Javaアプリケーションでのデータベースインタラクションを最適化します

HikaricPを使用して接続プーリングを使用して、データベース接続を再利用し、オーバーヘッドを減らします。 2。準備した状態を使用して、SQL注入を防ぎ、クエリのパフォーマンスを改善します。 3.特定の列を選択し、フィルターとページネーションを適用することにより、必要なデータのみを取得します。 4.複数のレコードを挿入または更新するときに、バッチ操作を使用して往復を減らします。 5. n 1クエリを避け、キャッシュを有効にし、怠zyな負荷とDTO投影を使用することにより、冬眠などのORMツールを賢く使用します。 6.トランザクションを短くし、トランザクション内の外部通話を回避して、ロックを減らします。 7.ロギングでクエリを監視し、計画を説明し、適切なインデックスを追加します。 8。読み取りレプリカを使用して読み取りクエリをオフロードし、重い読み取り荷重の下でスケーラビリティを向上させます。

データベースに依存するJavaアプリケーションを構築する場合、パフォーマンスと信頼性は、データベースとの相互作用に大きく依存します。最適化されていないデータベース操作は、応答時間の遅い、リソースの疲労、およびスケーラビリティの問題につながる可能性があります。典型的なJavaアプリケーションでデータベースの相互作用を最適化する方法は次のとおりです。

1.接続プーリングを使用します

操作ごとに新しいデータベース接続を開くことは高価です。代わりに、接続プールを介して既存の接続を再利用します。

なぜそれが重要なのか：

• 接続を確立するには、ネットワークの握手と認証が含まれます。
• HikaricP 、 Apache DBCP 、 C3P0などのプールは、再利用可能な接続セットを管理します。

ベストプラクティス：

• Hikaricp （最速で広く採用されている）を使用します。
• ワークロードに基づいてプールサイズを構成します（中程度のアプリの場合は10〜20など）。
• リソースの問題を回避するために、タイムアウトとリーク検出を設定します。

 hikariconfig config = new hikariconfig（）;
config.setjdbcurl（ "jdbc：mysql：// localhost：3306/mydb"）;
config.setUsername（ "user"）;
config.setPassWord（ "pass"）;
config.setmaximumpoolsize（15）;
hikaridatasource dataSource = new HikaridataSource（config）;

2。準備した状態を使用し、文字列の連結を避けます

文字列連結を介して構築された動的クエリは、SQLインジェクションに対して脆弱であり、データベースによってキャッシュされていません。

PreparedStatementを使用してください：

• プリコンパイルされたSQLはパフォーマンスを向上させます。
• SQL注入を防ぎます。
• パラメータープレースホルダー（ ? ）をサポートします。

 string sql = "select * from user where age>？";
try（preatedStatement stmt = connection.preparestatement（sql））{
    stmt.setint（1、25）;
    結果rs = stmt.executequery（）;
    //結果を処理します
}

ボーナス：同じクエリを複数回実行するときに準備されたステートメントを再利用します。

3.必要なもののみを取得します

SELECT *避け、不要な列または行を取得します。

クエリの最適化：

• 必要な列のみを選択します。
• 大規模なデータセットには、 LIMITまたはページネーション（ OFFSET 、 FETCH NEXT ）を使用します。
• クエリの早い段階でフィルターを適用します。

 -  悪い
select * fromユーザー。

 -  良い
Active = 1 Limit 100を使用するユーザーからid、name、emailを選択します。

Javaでは、 JDBC RowMapper 、 JPA 、 JOOQなどのツールを使用して、MAPの結果が効率的に結果をもたらします。

4。バルクデータのバッチ操作

多くのレコードを1つずつ挿入または更新すると、往復のオーバーヘッドが発生します。

バッチ処理を使用します：

• 複数の操作を単一のバッチにグループ化します。
• ネットワークラウンド旅行を減らします。

 string sql = "logs（message、created_at）values（？、？）"に挿入挿入（メッセージ、created_at） ";
try（preatedStatement stmt = connection.preparestatement（sql））{
    for（logentryエントリ：エントリ）{
        stmt.setString（1、entry.getMessage（））;
        stmt.settimestamp（2、entry.getTimestamp（））;
        stmt.addbatch（）; //バッチに追加します
    }
    stmt.executeBatch（）; //すべてを一度に実行します
}

注：メモリとパフォーマンスのバランスをとるために、バッチサイズ（50〜100など）をチューン化します。

5. ORMツールを賢くレバレッジ（例えば、冬眠）

HibernateのようなOMSは、データベースの相互作用を簡素化しますが、悪用された場合はパフォーマンスを損なう可能性があります。

最適化のヒント：

• n 1クエリの問題を避けてください（ JOIN FETCHまたは@EntityGraphに参加してください）。
• 頻繁に読み取られるデータのセカンドレベルのキャッシュを有効にします。
• 怠zyなロードを適切に使用します。必要でない限り、大きな関連性をロードしないでください。
• 少数のフィールドのみが必要な場合は、完全なエンティティの代わりにDTOプロジェクションを使用することを検討してください。

 // n 1を防止します
@query（ "ユーザーuからuにuに参加するu.active = true"）
List <User> FindActiveUsersWithProfiles（）;

6.トランザクションを最適化します

長期にわたるトランザクションはリソースをロックし、並行性を削減します。

ベストプラクティス：

• トランザクションをできるだけ短くしてください。
• 適切な伝播レベルと分離レベルで@Transactional （春に）を使用します。
• トランザクション内のユーザー入力または外部呼び出しは避けてください。

 @サービス
@transactional
パブリッククラスユーザーサービス{
    public void updateuserprofile（long id、string email）{
        ユーザーユーザー= ueserrepository.findbyid（id）;
        user.setemail（email）;
        USERREPOSITORY.SAVE（ユーザー）; // auto-committed
    }
}

7。クエリを監視および調整します

よく書かれたコードでさえ、インデックスの欠落や実行計画の不足により、遅いクエリに苦しむ可能性があります。

何をするか：

• データベースクエリのロギングを有効にします（たとえば、MySQLでlog slow queries ）。
• 説明などのツールを使用して、クエリ計画を分析します。
• 頻繁にクエリされた列にインデックスを追加します（ただし、あまり多くありません。インデックスメンテナンスにはコストがかかります）。

例：

 select * fromユーザーからemail = 'user@example.com';

8。読み取りレプリカを使用して、重い読み取りワークロードに

アプリに重度の読み取りトラフィックがある場合、オフロードはレプリカを読むためにクエリを選択します。

どうやって：

• 複数のデータソースを構成します（読み取りと書き込み）。
• Replicasへのルート読み取り操作は、プライマリに書き込みます。

春には、 AbstractroutingDataSourceを使用してデータソースを切り替えることができます。

Javaでのデータベースインタラクションの最適化は、高速コードを作成するだけではありません。スマートリソース管理、安全なプラクティス、アプリケーションとデータベースがどのように連携するかを理解することです。接続プーリング、適切なクエリ設計、バッチ、およびORMチューニングを使用すると、パフォーマンスとスケーラビリティを大幅に向上させることができます。

基本的に、速く進み、安全を保ち、データベースが実際に行っていることに注意してください。

以上がJavaアプリケーションでのデータベースインタラクションを最適化しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。