കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക മാത്രമല്ല, ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാനും അന്വേഷിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു. സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികൾ ഈ ലേഖനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
1. സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമയുടെ പങ്ക് മനസ്സിലാക്കൽ
ഡാറ്റ എങ്ങനെയാണ് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നതെന്നും ഡാറ്റ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും നിർവചിക്കുന്ന ഘടനയാണ് ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമ .
സങ്കീർണ്ണമായ ആബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി, സെൽ ഫോൺ നമ്പർ ലിസ്റ്റ് വാങ്ങുക മികച്ച പ്രകടനത്തിന് നന്നായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത സ്കീമ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ഡാറ്റാബേസ് പ്രവർത്തനക്ഷമവും അളക്കാവുന്നതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് ഒരു നല്ല സ്കീമ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്:
- ഡാറ്റ ഇൻ്റഗ്രിറ്റി : നല്ല ഘടനാപരമായ സ്കീമ, ഡാറ്റ സ്ഥിരതയുള്ളതും സാധുതയുള്ളതും ശരിയായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നതും ഉറപ്പാക്കുന്നു.
- പ്രകടനം : കാര്യക്ഷമമായ സ്കീമകൾ അന്വേഷണ സമയം കുറയ്ക്കുകയും ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രകടനം വർദ്ധിബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
- സ്കേലബിളിറ്റി : നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വളരുന്നതിനനുസരിച്ച്, വലിയ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ എളുപ്പത്തിലുള്ള പരിഷ്ക്കരണങ്ങളും സ്കെയിലിംഗും ഒരു ഫ്ലെക്സിബിൾ സ്കീമ അനുവദിക്കുന്നു.
- മെയിൻ്റനബിലിറ്റി : നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കാതെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും വിപുലീകരിക്കുന്നതും യുക്തിസഹവും വ്യക്തവുമായ സ്കീമ എളുപ്പമാക്കുന്നു.
2. കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ
കാര്യക്ഷമമായ ഒരു ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമ രൂപകൽപന ചെയ്യുന്നത്, ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ നിലവിലെ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഭാവിയിലെ വളർച്ചയ്ക്കും കൃത്യമായ ആസൂത്രണവും ശ്രദ്ധയും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
സ്കീമ രൂപകൽപ്പനയ്ക്കുള്ള പ്രധാന തത്വങ്ങൾ:
- നോർമലൈസേഷൻ : ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തനവും ആശ്രിതത്വവും കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു. ചെറിയ, അനുബന്ധ പട്ടികകളിലേക്ക് ഡാറ്റ വിഭജിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുകയും സംഭരണ ആവശ്യകതകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
- എന്നിരുന്നാലും, ഓവർ-നോർമലൈസേഷൻ സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, അത് പ്രകടനത്തെ മോശമാക്കും, അതിനാൽ ശരിയായ ബാലൻസ് കണ്ടെത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
- ഡീ-നോർമലൈസേഷൻ : നോർമലൈസേഷൻ ഡാറ്റ റിഡൻഡൻസി കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുമ്പോൾ, വായനാ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനായി ടേബിളുകൾ ലയിപ്പിക്കുന്നത് ഡി-നോർമലൈസേഷനിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ വീണ്ടെടുക്കേണ്ടിവരുമ്പോൾ.
- ശരിയായ ഇൻഡക്‌സിംഗ് : മുഴുവൻ ടേബിളും സ്കാൻ ചെയ്യാതെ ഡാറ്റാബേസിനെ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇൻഡെക്‌സുകൾ അന്വേഷണ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഇടയ്ക്കിടെ അന്വേഷിക്കുന്ന നിരകളിൽ സൂചകങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധാപൂർവം ഉപയോഗിക്കുന്നത് വേഗത്തിലുള്ള തിരയലുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു, എന്നാൽ അനാവശ്യ സൂചികകൾ ചേർക്കുന്നതും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ മന്ദഗതിയിലാക്കാം.
- ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ : സ്റ്റോറേജ് സ്പേസ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഓരോ കോളത്തിനും അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സംഖ്യാ ഡാറ്റയ്ക്ക് സ്ട്രിംഗുകൾക്ക് പകരം പൂർണ്ണസംഖ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അന്വേഷണങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കും.
ഉദാഹരണം:
ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അപ്ലിക്കേഷനായി, ഉപഭോക്താക്കൾ , ഓർഡറുകൾ , ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കായി പ്രത്യേക പട്ടികകൾ സൃഷ്‌ടിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ നോർമലൈസ് ചെയ്‌തേക്കാം .
എന്നാൽ ഓർഡർ ചരിത്രം പോലെ പതിവായി ആക്സസ് ചെയ്ത ഡാറ്റയ്‌ക്കായി, ഒരു ചോദ്യത്തിൽ ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും ഓർഡർ വിശദാംശങ്ങളുടെയും ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരൊറ്റ കാഴ്‌ച സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഡീ-നോർമലൈസേഷൻ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
ഇത് നിങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷനായി ഈ വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുന്നു.
3. പ്രകടനത്തിനും സ്കേലബിലിറ്റിക്കും വേണ്ടിയുള്ള രൂപകൽപ്പന
ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുഷനിൽ, പ്രകടനത്തിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമയ്ക്ക് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ലോഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്.
പ്രകടനത്തിനും സ്കേലബിലിറ്റിക്കുമുള്ള പരിഗണനകൾ:
- ഷാർഡിംഗ് : ഈ സാങ്കേതികതയിൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് ചെറുതും കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ കഷണങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു, ഓരോന്നിനും ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. കൂടുതൽ സെർവറുകൾ ചേർത്ത് ഡാറ്റാബേസിനെ തിരശ്ചീനമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന ലോഡ് വിതരണം ചെയ്യാൻ ഷാർഡിംഗ് സഹായിക്കുന്നു.
- കാഷിംഗ് : ഡാറ്റാബേസിലേബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുക്കുള്ള അന്വേഷണങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് പതിവായി ആക്സസ് ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ ഒരു കാഷെയിൽ സംഭരിക്കുക. cl ലിസ്റ്റുകൾ ഇത് പ്രതികരണങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കാനും ഡാറ്റാബേസിലെ ബുദ്ധിമുട്ട് കുറയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
- പാർട്ടീഷനിംഗ് : വലിയ ടേബിളുകൾക്കായി, പാർട്ടീഷനിംഗ് ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, തീയതി അല്ലെങ്കിൽ പ്രദേശം അനുസരിച്ച്), ഡാറ്റാബേസ് സ്കാൻ ചെയ്യേണ്ട ഡാറ്റയുടെ അളവ് പരിമിതപ്പെടുത്തി അന്വേഷണ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
- ചോദ്യങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു : അനാവശ്യമായ സ്കാനുകളോ ചേരലുകളോ ഒഴിവാക്കാൻ ചോദ്യങ്ങൾ ബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുകാര്യക്ഷമമായി എഴുതിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. വേഗത കുറഞ്ഞ ചോദ്യങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും EXPLAIN അല്ലെങ്കിൽ QUERY PLAN ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക .
ഉദാഹരണം:
ഒരു സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം പോലുള്ള സങ്കീബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനായി.
പ്രദേശങ്ങളെയോ ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളെയോ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്‌ത ഡാറ്റാബേസുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ വിഭജിക്കാൻ നിങ്ങൾ ഷാർഡിംഗ് നടപ്പിലാക്കേണ്ടതായി വന്നേക്കാം .
കൂടാതെ, മെമ്മറിയിൽ ഉപയോക്തൃ പ്രൊഫൈലുകളോ പോസ്റ്റുകളോ കാഷെ ചെയ്യുന്നത് (റെഡിസ് പോലുള്ള ഒരു ഉപകരണം ഉപയോഗിച്ച്) പ്രാഥമിക ഡാറ്റാബേസിലെ ലോഡ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കും.
4. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമയിൽ പരിശോധനയും ആവർത്തനവും
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാബേസ് സ്കീമ രൂപകൽപന ചെയ്‌തുകഴിഞ്ഞാൽ, അത് സമഗ്രമായി പരിശോധിക്കേണ്ടതും പ്രകടന അളവുകോലുകളും ഫീഡ്‌ബാക്കും അടിസ്ഥാനമാക്കി ആവർത്തനം തുടരേണ്ടതും അത്യാവശ്യമാണ്.
പരിശോധനയ്ക്കും ആവർത്തനത്തിനുമുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ:
- ലോഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് : സ്കീമയ്ക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ലോഡ് കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കനത്ത ട്രാഫിക് അല്ലെങ്കിൽ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ അനുകരിക്കുക.
- ചോദ്യ പ്രൊഫൈലിംഗ് : തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും വേഗത കുറഞ്ഞ അന്വേഷണങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഡാറ്റാബേസിനെതിരെ ചോദ്യങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
- ഡാറ്റാബേസ് ആരോഗ്യം നിരീക്ഷിക്കുക : ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ പ്രകടനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും സ്ലോ ക്വറികൾ, ലോക്കിംഗ് ബേസ് സ്കീമകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുഅല്ലെങ്കിൽ റിസോഴ്‌സ് ക്ഷാമം തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും മോണിറ്ററിംഗ് ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ : നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വികസിക്കുമ്പോൾ, പുതിയ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനോ മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനോ സ്കീമ പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നത് തുടരുക.
പരിശോധനയ്ക്കുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ:
- Apache JMeter : സ്കീമ എങ്ങനെയാണ് വലിയ തോതിലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെന്ന് bqb ഡയറക്ടറി പരിശോധിക്കാൻ ഉയർന്ന ട്രാഫിക് സാഹചര്യങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്നു.
- പുതിയ റെലിക്ക് അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാഡോഗ് : പ്രകടനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും ഡാറ്റാബേസ് നിരീക്ഷണം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
