Los errores comunes que conducen al problema de la consulta N+1 generalmente giran en torno a cómo los datos se obtienen de una base de datos, especialmente cuando se utilizan marcos de mapeo relacional de objetos (ORM) o escribiendo consultas de base de datos manualmente. Aquí hay explicaciones detalladas de estos errores:
** 1. Obtener datos relacionados en consultas separadas
Una causa principal del problema de la consulta N+1 es estructurar el código para recuperar primero una lista de registros con una consulta, luego ejecutar una consulta adicional para que cada registro obtenga datos relacionados. Por ejemplo, la consulta de una lista de usuarios y luego consulta por separado para cada usuario da como resultado 1 consulta para usuarios más n consultas para publicaciones, donde n es el número de usuarios. Esto conduce a muchas consultas pequeñas en lugar de una consulta optimizada [1] [2] [3] [7].
** 2. Confiar en la carga perezosa de forma predeterminada
La mayoría de los ORM usan la carga perezosa como la estrategia de recuperación predeterminada, lo que significa que las entidades relacionadas solo se obtienen cuando se accede explícitamente. Si bien esto puede ahorrar recursos si no se necesitan datos relacionados, hace que se activen múltiples consultas al iterar sobre las colecciones, sin saberlo, causando el problema N+1. Por ejemplo, acceder al autor de cada publicación de blog desencadena individualmente una consulta separada por publicación [5].
** 3. Reutilizando ciegamente consultas sin ajustes contextuales
Reutilizar la misma consulta en diferentes partes de una aplicación sin adaptarla puede causar recuperación de datos innecesaria y exacerbar el problema N+1. Las consultas que no están optimizadas para casos de uso específicos pueden obtener datos incompletos, lo que lleva a consultas adicionales a obtener información relacionada más adelante [8].
** 4. No utilizar técnicas de optimización de carga o optimización de consultas ansiosas
No utilizar la carga ansiosa (obteniendo datos relacionados en la consulta inicial) o uniones optimizadas en múltiples viajes redondos a la base de datos. Esto sucede cuando los desarrolladores no instruyen explícitamente a su constructor de ORM o consultas que carguen entidades relacionadas con las que llevan muchas consultas pequeñas en lugar de una sola y eficiente [5] [6] [7].
** 5. Ignorando el impacto de múltiples viajes redondos a la base de datos
Los desarrolladores a veces suponen que muchas consultas pequeñas son más rápidas que una consulta compleja, pero cada consulta implica latencia de red y sobrecarga de procesamiento. El efecto acumulativo de las consultas N+1 ralentiza significativamente los tiempos de respuesta de la aplicación y aumenta la carga de la base de datos, especialmente a medida que crece el volumen de datos [1] [3] [5].
** 6. Falta de conciencia o detección del problema
Debido a que cada consulta individual en el patrón N+1 funciona rápidamente, a menudo no aparece en registros de consultas lentos o herramientas de monitoreo, lo que lo convierte en un asesino de rendimiento silencioso. Los desarrolladores pueden no notar el problema hasta que la capacidad de respuesta de la aplicación se degrade significativamente [2] [5] [7].
En resumen, el problema de la consulta N+1 surge principalmente debido a los patrones ineficientes de obtención de datos específicamente, consultando datos relacionados en consultas separadas para cada registro en lugar de completar o unir consultas. Esto a menudo se causa por carga perezosa predeterminada en ORMS, falla en usar una carga o lotes ansiosos, y reutilizando consultas genéricas sin optimización. El resultado son las triunfos redondos de la base de datos excesiva que degradan el rendimiento y la escalabilidad [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.linkedin.com/posts/aftab-ahmed-bb002827_avoiding-the-n1-Query-problem-a-common-activity-7270527662970818561-zmz6
[7] https://dev.to/lovestaco/the-n1-Query-problem-the-silent-performance-killer-2b1c
[8] https://www.okoone.com/spark/technology-innovation/avoid-thes-7-sql-mistakes-for-better-database-management/