Mauvaises pratiques à éviter lors de l'écriture de requêtes SQL pour de meilleures performances

L'écriture de requêtes SQL efficaces est essentielle pour maintenir les performances et l'évolutivité de votre base de données. Cependant, il existe des erreurs courantes (ou « mauvaises pratiques ») qui peuvent entraîner des requêtes lentes, une augmentation de la charge et des problèmes de performances de la base de données. Voici les 10 mauvaises pratiques à éviter lors de l'écriture de requêtes SQL :

1. Utiliser SELECT *

Bien que SELECT * puisse sembler pratique, il peut présenter des inconvénients importants en termes de performances. Il récupère toutes les colonnes, même si vous n'avez besoin que d'un sous-ensemble de données, ce qui entraîne un transfert et un traitement inutiles des données.

• Pourquoi c'est mauvais : Cela augmente le trafic réseau et l'utilisation de la mémoire.
• Que faire à la place : Spécifiez toujours les colonnes exactes dont vous avez besoin.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

2. Ne pas utiliser correctement les index

Les index sont essentiels pour accélérer les performances des requêtes, mais ne pas les utiliser ou les surindexer peut être préjudiciable.

• Pourquoi c'est mauvais : les index manquants peuvent entraîner des analyses de tables complètes, ce qui ralentit les requêtes. Trop d'index peuvent dégrader les performances d'écriture.
• Que faire à la place : Créez des index sur les colonnes fréquemment utilisées dans les clauses WHERE, JOIN, ORDER BY et GROUP BY.

-- Bad (no index on `email`)
SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

-- Good (create an index on `email`)
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

3. Utiliser OR dans les clauses WHERE

L'utilisation des clauses OR dans WHERE peut empêcher l'utilisation efficace des index, ce qui entraîne un ralentissement des performances des requêtes.

• Pourquoi c'est mauvais : MySQL peut ne pas être en mesure d'utiliser efficacement les index avec OR, ce qui conduit à des analyses de tables complètes.
• Que faire à la place : utilisez IN pour plusieurs valeurs ou refactorisez la requête.

-- Bad
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR' OR department = 'Engineering';

-- Good
SELECT * FROM employees WHERE department IN ('HR', 'Engineering');

4. Utiliser DISTINCT inutilement

DISTINCT force SQL à éliminer les doublons, ce qui ajoute une surcharge, en particulier sur les grands ensembles de données.

• Pourquoi c'est mauvais : DISTINCT nécessite un tri ou un hachage supplémentaire, ce qui peut ralentir les requêtes.
• Que faire à la place : utilisez DISTINCT uniquement lorsque cela est absolument nécessaire.

-- Bad
SELECT DISTINCT department FROM employees;

-- Good (only if there are duplicates)
SELECT department FROM employees;

5. Ne limite pas les ensembles de résultats

Les requêtes qui renvoient de grands ensembles de résultats sans limiter le nombre de lignes peuvent entraîner un traitement et une utilisation de mémoire inutiles.

• Pourquoi c'est mauvais : Cela peut entraîner une utilisation élevée de la mémoire, un ralentissement des performances et un transfert de données écrasant.
• Que faire à la place : utilisez toujours LIMIT lorsque vous n'avez besoin que d'un sous-ensemble de résultats.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

6. Utiliser NULL dans les clauses WHERE sans IS NULL

L'utilisation de = pour comparer les valeurs NULL entraîne un comportement incorrect car NULL ne peut pas être comparé à l'aide de l'opérateur d'égalité.

• Pourquoi c'est mauvais : La requête ne renverra pas de résultats lors de la vérification de NULL.
• Que faire à la place : Utilisez IS NULL ou IS NOT NULL.

-- Bad (no index on `email`)
SELECT * FROM users WHERE email = 'example@example.com';

-- Good (create an index on `email`)
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

7. Utiliser des fonctions dans les clauses WHERE

L'utilisation de fonctions dans la clause WHERE peut empêcher l'utilisation d'index et ralentir les performances des requêtes, car la base de données doit appliquer la fonction à chaque ligne.

• Pourquoi c'est mauvais : les fonctions de la clause WHERE désactivent l'utilisation de l'index, ce qui entraîne des analyses de table complètes.
• Que faire à la place : évitez d'utiliser des fonctions sur des colonnes indexées dans les clauses WHERE.

-- Bad
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR' OR department = 'Engineering';

-- Good
SELECT * FROM employees WHERE department IN ('HR', 'Engineering');

8. Ne pas utiliser JOIN efficacement

L'exécution de requêtes avec plusieurs opérations JOIN sans tenir compte de l'ordre correct ou des index appropriés peut dégrader considérablement les performances.

• Pourquoi c'est mauvais : un ordre JOIN incorrect ou des index manquants entraînent des plans d'exécution inefficaces et des temps de requête plus longs.
• Que faire à la place : utilisez toujours l'ordre de jointure approprié et assurez-vous qu'il existe des index sur les colonnes impliquées dans le JOIN.

-- Bad
SELECT DISTINCT department FROM employees;

-- Good (only if there are duplicates)
SELECT department FROM employees;

9. Utilisation de SELECT dans des sous-requêtes qui renvoient des résultats volumineux

L'utilisation d'une sous-requête qui renvoie un jeu de résultats volumineux dans une clause SELECT, WHERE ou HAVING peut ralentir les performances car la base de données doit exécuter la sous-requête pour chaque ligne.

• Pourquoi c'est mauvais : Les sous-requêtes peuvent être inefficaces si elles renvoient des ensembles de résultats volumineux ou si la sous-requête est exécutée plusieurs fois.
• Que faire à la place : Refactorisez la requête pour utiliser JOIN ou EXISTS le cas échéant.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT * FROM employees LIMIT 100;

10. Négliger l'optimisation et la surveillance des requêtes

Ne pas optimiser vos requêtes ou surveiller leurs performances peut entraîner des requêtes lentes qui se dégradent avec le temps.

• Pourquoi c'est mauvais : les requêtes non optimisées peuvent entraîner une utilisation élevée du processeur, de la mémoire et de longs temps de réponse.
• Que faire à la place : utilisez EXPLAIN pour analyser les plans d'exécution des requêtes et ajuster les requêtes en conséquence. Surveillez également régulièrement les performances de votre base de données.

-- Bad
SELECT * FROM employees;

-- Good
SELECT id, name, department FROM employees;

Conclusion

En évitant ces mauvaises pratiques, vous pouvez améliorer considérablement les performances et l'efficacité de vos requêtes SQL. L'écriture de SQL optimisé améliore non seulement la vitesse des applications, mais contribue également à garantir que votre base de données évolue au fur et à mesure que la quantité de données augmente. Concentrez-vous toujours sur l'écriture de requêtes claires, efficaces et maintenables, et utilisez l'indexation, la limitation et une structure de requête appropriée pour améliorer les performances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!