.
Criadores de perfil SQL
Os criadores de perfil SQL são ferramentas especializadas que podem ajudar a identificar consultas SQL lentas analisando planos de execução de consultas, métricas de desempenho e outros fatores. Essas ferramentas podem fornecer insights detalhados sobre o desempenho da consulta e ajudar a identificar oportunidades de otimização.
Relatórios AWR
Os relatórios AWR (Automatic Workload Repository) são um recurso dos bancos de dados Oracle que pode ajudar a identificar consultas SQL lentas. Esses relatórios capturam dados de desempenho detalhados sobre o banco de dados e podem ser usados para identificar instruções SQL que estão consumindo a maioria dos recursos.
Identificando consultas SQL lentas
Identificação de consultas SQL lentas essenciais para otimizar o desempenho do banco de dados. O uso de ferramentas como ferramentas de criação de perfil, log de consultas, ferramentas de monitoramento de desempenho, criadores de perfil SQL e relatórios AWR pode ajudar a identificar consultas lentas e melhorar o desempenho do banco de dados. Analisando planos de execução de consulta, métricas de desempenho e outros fatores, você pode identificar oportunidades de otimização e otimizar seu banco de dados para um melhor desempenho.
conclusão
Problemas de desempenho do banco de dados podem ser difíceis de diagnosticar e corrigir. No entanto, ao abordar os problemas mais comuns, é possível melhorar significativamente o desempenho do banco de dados. Para resumir, certifique-se de que todas as tabelas tenham índices apropriados, otimize as consultas para o esquema do banco de dados, escolha os tipos de dados apropriados, use ferramentas de criação de perfil e monitoramento para identificar problemas e otimize o design da API para o desempenho do banco de dados.
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