🖥 Как убить производительность базы данных

Когда вы пишете SELECT * FROM users WHERE email = '[email protected]' без индекса на поле email, база данных выполняет Full Table Scan — последовательно проверяет каждую строку таблицы.

Если в таблице 10 записей — не страшно. Но когда их миллион база читает миллион строк, чтобы найти одну нужную.

Производительность деградирует нелинейно. С ростом данных время выполнения запроса растёт экспоненциально. Запрос, который работал за 10мс на тестовой базе, в продакшене может выполняться минутами.

Как решить проблему

• Добавить индекс

Самое очевидное решение — создать индекс на нужное поле:

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

• Составные индексы

Если фильтруете по нескольким полям, используйте составной индекс. Порядок полей важен — самое селективное поле должно быть первым:

CREATE INDEX idx_users_status_created ON users(status, created_at);

• Функциональные индексы

Для запросов с функциями создавайте индексы на выражения:

CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users(LOWER(email));

• Партиционирование

Для огромных таблиц разбейте данные на партиции по дате или другому критерию — база будет сканировать только нужные партиции, а не всю таблицу.

• Денормализация и кэширование

Иногда проще продублировать данные или закэшировать результаты частых запросов в Redis/Memcached, чем постоянно гонять тяжёлые запросы по базе.

Индексы — не бесплатны. Они занимают место на диске и замедляют INSERT/UPDATE/DELETE операции. Не нужно индексировать всё подряд — создавайте индексы осознанно.

Это уже не «Hello World» писать. Для таких решений нужно знать не только язык. Подтянуть архитектуру можно на нашем интенсиве. До конца октября со скидкой!

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view