N+1クエリの問題につながる一般的な間違いは、特に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したり、データベースの執筆データベースクエリを手動で使用したりする場合、データベースからデータの取得方法を中心に展開します。これらの間違いの詳細な説明は次のとおりです。
** 1。関連するデータを個別のクエリで取得します
n+1クエリの問題の主な原因は、コードを構築して最初に1つのクエリでレコードのリストを取得し、次に各レコードの追加クエリを実行して関連データを取得することです。たとえば、ユーザーのリストをクエリして、各ユーザーの投稿を個別にクエリすると、ユーザーの1つのクエリと投稿のnクエリが1つになります。ここで、nはユーザー数です。これにより、最適化された1つのクエリ[1] [2] [3] [7]の代わりに、多くの小さなクエリにつながります。
** 2。デフォルトで怠zyな読み込みに依存します
ほとんどのORMは、デフォルトのフェッチング戦略として怠zyなロードを使用します。つまり、関連するエンティティは明示的にアクセスしたときにのみフェッチされます。これにより、関連するデータが不要な場合はリソースを節約できますが、コレクションを反復するときに複数のクエリをトリガーし、知らないうちにN+1の問題を引き起こします。たとえば、各ブログ投稿の著者にアクセスすると、投稿ごとに個別のクエリが個別にトリガーされます[5]。
** 3。コンテキスト調整なしで盲目的に再利用クエリを再利用します
調整せずにアプリケーションのさまざまな部分で同じクエリを再利用すると、不必要なデータ検索を引き起こし、N+1の問題を悪化させる可能性があります。特定のユースケースに最適化されていないクエリは、不完全なデータを取得する可能性があり、後で関連情報を取得するための追加のクエリを促します[8]。
** 4。熱心な読み込みやクエリの最適化手法を使用していません
EAN LOADING(初期クエリで関連データを取得する)または最適化された結合を使用しないと、データベースの複数の往復が行われます。これは、開発者がORMまたはクエリビルダーに関連するエンティティをロードするように明示的に指示しない場合に発生し、単一の効率的なものではなく、多くの小さなクエリにつながります[5] [6] [7]。
** 5。データベースへの複数の往復の影響を無視します
開発者は、多くの小さなクエリが1つの複雑なクエリよりも高速であると仮定することがありますが、各クエリにはネットワークの遅延とオーバーヘッドの処理が含まれます。 n+1クエリの累積効果は、特にデータ量が増加するにつれて、アプリケーション応答時間を大幅に遅くし、データベース負荷を増加させます[1] [3] [5]。
** 6。問題の認識の欠如または検出
n+1パターンの個々のクエリは迅速に実行されるため、スロークエリログや監視ツールに表示されないことが多く、サイレントパフォーマンスキラーになります。開発者は、アプリケーションの応答性が大幅に低下するまで問題に気付かない場合があります[2] [5] [7]。
要約すると、n+1クエリの問題は、主にパターンを特定する効率的なデータを取得するため、クエリのバッチまたは結合ではなく、各レコードの個別のクエリで関連データをクエリするために発生します。これは、多くの場合、Defaultの怠zyな荷重、熱心な読み込みやバッチの使用の失敗、および最適化なしで一般的なクエリの再利用によって引き起こされます。その結果、パフォーマンスとスケーラビリティを低下させる過剰なデータベースラウンドトリップ[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.linkedin.com/posts/aftab-ahmed-bb002827_avoiding-the-n1-query-problem-a-common-problem-a-common--problem-a-common-apivity-7270527662970818561-Zmz6
[7] https://dev.to/lovestaco/the-n1-query-breble-the-silent-performance-killer-2b1c
[8] https://www.okoone.com/spark/technology-innovation/avoid-these-7-sql-mistakes-for-better-database-management/