Komuniti pengaturcaraan sedang giat membincangkan pendekatan berani untuk menyelesaikan salah satu isu prestasi pangkalan data yang paling biasa: masalah query N+1. Daripada penyelesaian tradisional yang memerlukan pembangun mengoptimumkan panggilan pangkalan data mereka secara manual, sesetengah pihak mencadangkan untuk mengintegrasikan operasi pangkalan data terus ke dalam bahasa pengaturcaraan itu sendiri.
Masalah query N+1 berlaku apabila aplikasi menghantar beberapa query pangkalan data yang berasingan berbanding satu query yang cekap. Sebagai contoh, jika anda memerlukan maklumat tentang 100 pengguna, aplikasi anda mungkin menghantar 101 query (satu untuk mendapatkan senarai pengguna, kemudian 100 lagi untuk mendapatkan butiran bagi setiap pengguna) berbanding hanya dua query yang direka dengan baik.
Contoh Masalah Query N+1:
- Pendekatan yang tidak baik: 1 query untuk mendapatkan senarai pengguna + 100 query untuk mendapatkan butiran setiap pengguna = 101 jumlah query
- Pendekatan yang baik: 1 query untuk mendapatkan senarai pengguna + 1 query untuk mendapatkan semua butiran pengguna = 2 jumlah query
- Kesan prestasi: Boleh menyebabkan prestasi pangkalan data 50 kali ganda lebih perlahan dalam aplikasi sebenar
Memindahkan Logik Pangkalan Data ke dalam Bahasa Itu Sendiri
Idea teras yang sedang diperdebatkan melibatkan menjadikan operasi pangkalan data sebagai bahagian terbina dalam bahasa pengaturcaraan, sama seperti cara Haskell mengendalikan pengoptimuman tertentu. Ini akan membolehkan pengkompil bahasa mengesan dan membetulkan corak query yang tidak cekap secara automatik sebelum kod itu dijalankan.
Ahli komuniti menyatakan bahawa pendekatan ini mempunyai preseden. Bahasa seperti C# sudah menawarkan LINQ to SQL , yang boleh menukar kod biasa kepada query pangkalan data yang dioptimumkan. Sesetengah pembangun malah telah mencipta alat yang boleh mengambil fungsi pengaturcaraan biasa dan secara automatik menukarnya kepada kod SQL .
Penyelesaian Bahasa Semasa:
- C LINQ to SQL : Menukar ungkapan kod C kepada pertanyaan SQL yang dioptimumkan
- Peraturan penulisan semula Haskell : Membenarkan perpustakaan untuk menentukan corak pengoptimuman bagi pengkompil
- DelegateDecompiler : Alat yang menukar fungsi lambda C kepada pertanyaan pangkalan data
- Django QuerySets : ORM Python yang menggunakan penilaian malas untuk membolehkan pengoptimuman pertanyaan
Cabaran Asas: Maklumat Masa Jalan
Walau bagaimanapun, ramai pembangun berhujah bahawa pendekatan ini menghadapi halangan utama. Pengoptimuman pangkalan data memerlukan maklumat masa nyata tentang cara data disimpan, indeks yang wujud, dan beban sistem semasa. Seorang ahli komuniti menjelaskan bahawa pengkompil tidak mempunyai akses kepada maklumat penting ini.
Isu asas bukan sahaja pengkompil anda tidak memahami SQL . Masalahnya ialah pengkompil anda tidak memahami bagaimana data disimpan atau akan disimpan.
Sistem pangkalan data membelanjakan sumber yang besar untuk membina statistik dan memahami corak data untuk membuat keputusan pengoptimuman yang baik. Maklumat ini berubah secara berterusan dan tidak boleh dibina dengan mudah ke dalam bahasa pengaturcaraan.
Penyelesaian Alternatif dan Pendekatan Praktikal
Daripada mengubah bahasa, sesetengah pembangun mencadangkan corak reka bentuk yang lebih baik. Satu pendekatan melibatkan pemulangan objek query yang dinilai secara malas berbanding hasil segera. Ini memberi peluang kepada kod pemanggil untuk menggabungkan beberapa operasi ke dalam panggilan pangkalan data tunggal yang cekap.
Yang lain menyokong untuk meninggalkan alat Object-Relational Mapping ( ORM ) yang kompleks sepenuhnya, dengan berhujah bahawa lapisan abstraksi mereka menjadikan pengoptimuman hampir mustahil. Mereka mencadangkan penggunaan kaedah akses pangkalan data yang lebih mudah dan langsung yang memberi pembangun kawalan penuh ke atas pengoptimuman query.
Corak yang Lebih Luas
Perbincangan ini mendedahkan prinsip yang lebih luas dalam pembangunan perisian: sempadan abstraksi sering menjadi sempadan pengoptimuman. Apabila anda menyembunyikan butiran pelaksanaan di sebalik antara muka, anda juga mengehadkan keupayaan sistem untuk mengoptimumkan merentasi sempadan tersebut.
Ini mewujudkan ketegangan berterusan dalam reka bentuk perisian. Abstraksi peringkat tinggi menjadikan kod lebih mudah ditulis dan difahami, tetapi ia juga boleh menyukarkan pencapaian prestasi optimum. Perdebatan pengoptimuman pangkalan data menggambarkan dengan sempurna pertukaran asas yang dihadapi pembangun setiap hari.
Komuniti terus meneroka penyelesaian, daripada integrasi peringkat bahasa kepada reka bentuk ORM yang lebih baik hingga meninggalkan ORM sama sekali. Setiap pendekatan menawarkan faedah dan cabaran yang berbeza, mencerminkan sifat kompleks pengoptimuman prestasi perisian moden.