Vanliga tecken på problemet N+1 -frågan inkluderar följande detaljerade indikatorer:
- Överdriven antal frågor: Det mest uppenbara tecknet är att din applikation kör många fler databasfrågor än väntat. Vanligtvis ser du en första fråga för att hämta en lista med poster, följt av en ytterligare fråga för varje post för att hämta relaterade data. Att till exempel hämta 10 användare och sedan köra 10 separata frågor för att få varje användares inlägg resulterar i 11 frågor istället för bara en optimerad fråga [1] [3].
- Långsamma applikationssvar: Eftersom varje fråga kräver en tur och retur till databasen, bromsar den kumulativa effekten av många små frågor avsevärt datasökning. Detta leder till långsammare sidbelastningar eller API -svar, vilket gör applikationen mindre lyhörd för användarförfrågningar [1] [5].
- Hög databasbelastning: Databaseservern upplever ökad belastning på grund av det stora antalet frågor, vilket kan anstränga resurserna och minska systemets totala genomströmning. Detta kan försämra prestanda och begränsa skalbarhet när antalet användare eller data växer [3] [5] [6].
- Osynliga i långsamma frågeställningar: Till skillnad från en enda långsam fråga går N+1 -problemet ofta obemärkt i långsamma frågeställningar eftersom varje enskild fråga går snabbt. Den sammanlagda effekten av många frågor orsakar emellertid prestandaförstöring [2].
- Oväntade eller dolda frågor som utlöses av ORM: När man använder ramar för objektrelationella mappning (ORM) uppstår N+1-problemet ofta på grund av lat belastning eller felkonfiguration. Åtkomst till relaterade enheter i en slinga kan utlösa ytterligare frågor utan uttryckliga samtal i koden, vilket gör det svårt att upptäcka bara genom att titta på källkoden [2] [5] [6].
- PRESTANDA BOTTLENCKS I DATA Hämtningsmönster: Om din applikation har komplexa objektrelationer och hämtar relaterade data i flera steg snarare än i en enda optimerad fråga, är detta mönster en stark indikator på N+1 -problemet [6].
Sammanfattningsvis är de vanliga tecknen ett oväntat stort antal databasfrågor för vad som ska vara en enkel datainhämtning, långsam responstider på grund av flera databasrundturer, ökad belastning på databasservern och svårigheter att upptäcka problemet eftersom varje fråga individuellt körs snabbt men kollektivt orsakar förseningar. Dessa symtom är särskilt utbredda i applikationer som använder ORMS med standard lat belastningsbeteende [1] [2] [3] [5] [6] [7].
Citeringar:
[1] https://planetscale.com/blog/what-is-n-n-1-query-problem-and-how-to-solve-it
]
[3] https://www.pingcap.com/article/how-to-efficient-solve-the-n1-query-problem/
[4] https://evnedev.com/blog/development/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-n-t-query-problem
]
]