Los signos comunes del problema de la consulta N+1 incluyen los siguientes indicadores detallados:
- Número excesivo de consultas: el signo más obvio es que su aplicación ejecuta muchas más consultas de bases de datos de lo esperado. Por lo general, ve una consulta inicial para obtener una lista de registros, seguido de una consulta adicional para que cada registro obtenga datos relacionados. Por ejemplo, obtener 10 usuarios y luego ejecutar 10 consultas separadas para obtener las publicaciones de cada usuario da como resultado 11 consultas en lugar de solo una consulta optimizada [1] [3].
- Tiempos de respuesta de aplicación lentos: debido a que cada consulta requiere un viaje redondo a la base de datos, el efecto acumulativo de muchas pequeñas consultas ralentiza significativamente la recuperación de datos. Esto lleva a cargas de página más lentas o respuestas de API, lo que hace que la aplicación sea menos receptiva a las solicitudes de usuario [1] [5].
- Alta carga de base de datos: el servidor de la base de datos experimenta una carga aumentada debido a la gran cantidad de consultas, que pueden forzar recursos y reducir el rendimiento general del sistema. Esto puede degradar el rendimiento y limitar la escalabilidad a medida que crece el número de usuarios o datos [3] [5] [6].
- Invisible en registros de consultas lentas: a diferencia de una sola consulta lenta, el problema N+1 a menudo pasa desapercibido en los registros de consultas lentas porque cada consulta individual se ejecuta rápidamente. Sin embargo, el efecto agregado de muchas consultas causa la degradación del rendimiento [2].
- Consultas inesperadas o ocultas activadas por ORM: cuando se usa marcos de mapeo relacional de objetos (ORM), el problema N+1 a menudo surge debido a la carga perezosa o la configuración errónea. Acceder a entidades relacionadas en un bucle puede activar consultas adicionales sin llamadas explícitas en el código, lo que dificulta la detección de simplemente observar el código fuente [2] [5] [6].
- Los cuellos de botella de rendimiento en los patrones de recuperación de datos: si su aplicación tiene relaciones complejas de objetos y obtiene datos relacionados en múltiples pasos en lugar de en una sola consulta optimizada, este patrón es un fuerte indicador del problema N+1 [6].
En resumen, los signos comunes son un número inesperadamente alto de consultas de bases de datos para lo que debería ser una recuperación de datos simple, los tiempos de respuesta lentos debido a múltiples viajes redondos de la base de datos, una mayor carga en el servidor de la base de datos y la dificultad para detectar el problema porque cada consulta se ejecuta individualmente de manera rápida pero colectiva causa retrasas. Estos síntomas son especialmente frecuentes en aplicaciones que utilizan ORM con comportamiento de carga perezoso predeterminado [1] [2] [3] [5] [6] [7].
Citas:
[1] https://planetscale.com/blog/what-is-n-1-Query-problemand-how-to-solve-it
[2] https://stackoverflow.com/questions/97197/what-is-the-n1-selects-problem-in-orm-object-relational-mapping
[3] https://www.pingcap.com/article/how-to-eficiente-solve-the-n1-Query-problem/
[4] https://evnedev.com/blog/develovelment/the-n1-Query-problem-what-is-it-and-how-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-n1-Query-problem
[7] https://dev.to/lovestaco/the-n1-Query-problem-the-silent-performance-killer-2b1c
[8] https://www.pullrequest.com/blog/avoiding-n-1-database-queries-in-asp-net-a-practical-guide/