Erros comuns que levam ao problema de consulta N+1 geralmente giram em torno de como os dados são buscados a partir de um banco de dados, especialmente quando o uso de estruturas de mapeamento de objetos-relatórios (ORM) ou as consultas de banco de dados de gravação manualmente. Aqui estão explicações detalhadas desses erros:
** 1. Buscar dados relacionados em consultas separadas
Uma causa primária do problema de consulta N+1 é estruturar o código para primeiro recuperar uma lista de registros com uma consulta e, em seguida, executando uma consulta adicional para cada registro para buscar dados relacionados. Por exemplo, consultar uma lista de usuários e, em seguida, consultar as postagens separadamente para cada usuário, resulta em 1 consulta para usuários, além de N consultas para postagens, onde n é o número de usuários. Isso leva a muitas pequenas consultas em vez de uma consulta otimizada [1] [2] [3] [7].
** 2. Confiando em carregamento preguiçoso por padrão
A maioria dos ORMs usa carregamento preguiçoso como a estratégia de busca padrão, o que significa que as entidades relacionadas são buscadas apenas quando acessadas explicitamente. Embora isso possa economizar recursos se não for necessário, os dados relacionados causam várias consultas a serem acionadas ao iterar as coleções, causando sem saber o problema n+1. Por exemplo, acessar o autor de cada post do blog desencadeia individualmente uma consulta separada por post [5].
** 3. Reutilizando cegamente as consultas sem ajustes contextuais
Reutilizar a mesma consulta em diferentes partes de um aplicativo sem adaptá -la pode causar recuperação desnecessária de dados e exacerbar o problema n+1. As consultas que não são otimizadas para casos de uso específicos podem buscar dados incompletos, solicitando consultas adicionais para buscar informações relacionadas posteriormente [8].
** 4. Não usando técnicas ansiosas de carregamento ou otimização de consultas
Deixar de usar o carregamento ansioso (buscando dados relacionados na consulta inicial) ou junções otimizadas resulta em várias tiras redondas para o banco de dados. Isso acontece quando os desenvolvedores não instruem explicitamente seu ORM ou construtor de consultas a carregar entidades relacionadas, levando a muitas pequenas consultas em vez de uma única, eficiente [5] [6] [7].
** 5. Ignorando o impacto de várias ida e volta ao banco de dados
Às vezes, os desenvolvedores assumem que muitas pequenas consultas são mais rápidas que uma consulta complexa, mas cada consulta envolve latência de rede e sobrecarga de processamento. O efeito cumulativo das consultas n+1 diminui significativamente os tempos de resposta do aplicativo e aumenta a carga do banco de dados, especialmente à medida que o volume de dados cresce [1] [3] [5].
** 6. Falta de consciência ou detecção do problema
Como cada consulta individual no padrão N+1 funciona rapidamente, geralmente não aparece em logs de consulta lenta ou ferramentas de monitoramento, tornando -o um assassino de desempenho silencioso. Os desenvolvedores podem não notar o problema até que a capacidade de resposta do aplicativo se degrada significativamente [2] [5] [7].
Em resumo, o problema de consulta N+1 surge principalmente devido a padrões ineficientes de busca de dados especificamente, consultando dados relacionados em consultas separadas para cada registro, em vez de em lote ou unir consultas. Isso geralmente é causado pelo carregamento preguiçoso padrão no ORMS, falha no uso de carregamento ou lote ansioso e reutilização de consultas genéricas sem otimização. O resultado são ida e volta de bancos de dados excessivos que degradam o desempenho e a escalabilidade [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.linkedin.com/posts/Aftab-ahmed-bb002827_avoiding-the-n1-query-problem-a-common-ativity-72705276662970818561-zmz6
[7] https://dev.to/lovestaco/the-n1-query-problem-the-silent-permance-killer-2b1c
[8] https://www.okoone.com/spark/technology-innovation/avid-these-7-sql-mistakes-for-better-database-management/