Las 10 mejores prácticas de optimización de bases de datos para desarrolladores web

Introducción

Mejorar el rendimiento de las bases de datos se ha convertido en una tarea crítica para los desarrolladores web, ya que influye directamente en la calidad de las interacciones de los usuarios con las aplicaciones web, especialmente en el contexto del desarrollo de aplicaciones web de Sídney. Aunque puede que no suene especialmente emocionante, las ventajas de hacerlo compensan con creces el esfuerzo que supone. Una optimización adecuada de la base de datos puede mejorar el rendimiento, reducir los cuellos de botella y ahorrar recursos.

La buena noticia es que hay técnicas de optimización disponibles que no exigen el nivel de experiencia típicamente asociado al conocimiento de las consultas SQL por parte de un administrador de bases de datos.

Para ayudarte a comenzar este viaje, exploraremos diez prácticas valiosas que los desarrolladores web pueden seguir para optimizar sus bases de datos. Una vez que hayas implementado estas prácticas, siempre podrás profundizar en el mundo de la optimización de bases de datos.

1. Utilice EXPLAIN con sus consultas SELECT

Utilizar la palabra clave EXPLAIN es un método eficaz para resolver rápidamente las consultas lentas. Proporciona información valiosa sobre cómo se ejecutará la consulta y ayuda a descubrir áreas en las que es posible optimizarla.

Para utilizar EXPLAIN, basta con añadir la palabra clave EXPLAIN a la consulta SELECT. Esta acción no desencadena la consulta en sí, sino que presenta el plan de ejecución.

Tras un examen más detallado de los resultados, podrá detectar posibles cuellos de botella u otros problemas, como la falta de índices, y reducir así el número de filas escaneadas.

Gracias a la herramienta EXPLAIN, puede optimizar su consulta o, si es necesario, mejorar las estructuras de sus tablas.

2. Incluir índices en las columnas buscadas

Cuando busque con frecuencia una columna específica en su tabla, puede mejorar significativamente el rendimiento de la consulta añadiendo un índice a esa columna.

Introducir un índice en la columna buscada puede reducir los tiempos de respuesta y optimizar la utilización de los recursos. Aunque no todas las consultas se benefician de la indexación, resulta valiosa en la mayoría de los casos.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el mantenimiento de una tabla indexada lleva más tiempo que el de una no indexada. Esto se debe a que los índices también requieren actualizaciones. Por lo tanto, es aconsejable crear índices sólo para las columnas que se consultan con frecuencia, en lugar de para las tablas que se actualizan con más frecuencia que las que se leen.

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3. Utilizar campos de identidad siempre que sea posible

Incorporar un campo Identity como PRIMARY KEY en sus tablas ofrece varias ventajas.

En primer lugar, es más rápido. Puede emplear simplemente un número entero en sus consultas en lugar de un campo de cadena más largo. Esto no sólo acelera las consultas, sino que también ahorra memoria, ya que los enteros suelen ser más cortos.

En segundo lugar, es una práctica más segura. Confiar en los campos de datos de la aplicación como CLAVES PRIMARIAS puede dar lugar a numerosas complicaciones. Por ejemplo, si utiliza el nombre o la dirección de una persona como CLAVE PRIMARIA, puede encontrarse con problemas cuando un cliente o usuario cambie de nombre, se mude o incluso cometa un pequeño error tipográfico.

Para mejorar la velocidad de consulta y la eficacia operativa, considere la posibilidad de añadir una columna Identidad a cada tabla. Puede servir como PRIMARY KEY con AUTO_INCREMENT y un tipo de variable INT adecuado.

4. Minimizar los valores nulos por defecto

Siempre que sea posible, opte por utilizar NOT NULL en lugar de NULL.

En general, elegir NOT NULL conduce a consultas más rápidas debido a una utilización más eficiente del índice y elimina la necesidad de comprobar explícitamente si cada valor es NULL. Además, ahorrará espacio de almacenamiento, como documenta MySQL, ya que las columnas NULL requieren almacenamiento adicional.

Este ahorro de espacio es especialmente importante si utilizas un alojamiento web para tu base de datos, ya que incluso algunos de los mejores servicios de alojamiento web pueden no ofrecer almacenamiento ilimitado. Aunque ahorrar un bit por columna puede no parecer sustancial, puede traducirse en un importante ahorro de recursos, sobre todo si gestionas una tienda de comercio electrónico con cientos de miles de productos.

Al utilizar NOT NULL, puede trabajar con sus campos como si fueran variables normales y evitar las posibles complicaciones que pueden surgir al utilizar NULL.

Por supuesto, sigue habiendo situaciones en las que es más ventajoso utilizar NULL, pero en la mayoría de los casos se puede conseguir el mismo resultado con NOT NULL.

5. Utilizar el modo sin búfer para las consultas

Para optimizar tanto el tiempo como el uso de memoria, considere la posibilidad de emplear consultas sin búfer.

Por defecto, las consultas SQL funcionan en modo buffer, lo que puede provocar un aumento de los tiempos de espera y del consumo de recursos. En este modo, los resultados no se devuelven hasta que se ha completado toda la consulta, y se almacenan temporalmente en memoria. Esto puede ser especialmente problemático para consultas de gran tamaño y bases de datos extensas, ya que exige una cantidad significativa de memoria.

Por otro lado, las consultas sin búfer funcionan de forma diferente. No almacenan automáticamente los resultados en memoria hasta que la consulta se ha ejecutado por completo. En su lugar, puedes empezar a trabajar con los resultados tan pronto como se recupere la primera fila.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que cuando se utilizan consultas sin búfer, no se pueden realizar consultas adicionales en la misma conexión mientras se está trabajando activamente en el conjunto de resultados.

6. Optimizar el tamaño de la columna para una mayor eficiencia

La gestión eficiente del espacio en disco es crucial para mantener un motor de base de datos con un buen rendimiento. Un método sencillo para garantizar que no se obstaculiza el rendimiento es utilizar tipos de columna compactos y que ahorren espacio.

Por lo tanto, es aconsejable seleccionar el tipo de entero que mejor se adapte a las necesidades de su aplicación. Por ejemplo, si prevé que su tabla no tendrá un número excepcionalmente elevado de filas, no utilice INT como clave primaria por defecto; puede que SMALLINT o incluso TINYINT le resulten más apropiados.

Del mismo modo, cuando se trate de fechas, considere si realmente necesita el componente temporal. Si no es así, optar por DATE en lugar de DATETIME puede ser beneficioso, ya que DATETIME ocupa 8 bytes de almacenamiento, mientras que DATE sólo requiere 3 bytes, lo que supone un ahorro de 5 bytes.

7. Optar por tablas estáticas para aumentar el rendimiento de la base de datos

Otro método eficaz para mejorar el rendimiento de su base de datos es utilizar tablas estáticas.

Esto implica diseñar las tablas sin columnas de longitud variable, como TEXT o BLOB. En su lugar, considere el uso de columnas CHAR, VARCHAR, BINARY y VARBINARY, pero asegúrese de que se rellenan para que coincidan con el ancho de columna especificado.

Las tablas estáticas ofrecen varias ventajas. Son más rápidas de procesar y más eficientes de almacenar en caché. Además, mejoran la seguridad de los datos, ya que son más fáciles de reconstruir en caso de caída del sistema.

Cabe señalar que, en algunos casos, las tablas estáticas pueden requerir más espacio en disco que sus homólogas de formato dinámico, especialmente cuando se emplean columnas CHAR y VARCHAR. Sin embargo, es probable que las mejoras de rendimiento conseguidas con las tablas estáticas superen cualquier preocupación relativa al espacio en disco.

8. Implementar un mapeador objeto-relacional (ORM)

Emplear un Object-Relational Mapper (ORM) es otra estrategia excelente para optimizar el flujo de trabajo de su base de datos.

Para empezar, un ORM minimiza significativamente el riesgo de error humano al automatizar varias tareas. Esto significa que escribirás menos código manualmente, lo que reducirá tu carga de trabajo general, ya que el ORM se encarga de las tareas repetitivas.

Además, un ORM mejora la seguridad del sistema haciendo que la inyección SQL sea más difícil. Para ello, prepara y desinfecta las consultas, con lo que las inyecciones maliciosas son menos probables.

Además, un ORM almacena en caché las entidades en la memoria, aliviando la carga de la base de datos y la CPU, lo que puede mejorar el rendimiento.

Por supuesto, es importante reconocer que un ORM tiene sus ventajas y desventajas y puede no ser la solución perfecta para todos los casos de uso. Sin embargo, hay formas de utilizar el mapeo objeto-relacional de forma eficaz, y existen plugins de optimización y ajuste del rendimiento alternativos que podrían adaptarse mejor a tus necesidades específicas.

9. Ejecutar consultas DELETE y UPDATE en segmentos

Gestionar la eliminación y actualización de datos, sobre todo en tablas extensas, puede ser una tarea compleja. Puede consumir un tiempo considerable, ya que ambas operaciones se realizan dentro de una misma transacción. Por consiguiente, cualquier interrupción durante este proceso hace necesaria la reversión de toda la transacción, lo que puede consumir aún más tiempo.

Sin embargo, seguir la práctica recomendada de ejecutar las consultas DELETE y UPDATE por lotes puede ahorrar tiempo al mejorar la concurrencia y disminuir los cuellos de botella.

Al eliminar o actualizar un número reducido de filas a la vez, otras consultas pueden seguir ejecutándose mientras los lotes se consignan en el disco. Además, las posibles reversiones que puedan ser necesarias llevarán menos tiempo.

10. Utilice PROCEDURE ANALYZE() para obtener más información

Una valiosa práctica de optimización de bases de datos consiste en aprovechar una función integrada conocida como PROCEDURE ANALYZE(). Cuando se incorpora a una de las sentencias SQL, este comando examina las columnas y ofrece recomendaciones sobre los tipos y longitudes de datos óptimos.

Esta funcionalidad puede resultar especialmente beneficiosa tras importar nuevos datos a su tabla o al comprobar sus tablas existentes para detectar cualquier irregularidad.

Si sigue estas recomendaciones, podrá ahorrar espacio de almacenamiento. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estas sugerencias son sólo eso: recomendaciones. Debes considerar detenidamente si se ajustan a tus necesidades y casos de uso específicos.

Conclusión

La optimización de la base de datos puede ser un reto, pero descuidarla puede afectar significativamente a su aplicación web, provocando problemas de rendimiento.

Siguiendo estas 10 prácticas recomendadas para la optimización de bases de datos, los desarrolladores web pueden allanar el camino para mejorar la experiencia del usuario y gestionar los recursos de forma más eficaz.

Una vez que haya puesto en práctica estos métodos, considere la posibilidad de explorar consejos adicionales para mejorar aún más el rendimiento de su base de datos.

Preguntas más frecuentes

1. ¿Qué es la optimización de bases de datos y por qué es importante para los desarrolladores web?

La optimización de bases de datos es el proceso de mejorar el rendimiento, la eficiencia y la fiabilidad de un sistema de bases de datos. Es crucial para los desarrolladores web porque repercute directamente en la velocidad y capacidad de respuesta de las aplicaciones web, lo que se traduce en una mejor experiencia de usuario.

2. ¿Cuáles son los problemas de rendimiento más comunes a los que se enfrentan los desarrolladores web con las bases de datos?

Entre los problemas de rendimiento más comunes se encuentran la lentitud en la ejecución de consultas, la elevada utilización de recursos, los cuellos de botella en las bases de datos y los problemas de escalabilidad, todo lo cual puede afectar al rendimiento general de una aplicación web.

3. ¿Cuáles son las principales ventajas de optimizar una base de datos para aplicaciones web?

La optimización de una base de datos puede acelerar los tiempos de respuesta a las consultas, mejorar la escalabilidad, reducir los costes operativos, aumentar la seguridad y mejorar la satisfacción de los usuarios.