Поради з оптимізації баз даних: MySQL проти MongoDB - javascript.org.ua

Технології баз даних є основою сучасних додатків, і їхня ефективність безпосередньо впливає на досвід користувачів. Незалежно від того, чи використовуєте ви MySQL, популярну реляційну базу даних, чи MongoDB, провідну NoSQL базу даних, оптимізація є критично важливою для масштабованості та ефективності. Цей блог розглядає основні стратегії оптимізації для MySQL та MongoDB, допомагаючи вибрати правильні методи для вашого випадку використання.

Розуміння основ

MySQL:

Тип: Система управління реляційними базами даних (RDBMS)
Схема: Задає сувору схему для таблиць.
Найкраще для: Додатків з структурованими даними та взаємозв'язками, таких як фінансові системи та платформи електронної комерції.

MongoDB:

Тип: NoSQL база даних
Схема: Безсхемна, орієнтована на документи база даних.
Найкраще для: Додатків з неструктурованими або напівструктурованими даними, таких як аналітика в реальному часі та системи управління контентом.

Обидві бази даних мають унікальні переваги, і методи оптимізації відрізняються в залежності від їх архітектури.

Photo by Mika Baumeister on Unsplash

Загальні поради з оптимізації

1. Моніторинг показників продуктивності

Незалежно від бази даних, важливо стежити за продуктивністю. Використовуйте інструменти моніторингу, такі як:

MySQL: MySQL Workbench, Percona Monitoring and Management (PMM)
MongoDB: MongoDB Compass, Atlas Performance Advisor

Зосередьте увагу на таких показниках, як час виконання запитів, використання CPU, використання пам'яті та диск I/O.

2. Вибір правильного індексації

Індекси прискорюють виконання запитів, але мають додаткові витрати. Правильна індексація забезпечує ефективне виконання запитів.

MySQL: Використовуйте індекси B-дерева для стовпців, які часто використовуються у WHERE, JOIN або ORDER BY. Композитні індекси можуть оптимізувати запити, що включають кілька стовпців.
MongoDB: Використовуйте індекси одного поля для звичайних запитів та комбіновані індекси для запитів, що включають кілька полів. Уникайте перевантаження індексів, щоб уникнути проблем з пам'яттю.

3. Оптимізація запитів

Погано написані запити можуть створювати вузькі місця в продуктивності. Аналізуйте і переписуйте запити для досягнення ефективності.

MySQL: Використовуйте EXPLAIN для аналізу планів виконання запитів та виявлення вузьких місць.
MongoDB: Використовуйте метод explain(), щоб зрозуміти, як запити використовують індекси та оцінити продуктивність виконання.

Поради з оптимізації для MySQL

1. Нормалізація та денормалізація за потреби

Нормалізація зменшує надмірність даних та забезпечує узгодженість. Однак надмірна нормалізація може сповільнити продуктивність через надмірні операції JOIN.
Денормалізація покращує швидкість читання шляхом дублювання даних, але може збільшити вимоги до сховища.

2. Використання кешування запитів

Увімкніть кешування запитів для зберігання результатів часто виконуваних запитів:

SET GLOBAL query_cache_size = 1048576; -- Set cache size to 1MB  
SET GLOBAL query_cache_type = ON;

Уникайте кешування запитів з високим співвідношенням запису до читання, оскільки це може призвести до застарілих даних.

3. Розподіл великих таблиць

Розподіл великих таблиць на менші частини покращує продуктивність запитів для певних діапазонів даних:

CREATE TABLE sales (  
 id INT NOT NULL,  
 sale_date DATE NOT NULL  
)  
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (  
 PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),  
 PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024)  
);

4. Оптимізація движків зберігання

Вибір відповідного движка зберігання для вашого робочого навантаження:

InnoDB: За замовчуванням, ідеальний для більшості сценаріїв завдяки відповідності ACID та блокуванню на рівні рядків.
MyISAM: Підходить для навантажень з інтенсивними операціями читання, але не підтримує транзакції.

5. *Уникайте SELECT **

Отримання непотрібних стовпців збільшує навантаження на запити. Замість цього вказуйте необхідні стовпці:

SELECT name, email FROM users;

6. Регулярно аналізуйте та оптимізуйте таблиці

Запустіть ці команди для підтримки продуктивності таблиць:

ANALYZE TABLE table_name;  
OPTIMIZE TABLE table_name;

Поради з оптимізації для MongoDB

1.

Кращі практики проектування схеми

Гнучкість MongoDB вимагає ретельного проектування схеми для запобігання неефективності.

Вбудовані дані: Використовуйте вбудовані документи для пов'язаних даних, які часто отримуються разом.
Посилання на дані: Використовуйте посилання для даних, які часто змінюються або використовуються в кількох колекціях.

Приклад вбудовування:

{  
 "orderId": 123,  
 "customer": {  
 "name": "John Doe",  
 "email": "[email protected]"  
 },  
 "items": [  
 { "productId": "A1", "quantity": 2 },  
 { "productId": "B2", "quantity": 1 }  
 ]  
}

2. Використання індексів

TTL індекси: Автоматично видаляють застарілі документи. Ідеально підходять для журналів або тимчасових даних:

db.sessions.createIndex({ "createdAt": 1 }, { expireAfterSeconds: 3600 });

Динамічні індекси: Індексуйте динамічні поля в документах.

3. Шардінг для масштабованості

Шардінг розподіляє дані на кілька серверів для обробки великих наборів даних та високої пропускної здатності.

Виберіть відповідний ключ шардінга.
Використовуйте хешований шардінг для рівномірного розподілу даних.

4. Оптимізація конвеєрів агрегацій

Конвеєри агрегацій можуть бути ресурсозатратними. Використовуйте етапи стратегічно для зменшення часу обробки:

Фільтруйте на ранньому етапі конвеєра.
Обмежуйте та сортуйте перед дорогими операціями.

db.orders.aggregate([  
 { $match: { status: "shipped" } },  
 { $group: { _id: "$customerId", total: { $sum: "$amount" } } },  
 { $sort: { total: -1 } },  
 { $limit: 10 }  
]);

5. Уникайте перевантаження документів

Тримайте розміри документів нижче ліміту MongoDB (16 МБ). Розділяйте надмірно великі документи або використовуйте GridFS для великих файлів.

6. Використання пулу з'єднань

Ефективне управління з'єднаннями зменшує накладні витрати. Налаштуйте розмір пулу з'єднань відповідно до вашого навантаження:

const client = new MongoClient(uri, { poolSize: 10 });

Вибір між MySQL та MongoDB

Використовуйте MySQL, коли:

Дані структуровані та мають чіткі зв'язки.
Транзакції мають критичне значення (наприклад, банківські системи).
Потрібні складні запити та звіти.

Використовуйте MongoDB, коли:

Дані є напівструктурованими або неструктурованими.
Масштабованість і висока швидкість запису мають пріоритет.
Гнучкість проектування схеми необхідна для гнучкої розробки.

Висновок

Оптимізація баз даних — це постійний процес, який розвивається разом з потребами вашого додатка. Розуміючи унікальні характеристики MySQL та MongoDB і впроваджуючи ці поради з оптимізації, ви зможете максимізувати продуктивність і масштабованість. Вибирайте правильну базу даних для вашого проекту, відслідковуйте її продуктивність і постійно вдосконалюйте стратегії, щоб залишатися попереду.

Перекладено з: Database Optimization Tips: MySQL vs MongoDB