Os sinais comuns do problema de consulta N+1 incluem os seguintes indicadores detalhados:
- Número excessivo de consultas: o sinal mais óbvio é que seu aplicativo executa muitas outras consultas de banco de dados do que o esperado. Normalmente, você vê uma consulta inicial para buscar uma lista de registros, seguida de uma consulta adicional para cada registro para buscar dados relacionados. Por exemplo, buscar 10 usuários e executar 10 consultas separadas para obter as postagens de cada usuário resulta em 11 consultas em vez de apenas uma consulta otimizada [1] [3].
- Tempos de resposta de aplicação lenta: como cada consulta requer uma viagem de ida e volta ao banco de dados, o efeito cumulativo de muitas pequenas consultas diminui significativamente a recuperação de dados. Isso leva a cargas de página mais lentas ou respostas da API, tornando o aplicativo menos responsivo às solicitações do usuário [1] [5].
- Alta carga de banco de dados: o servidor de banco de dados experimenta uma carga aumentada devido ao grande número de consultas, que podem coar os recursos e reduzir a taxa de transferência geral do sistema. Isso pode degradar o desempenho e limitar a escalabilidade à medida que o número de usuários ou dados cresce [3] [5] [6].
- Invisível em logs de consulta lenta: Ao contrário de uma única consulta lenta, o problema N+1 geralmente passa despercebido em toras de consulta lentas, porque cada consulta individual funciona rapidamente. No entanto, o efeito agregado de muitas consultas causa degradação do desempenho [2].
- Consultas inesperadas ou ocultas acionadas por ORM: Ao usar estruturas de mapeamento (ORM) de mapeamento de objetos, o problema N+1 geralmente surge devido a carregamento ou incorporação preguiçosa. O acesso às entidades relacionadas em um loop pode desencadear consultas adicionais sem chamadas explícitas no código, dificultando a detecção apenas analisando o código -fonte [2] [5] [6].
- gargalos de desempenho em padrões de busca de dados: se o seu aplicativo tiver relacionamentos complexos de objetos e buscar dados relacionados em várias etapas e não em uma única consulta otimizada, esse padrão é um forte indicador do problema n+1 [6].
Em resumo, os sinais comuns são um número inesperadamente alto de consultas de banco de dados para o que deve ser uma recuperação de dados simples, tempos de resposta lenta devido a várias viagens de redondos de banco de dados, aumento de carga no servidor de banco de dados e dificuldade em detectar o problema, porque cada consulta executa individualmente, mas coletivamente as causas atrasos. Esses sintomas são especialmente prevalentes em aplicações usando ORMs com comportamento de carregamento preguiçoso padrão [1] [2] [3] [5] [6] [7].
Citações:
[1] https://planetscale.com/blog/what-is-n-1-query-problem-and-ow-to-solve-it
[2] https://stackoverflow.com/questions/97197/what-is-the-n1-selects-problem-n-orm-object-Relational-Mapping
[3] https://www.pingcap.com/article/how-to-eficientemente solve-the-n1-query-problem/
[4] https://evnedev.com/blog/development/the-n1-query-problem-what-is-it-and-ow-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-problem-the-silent-permance-killer-2b1c
[8] https://www.pullrequest.com/blog/avoiding-n-database-queries-in-asp-net-a-practical-guide/