Одним из ключевых факторов оптимизации производительности базы данных является правильное проектирование с самого начала. Принимая обоснованные решения на основе bewt-практик и учитывая конкретные потребности приложения, вы можете снизить технический долг и минимизировать необходимость в будущих исправлениях.

В этой статье мы рассмотрим различные аспекты проектирования, которые могут помочь улучшить производительность вашей базы данных SQL Server. Учитывая эти факторы на этапе проектирования, вы можете обеспечить долгосрочный успех и избежать дорогостоящей перестройки в будущем.

Понимание приложения

Прежде чем приступить к процессу проектирования, важно четко понимать приложение и его цель. Рассмотрите следующие вопросы:

• Для чего используется приложение и какова его цель?
• Какие данные будут использоваться?
• Кто будет получать доступ к приложению и каким образом?
• Есть ли конкретные времена дня, когда использование приложения наиболее интенсивно?
• Какое время работы ожидается?

Ответив на эти вопросы, вы сможете лучше прогнозировать будущие потребности приложения и принимать проектировочные решения, соответствующие этим потребностям. Понимание особенностей и шаблонов использования приложения позволит вам принимать обоснованные решения и упростить процесс проектирования.

Масштабируемость

Еще одно важное соображение – масштабируемость приложения и его данных. Как будет расти приложение и его данные со временем? Оценив объем использования и наиболее частые потребности, вы можете вывести метрики, такие как размер базы данных, потребности в памяти, процессоре и пропускной способности.

Необходимо выделить достаточные вычислительные ресурсы для обеспечения адекватной производительности. Например, большая база данных потребует достаточного объема ОЗУ и места для хранения. Кроме того, приложения с высокой нагрузкой могут потребовать более быстрой сети и инфраструктуры хранения.

Рассмотрите рост размера данных и возможность легкого расширения хранилища и памяти при необходимости. Лицензирование также играет роль в масштабируемости, поэтому выбирайте соответствующую версию SQL Server в соответствии с вашими требованиями и бюджетом.

Высокая доступность и восстановление после сбоя

Раннее рассмотрение вопросов высокой доступности и восстановления после сбоя является важным для обеспечения времени работы приложения и целостности данных. Определите ожидаемое время работы приложения и цель восстановления (RTO) и цель восстановления (RPO) в случае сбоя или катастрофы.

Хотя бизнес-процессы часто требуют нулевого времени простоя и отсутствия потери данных, важно сбалансировать эти ожидания с соответствующими затратами. Проведение этих обсуждений заранее позволяет планировать вперед с планами восстановления после сбоя и избегать паники во время неожиданных сбоев.

Типы данных

Выбор правильных типов данных является фундаментальным решением при проектировании базы данных. Используйте естественные типы данных, которые точно представляют хранимые данные. Избегайте хранения данных в неподходящих форматах, таких как хранение дат в виде строк или использование неправильной точности для числовых значений.

Рассмотрите использование стандартных типов данных, таких как ISO5218 для пола или ISO3166 для страны, чтобы обеспечить согласованность и удобство интерпретации. Избегайте хранения языков разметки, таких как HTML, XML или JSON, в базе данных, так как это может быть дорого для хранения, извлечения и отображения. Позвольте приложению обрабатывать представление данных.

NULL-значения

Используйте NULL, когда необходимо моделировать отсутствие данных в значимой форме. Избегайте использования вымышленных данных для заполнения столбцов NOT NULL. Определите значение NULL при проектировании базы данных и используйте его последовательно во всем приложении.

Устраняйте NULL-значения через дополнительную нормализацию при необходимости, но только для столбцов, важных для приложения или требующих дополнительной поддержки схемы. Будьте внимательны к тому, как NULL-значения ведут себя в запросах, и всегда используйте IS NULL или IS NOT NULL вместо =, <, > и т. д.

Имена объектов

Выбор описательных и понятных имен для объектов базы данных улучшает читаемость и снижает вероятность непреднамеренных ошибок. Называйте объекты на основе их назначения и при необходимости включайте единицы измерения. Избегайте сокращений, специальных символов и зарезервированных слов.

Согласованность в соглашениях об именах ценна, и использование префиксов или разных схем может помочь организовать объекты разных типов. Хорошее именование объектов снижает ошибки и ускоряет разработку приложений, упрощая понимание назначения каждого объекта.

Старые данные

Учтите срок жизни данных и создайте политику хранения данных для ее соблюдения. Определите, как долго данные должны существовать, и реализуйте код для обеспечения соблюдения политики. Ограничение размера данных улучшает производительность и снижает использование хранилища и памяти.

Существуют различные способы обработки старых данных, такие как удаление, архивирование или мягкое удаление. Выберите подход, соответствующий вашим бизнес-требованиям, и учтите его влияние на производительность и объем данных.

Итерация

SQL Server оптимизирован для операций над наборами данных, поэтому важно минимизировать итерацию всякий раз, когда это возможно. Чтение и запись данных пакетами, а не построчно, улучшает производительность. Избегайте ненужной итерации и рассмотрите альтернативные подходы, такие как использование оконных функций или массовых операций.

Хотя итерация может быть необходима в определенных сценариях, таких как запросы к нескольким базам данных или вызов хранимых процедур, убедитесь, что производительность достаточна и количество итераций ограничено, чтобы избежать длительного выполнения заданий.

Инкапсуляция

Инкапсуляция – полезная техника для повторного использования кода и упрощения сложных интерфейсов. Однако чрезмерная инкапсуляция объектов базы данных может привести к узким местам производительности. Избегайте вложения представлений в представления и функций в функции. Используйте триггеры и хранимые процедуры благоразумно, учитывая их влияние на производительность.

Понимание функциональности инкапсулированных объектов и их потенциального влияния на производительность критично. Держите объекты простыми и сосредоточенными на одной цели, чтобы избежать ненужной сложности и проблем с производительностью.

OLTP против OLAP

Обработка онлайн-транзакций (OLTP) и аналитическая обработка (OLAP) имеют различные требования и должны быть разделены всякий раз, когда это возможно. OLTP-нагрузка включает больше записей, интерактивные операции и меньшее количество строк. OLAP-нагрузка обычно представляет собой только чтение, включает большие объемы данных и фокусируется на отчетности и аналитике.

Разделение OLTP и OLAP сред позволяет лучше оптимизировать каждую среду. Базы данных OLTP могут быть оптимизированы для транзакционных операций, а базы данных OLAP могут быть оптимизированы для аналитики и отчетности. Это разделение улучшает производительность и упрощает разработку новых функций.

Триггеры

Триггеры могут быть полезными для реализации бизнес-логики, но чрезмерное использование триггеров может повлиять на производительность. Избегайте избыточных триггеров и будьте осторожны с вызовом триггеров из других триггеров. Держите триггеры простыми и сосредоточенными на одной цели, чтобы избежать ненужных накладных расходов на производительность.

Рассмотрите возможность использования хранимых процедур вместо триггеров, когда это возможно. Понимайте влияние триггеров на вызывающую транзакцию и будьте внимательны к возможным блокировкам и взаимоблокировкам.

Заключение

Проектирование высокопроизводительной базы данных в SQL Server требует тщательного рассмотрения различных факторов. Путем понимания приложения, учета масштабируемости, обеспечения высокой доступности, выбора соответствующих типов данных, эффективной обработки NULL-значений, использования описательных имен объектов, управления старыми данными, минимизации итерации, избегания чрезмерной инкапсуляции, разделения сред OLTP и OLAP и благоразумного использования триггеров, вы можете оптимизировать производительность вашей базы данных и избежать будущих проблем с производительностью.

Следуя этим рекомендациям по проектированию и bewt-практикам, вы можете создать базу данных, которая работает хорошо, эффективно масштабируется и соответствует потребностям вашего приложения.