n+1クエリの問題の一般的な兆候には、次の詳細な指標が含まれています。
- クエリの過剰な数：最も明白な兆候は、アプリケーションが予想よりも多くのデータベースクエリを実行することです。通常、レコードのリストを取得するための1つの初期クエリが表示され、その後、各レコードの追加クエリが続き、関連データを取得します。たとえば、10人のユーザーをフェッチし、10個の個別のクエリを実行して各ユーザーの投稿を取得すると、最適化されたクエリ[1] [3]のみではなく、11のクエリが得られます。
- アプリケーションの応答時間が遅くなる：各クエリにはデータベースへの往復が必要なため、多くの小さなクエリの累積効果はデータ取得を大幅に遅くします。これにより、ページのロードまたはAPI応答が遅くなり、アプリケーションがユーザーリクエストに対する応答性が低下します[1] [5]。
- データベースの高い負荷：データベースサーバーは、多くのクエリのために負荷が増加し、リソースに負担をかけ、システム全体のスループットを減らすことができます。これは、ユーザーまたはデータの数が増えるにつれてパフォーマンスを分解し、スケーラビリティを制限する可能性があります[3] [5] [6]。
- スロークエリログでは見えません：単一のスロークエリとは異なり、N+1の問題は、個々のクエリが迅速に実行されるため、スロークエリログで気付かれないことがよくあります。ただし、多くのクエリの集合効果はパフォーマンスの低下を引き起こします[2]。
- ORMによってトリガーされる予期しないまたは非表示のクエリ：オブジェクトリレーショナルマッピング(ORM)フレームワークを使用する場合、怠zyなロードまたは誤解によりN+1の問題が発生することがよくあります。ループ内の関連エンティティにアクセスすると、コード内の明示的な呼び出しなしで追加のクエリをトリガーすると、ソースコード[2] [5] [6]を見るだけで検出するのが難しくなります。
- データのパフォーマンスボトルネックフェッチパターン：アプリケーションが複雑なオブジェクト関係を持ち、最適化されたクエリではなく複数のステップで関連データを取得する場合、このパターンはN+1問題の強力な指標です[6]。
要約すると、一般的な標識は、単純なデータ取得、複数のデータベースラウンドトリップのために応答時間の遅いもの、データベースサーバーの負荷の増加、および各クエリが迅速に実行されるが共同でデレイを引き起こすため問題を発見することの困難のための予想外に多数のデータベースクエリです。これらの症状は、デフォルトの怠zyな負荷挙動を持つORMを使用したアプリケーションで特に一般的です[1] [2] [3] [5] [6] [7]。
引用：
[1] https://planetscale.com/blog/what-is-n-1-query-problem-and-how-to-olve-it
[2] https://stackoverflow.com/questions/97197/what-is-the-n1-selects-problem-in-object-relational-mapping
[3] https://www.pingcap.com/article/how-to-efciently-solve-the-n1-query-problem/
[4] https://evnedev.com/blog/development/the-n1-query-brebl-what-is-it-dow-do-you-solve-it/
[5] https://digma.ai/n1-query-problem-and-how-to-detect-it/
[6] https://www.neurelo.com/post/what-is-the-n-1-query-problem
[7] https://dev.to/lovestaco/the-n1-query-breble-the-silent-performance-killer-2b1c
[8] https://www.pullrequest.com/blog/avoiding-n-1-database-queries-in-asp-net-a-practical-guide/