Java 응용 프로그램에서 데이터베이스 상호 작용 최적화

Hikaricp와의 연결 풀링을 사용하여 데이터베이스 연결을 재사용하고 오버 헤드를 줄입니다. 2. 준비된 상태를 사용하여 SQL 주입을 방지하고 쿼리 성능을 향상시킵니다. 3. 특정 열을 선택하고 필터 및 페이지 매김을 적용하여 필요한 데이터 만 가져옵니다. 4. 배치 작업을 사용하여 여러 레코드를 삽입하거나 업데이트 할 때 라운드 트립을 줄입니다. 5. n 1 쿼리를 피하고 캐싱을 활성화하고 게으른 하중 및 DTO 예측을 사용하여 최대 절전 모드와 같은 ORM 도구를 현명하게 사용하십시오. 6. 거래를 짧게 유지하고 트랜잭션 내 외부 통화를 피하여 잠금을 줄입니다. 7. 로깅으로 쿼리를 모니터링하고 계획을 설명하고 적절한 인덱스를 추가하십시오. 8. Read Replicas를 사용하여 읽기 쿼리를 오프로드하고 무거운 읽기 부하에서 확장 성을 향상시킵니다.

데이터베이스에 의존하는 Java 애플리케이션을 구축 할 때 성능 및 신뢰성은 데이터베이스와 얼마나 효율적으로 상호 작용하는지에 크게 달려 있습니다. 최적화되지 않은 데이터베이스 운영은 응답 시간, 자원 피로 및 확장 성 문제가 느려질 수 있습니다. 일반적인 Java 응용 프로그램에서 데이터베이스 상호 작용을 최적화하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 연결 풀링을 사용하십시오

모든 작업에 대한 새 데이터베이스 연결을 열는 데 비용이 많이 듭니다. 대신 연결 풀을 통해 기존 연결을 재사용하십시오.

중요한 이유 :

• 연결을 설정하려면 네트워크 악수 및 인증이 포함됩니다.
• Hikaricp , Apache DBCP 또는 C3P0 과 같은 풀은 재사용 가능한 연결 세트를 관리합니다.

모범 사례 :

• Hikaricp (가장 빠르고 널리 채택)를 사용하십시오.
• 워크로드를 기반으로 풀 크기를 구성하십시오 (예 : 중간 앱의 경우 10–20).
• 자원 문제를 피하기 위해 시간 초과 및 누출 감지를 설정하십시오.

 hikariconfig config = new hikariconfig ();
config.setjdbcurl ( "jdbc : mysql : // localhost : 3306/mydb");
config.setusername ( "사용자");
config.setpassword ( "pass");
config.setmaximumpoolsize (15);
Hikaridatasource DataSource = New Hikaridatasource (config);

2. 준비된 상태를 사용하고 문자열 연결을 피하십시오

문자열 연결을 통해 구축 된 동적 쿼리는 SQL 주입에 취약하며 데이터베이스에 의해 캐시되지 않습니다.

PreparedStatement 사용 :

• 사전 컴파일 된 SQL은 성능을 향상시킵니다.
• SQL 주입을 방지합니다.
• 매개 변수 자리 표시 자 ( ? )를 지원합니다.

 문자열 sql = "연령>?"의 사용자에서 선택 *; ";
try (proadestatement stmt = connection.preparestatement (sql)) {
    stmt.setint (1, 25);
    resultet rs = stmt.executeQuery ();
    // 프로세스 결과
}

보너스 : 동일한 쿼리를 여러 번 실행할 때 준비된 진술을 재사용합니다.

3. 필요한 것만 가져 오십시오

SELECT * 피하고 불필요한 열이나 행을 가져 오십시오.

쿼리 최적화 :

• 필요한 열만 선택하십시오.
• 대형 데이터 세트에 대한 LIMIT 또는 페이지 매김 ( OFFSET , FETCH NEXT )을 사용하십시오.
• 쿼리 초기에 필터를 적용하십시오.

 -- 나쁜
선택 *에서 선택하십시오.

-- 좋은
Active = 1 Limit 100; 사용자의 ID, 이름, 이메일을 선택하십시오.

Java에서는 JDBC RowMapper , JPA 또는 Jooq 와 같은 도구를 사용하여 결과를 효율적으로 맵핑합니다.

4. 벌크 데이터에 대한 배치 작업

많은 레코드를 삽입하거나 업데이트하면 하나씩 원인이됩니다.

배치 처리 사용 :

• 다중 작업을 단일 배치로 그룹화합니다.
• 네트워크 라운드 트립을 줄입니다.

 문자열 sql = "로그에 삽입 (message, created_at) 값 (?,?)";
try (proadestatement stmt = connection.preparestatement (sql)) {
    for (logentry entry : entries) {
        stmt.setString (1, enther.getMessage ());
        stmt.settimestamp (2, entry.gettimestamp ());
        stmt.addbatch (); // 배치에 추가하십시오
    }
    stmt.executebatch (); // 한 번에 모두 실행합니다
}

참고 : 배치 크기 (예 : 50–100)를 조정하여 메모리와 성능의 균형을 맞 춥니 다.

5. ORM 도구를 현명하게 활용 (예 : 최대 절전 모드)

최대 절전 모드 와 같은 ORM은 데이터베이스 상호 작용을 단순화하지만 오용하면 성능을 해칠 수 있습니다.

최적화 팁 :

• n 1 쿼리 문제를 피하십시오 ( JOIN FETCH 또는 @EntityGraph 사용).
• 자주 읽기 데이터에 대한 2 단계 캐시를 활성화하십시오.
• 게으른 하중을 적절하게 사용하십시오. 필요하지 않은 경우 대규모 연관성을로드하지 마십시오.
• 몇 개의 필드 만 필요한 경우 전체 엔티티 대신 DTO 예측을 고려하십시오.

 // n 1을 방지합니다
@Query ( "사용자에서 U를 선택하여 U.Profile u.active = true"))
list <user> findActiveUserswithProfiles ();

6. 거래 최적화

장기 거래는 자원을 잠그고 동시성을 줄입니다.

모범 사례 :

• 거래를 가능한 한 짧게 유지하십시오.
• 적절한 전파 및 격리 수준과 함께 @Transactional (봄)을 사용하십시오.
• 거래 내부의 사용자 입력 또는 외부 통화를 피하십시오.

 @서비스
@transactional
공개 클래스 사용자 서비스 {
    public void updateUserProfile (긴 ID, 문자열 이메일) {
        사용자 user = userreepository.findbyid (id);
        user.seteMail (이메일);
        userreepository.save (사용자); // 자동 커밋
    }
}

7. 쿼리를 모니터링하고 조정하십시오

잘 작성된 코드조차도 인덱스가 누락되거나 실행 계획이 열악하여 느린 쿼리로 어려움을 겪을 수 있습니다.

해야 할 일 :

• 데이터베이스 쿼리 로깅 활성화 (예 : MySQL에서 log slow queries ).
• 설명과 같은 도구를 사용하여 쿼리 계획을 분석하십시오.
• 자주 쿼리 된 열에 인덱스를 추가하십시오 (너무 많지는 않지만 인덱스 유지 비용이 필요합니다).

예:

 email = 'user@example.com'을 선택하여 선택 *;

8. 무거운 읽기 워크로드를 위해 Read Replicas를 사용하십시오

앱에 트래픽이 많이있는 경우 오프로드 선택 쿼리를 읽으십시오.

어떻게:

• 여러 데이터 소스를 구성합니다 (읽기 및 쓰기).
• ROOKE Read Read 작업은 복제본에 기록됩니다.

봄에는 AbstractroutingDatasource를 사용하여 데이터 소스간에 전환 할 수 있습니다.

Java에서 데이터베이스 상호 작용을 최적화하는 것은 빠른 코드 작성에 관한 것이 아니라 스마트 리소스 관리, 안전한 관행 및 응용 프로그램 및 데이터베이스가 함께 작동하는 방식을 이해하는 것입니다. 연결 풀링, 적절한 쿼리 설계, 배치 및 ORM 튜닝을 사용하면 성능과 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

기본적으로 빨리 가고 안전을 유지하며 데이터베이스가 실제로 수행하는 작업을 주시하십시오.

위 내용은 Java 응용 프로그램에서 데이터베이스 상호 작용 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!