SQL Veritabanı: Kullanma Nedenleri ve Kaçınılması Gereken Hatalar

Yapılandırılmış Sorgu Dili veya SQL, ilişkisel veritabanlarını yönetmek için kullanılan ve içlerinde saklanan veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirecek alana özgü programlama dili olarak tanımlanabilir. SQL, öncelikle Informix, Oracle, SQL Server, Postgres, MySQL, Sybase ve MS Access vb. gibi tüm RDBMS'ler tarafından standart veritabanı dili olarak kullanılacaktır. SQL uzantıları ve veritabanı motorları, devasa miktarda veriyi işlemede mükemmeldir.

SQL'in zorlu veri işleme için gerçekten harika olduğunu anlıyoruz. Bununla birlikte, anlaşılması oldukça zor olabileceğinden, SQL karmaşık iş mantığı için o kadar verimli olmayabilir. İş mantığı, kolayca anlaşılması için nesne yönelimli dillerde yapıldığında daha iyi gerçekleştirilebilir.

SQL'in Standart Olması Gerekiyor

SQL bilen kişileri bulmak kolaydır. Standart araçlarla sorunsuz bir şekilde bağlanmak oldukça kolay ve basittir. SQL öğrenmek için çok sayıda kaynağa erişebilirsiniz.

SQL Aslında Bildirimseldir

SQL durumunda, sonuçları içeren formu bildirimsel olarak doğru bir şekilde belirterek sorgunun tam olarak yazılacağını biliyoruz. Verilere ulaşmanın en etkin yolunu anlamak, üzerinde çalışmak ve sonuca dönüştürmek asıl veritabanı yazılımının sorumluluğundadır. Bildirime dayalı sorgular, sorgu yazarını verilerinizin temel fiziksel şemasından yalıtır. Bunu bildirimsel olmayan işlemeyle karşılaştırırsanız, uygulamaların çok kırılgan göründüğünü ve sorguda kesinlikle hiçbir değişiklik yapılmadan eklenen dizinler veya sütunlar gibi şemadaki değişiklikleri tolere edebileceğini biliyoruz.

Oku - 2018'de web sitesi geliştirme teknikleri ve trendleri

SQL Ölçekleri

NoSQL'in çekiş kazanmasının ana nedeni olarak “SQL ölçeklenmiyor” gösterildi. Ayrıca, İnternet ölçeğindeki sorunları çözmek için SQL'den mutlaka vazgeçmeniz gerektiğini de oldukça sık duyarsınız. Şu anda Google ve Facebook, SQL sistemlerini herkesin önünde alkışlıyor. Birkaç NoSQL mağazası, performans ve ilerlemeyi engellemeden veya taviz vermeden SQL ve hatta SQL Tipi Sorgu dillerini birleştirdi.

SQL Gerçekten Esnektir

Bir dizi SQL standardı olsa da, açık kaynaklı projeler ve satıcılar SQL'i pratik olarak genişletmiştir. VoltDB'nin, geliştiricilerin aşina olduğu tüm tipik SQL işlemlerini gerçekleştirirken, istemciler tarafından talep edilen belirli standart dışı SQL ile birlikte UPSERT işlevselliğini, JSON uzantılarını da desteklediği bilinmektedir.

SQL'in beğenilen ve kanıtlanmış bir teknoloji olduğunu ve sorgu yazmanın en kolay yöntemi olduğunu söyleyebiliriz. Ayrıca, sorgu yazmanın en tamamlayıcı ve uyumlu yolu olması gerekiyordu. Profesyonel veritabanı yönetimi çözümleri aramak için RemoteDBA.com gibi tanınmış veritabanı yönetim hizmetlerine göz atın.

Kaçınmanız Gereken Bazı SQL Sorgu Tasarım Hataları

Bugün SQL, dünya çapında en iyi ve en sık ve yaygın olarak kullanılan veritabanı dillerinden biri haline geldi. SQL Server veritabanlarını sorunsuz çalıştırabilmek için sorgu tasarımına odaklanmalısınız.

Ne yazık ki pek çok kişi tasarım sürecine önem vermemektedir. Bu nedenle, olumsuz sonuçlara yol açan basit hatalar yaparlar. Büyük bir gaf, süper hızlı kullanıcı alma sürelerini garanti etmeyen kötü veya kötü yazılmış sorgular olacaktır. Sunucularınız büyük sorunlardan etkilenebilir. Günümüzün dijital çağında, bu tür hataları yapmayı göze alamazsınız. İşte bu tür hataları etkili bir şekilde ele almak için bazı ipuçları.

Okuyun - 2018'de Web Siteleri Müşteriler İçin Neden Bu Kadar Önemli?

Veri Modelinizi İncelememek

Veri modeliniz, kullanıcıların gerçekten verilere erişme şeklini belirleyecektir. Spesifik modeliniz üzerinde çok düşünmeli ve en başından itibaren veri modelinizi baştan sona gözden geçirmeye devam etmelisiniz. Bunu yapmazsanız, karmaşık kodlarla uğraşmak ve garip sorgular gibi çeşitli sorunlarla karşılaşacaksınız ve bunların her ikisinin de performansınızı olumsuz yönde etkileyeceğini unutmayın.

Verilere erişmek için gereken sorguları bulmanın en basit yolu, tüm veri modelinin çıktısını almaktır. Alternatif olarak, gerekli olanı yapmak için etkili bir veri modeli aracı kullanabilirsiniz. Bir modelleme aracı veya bir çıktı, karşılaşabileceğiniz sorunları açıkça gösterir. Artık kodu basitleştirmek, kodlama süresini artırmak, doğruluğu artırmak ve genel performansı artırmak için tam donanımlı olacaksınız.

Eski veya Eski Kodlama Tekniklerini Kullanmamak

Daha önce kullanılan bir tekniği kullanmayı düşündüğünüzde, başınızın belaya girme ihtimali çok düşüktür. SQL server 2005'ten alınan tüm bu kodlama yöntemleri bile bugün hala faydalı olabilir. Genel sonuçlar şaşırtıcı olabilir. Daha önce kullanılan teknikleri tazelemek için yardıma ihtiyacınız varsa, incelemeler için İnternette gezinin.

Akran Değerlendirmesinden Maksimum Avantajı Almamak

Tüm sorgu planlarınızın dağıtımından önce, birinin gelip incelemesine izin vermek gerekir. Başkaları tarafından gerçekten fark edilen hayati bir şeyi kaçırmış olma ihtimaliniz olabilir. Sorgu performansınız ve dizinlerinizle ilgili incelemeleri, kodunuzu geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Sorgularınızı Test Etmemek

Geliştiriciler kod testi fikrinden hoşlanmazlar. Başlangıçta, oldukça titiz olması gerekiyordu. Ayrıca, test ortamı genellikle genel gerçek üretim ortamıyla eşleşmedi. Ancak test etmenin kodlamanın ayrılmaz bir parçası olduğunu unutamazsınız. Mutlaka kodunuzu titizlikle test etmeli ve nihai üretim ortamını taklit etmeyi düşünmelisiniz. Sorgularınız yalnızca birkaç yüz veya daha fazla kayıtla iyi performans gösterebilir, ancak nihai ortamda yer alan milyonlara karşı kesinlikle değil.

Tekniğinizi Değerlendirememek

Kullanacağınız belirli tekniği göz önünde bulundurmalısınız. Benzersiz gereksinimlerinizi en iyi karşılayan teknik. Küme tabanlı mantığı düşünebilirsiniz, ancak imleç mantığı birçok durumda tabanlı mantıktan daha iyi performans gösterebilir. Kritik olan, daha iyi bir alternatif mevcutken bir tekniği kullanmamaktır.

Çözüm

Sorguların, herhangi bir SQL veritabanının performansını ve hızını etkili bir şekilde belirlediği bilinmektedir. Bu nedenle, kullanabileceğiniz kesin tekniği düşünmemek veya veri modelinizi gözden geçirme zahmetine girmemek gibi yaygın hatalardan kaçınmaya odaklanmak çok önemlidir. Eski kodlama tekniklerini kullanmaktan vazgeçmemeli, sorgularınızı test etmeyi unutmamalı ve önemli emsal değerlendirme mekanizmalarından tam olarak yararlanmama hatasına düşmemelisiniz.