1. Veritabanı İndeksleme: Veritabanı Sorgularının Hızını Artırın
Veritabanı indeksleme, veritabanınızda veri arama işlemlerini hızlı bir şekilde gerçekleştirmeyi sağlar. Python'da SQLAlchemy veya Django ORM gibi araçlarla, belirli sütunlara indeks ekleyerek sorguların çok daha hızlı çalışmasını sağlayabilirsiniz. İndeksler, veri tabanında veri arama süreçlerini büyük ölçüde hızlandırarak uygulamanızın performansını artırır. Ancak gereksiz indeksler de eklemek, yazma performansını olumsuz etkileyebilir. Bu yüzden yalnızca sık kullanılan sorgular için indeksleme yapmalısınız.
Veritabanı üzerinde gereksiz yere çok fazla sorgu çalıştırmak, performans sorunlarına yol açar. Django veya SQLAlchemy kullanırken, birden fazla sorgunun birleştirilmesi join komutları ile daha verimli hale getirilebilir. Bu, özellikle N+1 sorgu hatasını önlemek için önemlidir. Her bir veri parçası için ayrı sorgular göndermek yerine, ihtiyacınız olan tüm veriyi tek bir sorguyla almayı tercih edin.
Örneğin, Django'da `select_related` veya `prefetch_related` kullanarak ilişkili verileri önceden yükleyebilirsiniz:
# select_related ile ilişkili veri yükleme
queryset = Book.objects.select_related('author').all()
3. Sorgu Planlaması: Doğru Planla, Hızlı Çalıştır
Veritabanı motorları, her sorguyu farklı bir şekilde çalıştırabilir. Bu nedenle sorgu planlaması yaparak, hangi sorguların daha hızlı çalıştığını belirlemek önemlidir. Python ile sorgu planı almak için EXPLAIN komutunu kullanabilirsiniz. Bu komut, veritabanı motorunun sorguyu nasıl çalıştıracağını gösterir ve hangi indekslerin kullanıldığını, hangi işlemlerin daha fazla zaman aldığını incelemenizi sağlar.
# SQL sorgusu ile planlama yapma
EXPLAIN SELECT * FROM books WHERE author_id = 5;
4. Veri Toplama Stratejileri: Veritabanı Tasarımını İyi Yapın
Veritabanı tasarımınızda gereksiz veri tekrarından kaçınmak, hem veri bütünlüğünü korur hem de sorgu hızını artırır. Normalization (Normalizasyon) ve Denormalization (Denormalizasyon) kavramları bu noktada önemlidir. Veritabanınızı, veri tekrarını en aza indirecek şekilde tasarlayın ve yalnızca gerektiğinde verileri denormalize edin.
Veritabanı sorgularını sürekli tekrarlamak, zamanla performans sorunlarına yol açabilir. Veritabanından sıkça alınan verileri cache (önbellek) ile saklamak, performansı artırabilir. Python’daki Memcached veya Redis gibi cache sistemlerini kullanarak, veritabanı sorguları arasında veri tekrarını engelleyebilirsiniz. Bu, özellikle okuma yoğunluklu uygulamalarda performans artışı sağlar.
# Redis cache kullanım örneği
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('book_1', 'The Catcher in the Rye')
6. Veritabanı Bağlantı Havuzları: Kaynakları Verimli Kullanın
Veritabanına yapılan her bağlantı, sistem kaynaklarını tüketir. Bağlantı havuzları, aynı veritabanı bağlantısının tekrar tekrar açılıp kapatılmasını engeller. SQLAlchemy ve Django gibi araçlar, bağlantı havuzlama için yerleşik destek sağlar. Bağlantı havuzları, veritabanı bağlantılarının yönetimini optimize eder ve veritabanı üzerindeki yükü azaltır.
Python'da asenkron programlama, özellikle zaman alıcı veritabanı işlemleri için büyük avantaj sağlar. asyncpg veya aiomysql gibi asenkron kütüphanelerle, veritabanı sorgularını eşzamanlı olarak çalıştırabilir ve uygulamanızın yanıt süresini iyileştirebilirsiniz. Bu, yüksek trafikli uygulamalarda performansı ciddi şekilde artırabilir.
# Asenkron PostgreSQL sorgusu
import asyncpg
async def run():
conn = await asyncpg.connect(user='youruser', password='yourpassword', database='yourdb')
values = await conn.fetch('SELECT * FROM books')
await conn.close()
Veritabanı performansını artırmak, yalnızca uygulamanızın hızını değil, aynı zamanda kullanıcı deneyimini de doğrudan iyileştirir. Bu 7 ileri seviye teknik, Python projelerinizde veritabanı yönetimini çok daha verimli hale getirecek ve gelişen ihtiyaçlara göre adapte olmanıza yardımcı olacaktır.
