किसी वेब सेवा के बैकएंड को अनुकूलित करने का लक्ष्य हमेशा उसके प्रदर्शन को बढ़ाना होता है, जिसका एक प्रमुख पहलू डेटा प्रोसेसिंग में तेजी लाना है। इस प्रक्रिया में संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग करने और अनुरोधों के लिए सिस्टम के प्रतिक्रिया समय को कम करने के उद्देश्य से कई महत्वपूर्ण सुधार शामिल हैं। इस लेख में, मैं कई सिद्ध तकनीकों को साझा करूंगा जो आपकी वेब सेवा को काफी तेज कर सकती हैं। सुधार के लिए किस पर ध्यान दें? कई प्रोग्रामर, किसी एप्लिकेशन को तेज़ बनाने की चाह में, कोड और एल्गोरिदम को अनुकूलित करने, उपयुक्त और इष्टतम संचालन को चुनने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इससे आम तौर पर प्रदर्शन में सुधार होता है, अक्सर अनुकूलित कोड की गति में सुधार होता है लेकिन पर्याप्त रूप से नहीं। डेटा संरचनाओं मामूली वृद्धि मेमोरी संचालन की अंतर्निहित गति के कारण है, और जब तक मूल कोड बहुत अक्षम न हो तब तक महत्वपूर्ण सुधार की उम्मीद नहीं की जानी चाहिए। हालाँकि, अनुकूलन के लिए कुछ समय लेने वाले संचालन को प्राथमिकता दी जानी चाहिए, विशेष रूप से इनपुट-आउटपुट संचालन। चाहे फाइलों के साथ काम करना हो या डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करना हो, इन कार्यों के लिए निष्पादन समय इन-मेमोरी ऑपरेशंस की तुलना में हमेशा उल्लेखनीय होता है। आप किसी फ़ाइल से डेटा पढ़ने की प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं कर सकते, लेकिन डेटाबेस के साथ काम करना आपके सीधे नियंत्रण में है। एक डेवलपर के रूप में, आपके पास इस इंटरैक्शन को महत्वपूर्ण रूप से बेहतर बनाने की सभी क्षमताएं हैं। आइए आपके डेटाबेस के साथ काम करने को और अधिक कुशल बनाने के लिए निम्नलिखित रणनीतियों का पता लगाएं, जिससे आपकी बैकएंड सेवा के प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि होगी क्वेरीज़ अनुकूलित करें आज, ऐसी बैकएंड वेब सेवा मिलना दुर्लभ है जो डेटाबेस इंटरैक्शन के लिए ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग (ओआरएम) सिस्टम का उपयोग नहीं करती है। यदि आप सर्वोत्तम परिणामों का लक्ष्य बना रहे हैं, तो ORM को अनुकूलित करने पर विचार करें। हालाँकि ORM कुशल और त्रुटि-मुक्त हैं, फिर भी उन्हें सामान्य उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह व्यापक प्रयोज्यता अक्सर उच्च प्रदर्शन की कीमत पर आती है। याद रखें, ORM विभिन्न डेटाबेस के साथ संगत होने के लिए बनाए गए हैं, जिसका अर्थ यह हो सकता है कि आप अपने प्रोजेक्ट के लिए चुने गए डेटाबेस के विशिष्ट लाभों से वंचित रह जाएंगे। उदाहरण के लिए, जैसा कि यहां दिखाया गया है, अद्वितीय डेटाबेस सुविधाओं का लाभ उठाने से डेटाबेस इंटरैक्शन की गति 30 गुना तक बढ़ सकती है। केवल ORM द्वारा प्रदान की गई डिफ़ॉल्ट क्वेरी पर निर्भर रहने के बजाय, अपनी स्वयं की अनुकूलित क्वेरी तैयार करना सार्थक है। कस्टम क्वेरीज़ अक्सर बेहतर प्रदर्शन करती हैं, विशेष रूप से एकाधिक जुड़ाव वाले परिदृश्यों में। नीचे स्प्रिंग जेपीए में एक सरल उदाहरण दिया गया है कि आप जॉइन क्वेरी का उपयोग करके प्रदर्शन को कैसे सुधार सकते हैं: @Transactional @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_READ) @Query(value = """ SELECT e FROM EmployeeRecord e LEFT JOIN DepartmentRecord d ON e.departmentId = d.id WHERE e.departmentId = :departmentId; """) List<EmployeeRecord> findEmployeesByDepartmentId(Integer departmentId); फ़्लैट क्लास का उपयोग करें नेस्टेड ऑब्जेक्ट और गहरी पदानुक्रमित प्रणाली के साथ जटिल कक्षाओं का उपयोग करने से सिस्टम प्रदर्शन में महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है। संपूर्ण नेस्टेड संरचना के लिए डेटाबेस से पूछताछ करना अक्सर अनावश्यक होता है, खासकर जब संरचना में सभी वर्गों का पूरी तरह से उपयोग नहीं किया जाता है। जबकि आलसी आरंभीकरण नेस्टेड ऑब्जेक्ट पर अनावश्यक प्रश्नों को कम करने में मदद करता है, नेस्टेड ऑब्जेक्ट की आवश्यकता होने पर चुनौतियाँ उत्पन्न होती हैं, लेकिन इसके सभी डेटा की आवश्यकता नहीं होती है। इस दुविधा का समाधान फ्लैट डेटा कक्षाओं को नियोजित करना है। आपको डेटाबेस से केवल आवश्यक फ़ील्ड डेटा एकत्र करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक वर्ग बनाना चाहिए। फिर, सभी आवश्यक जुड़ावों को शामिल करते हुए एक कस्टम डेटाबेस क्वेरी के साथ, केवल उन फ़ील्ड का चयन करें जिनकी वास्तव में आवश्यकता है। यह दृष्टिकोण न केवल क्वेरी गति को बढ़ाएगा बल्कि डेटाबेस से आपकी सेवा तक डेटा ट्रैफ़िक को भी कम करेगा। उदाहरण के लिए, स्प्रिंग जेपीए से NamedParameterJdbcTemplate का उपयोग करके, आवश्यक फ़ील्ड के साथ एक फ्लैट क्लास बनाया जा सकता है: public record EmployeeDepartment(Integer employeeId, String employeeName, String departmentName) { } इसके बाद, एक सीधी स्क्रिप्ट का उपयोग करके, मुख्य और सम्मिलित तालिकाओं से केवल आवश्यक फ़ील्ड एकत्र किए जाते हैं: public List<EmployeeDepartment> employeeDepartments() { return template.query(""" SELECT employees.employee_id, employees.employee_name, departments.department_name FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; """, new MapSqlParameterSource(), employeeDepartmentMapper); } यह दृष्टिकोण लोड को काफी कम कर देगा और डेटा के साथ काम करना अधिक कुशल बना देगा। हॉट डेटा को परिभाषित करें डेटा के साथ काम करने में अगला महत्वपूर्ण कदम डेटा प्रकारों को परिभाषित करना है, जिसमें मुख्य प्रकार हॉट डेटा है। हॉट डेटा वह डेटा है जिसे सेवा वास्तविक समय में संसाधित करती है। इस डेटा को कैश नहीं किया जा सकता क्योंकि वेब सेवा की प्रतिक्रिया की प्रासंगिकता उसकी तत्काल प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है। इसलिए, यह डेटा हमेशा अद्यतित रहना चाहिए। सेवा लगातार हॉट डेटा के साथ काम करती है, लगातार नए मूल्यों को रिकॉर्ड करती है और समय पर अपडेट के लिए जानकारी निकालती है। हॉट डेटा के साथ यथासंभव कुशलता से काम करने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि जिस तालिका में इसे संग्रहीत किया गया है वह यथासंभव कॉम्पैक्ट बनी रहे। यथासंभव कम कॉलम रखें आपकी तालिका में केवल वे फ़ील्ड शामिल होने चाहिए जो सक्रिय रूप से उपयोग किए जाते हैं और अन्य सभी डेटा को एक अलग तालिका में संग्रहीत करते हैं, केवल संबंधित पंक्ति की आईडी को बरकरार रखते हुए। यह दृष्टिकोण आपको आवश्यकता पड़ने पर सभी अप्रयुक्त फ़ील्ड तक पहुंचने की अनुमति देता है, जैसे कि रिपोर्टिंग उद्देश्यों के लिए, इस डेटा के साथ मुख्य तालिका पर अधिक बोझ डाले बिना। यथासंभव छोटी पंक्तियाँ रखें उन पंक्तियों को संग्रहित न करें जिनकी आपको अब आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, उन्हें संग्रह तालिका में ले जाएँ। यह दृष्टिकोण आपके प्रश्नों को एक संग्रह में सभी ऐतिहासिक डेटा को संरक्षित करते हुए आवश्यक पंक्तियों को तेज़ी से ढूंढने की अनुमति देता है। एक साधारण कार्य के साथ इस प्रक्रिया को स्वचालित करने से डेटा संग्रह में आपकी भागीदारी कम हो जाती है। अनुक्रमणिका अद्यतन रखें इंडेक्स बनाना याद रखें. त्वरित डेटा खोज के लिए इंडेक्स महत्वपूर्ण हैं और अक्सर प्रोग्रामर द्वारा इन्हें अनदेखा कर दिया जाता है। उचित अनुक्रमण आपके डेटाबेस के खोज समय और मेमोरी खपत को काफी कम कर सकता है। संयुक्त अनुक्रमणिका सहित, जुड़ने में शामिल दोनों स्थितियों और स्तंभों के लिए अनुक्रमणिका बनाना सुनिश्चित करें। विदेशी कुंजियों का उपयोग करना छोड़ दें विदेशी कुंजियों का उपयोग डेटाबेस पर एक अतिरिक्त भार डालता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कुंजी संबंधित तालिका में मौजूद है, जो डेटा संचालन को धीमा कर देती है, खासकर डेटा लिखते समय। मुझे गलत मत समझो; ऐसी तालिका में किसी विदेशी कुंजी को संग्रहीत करना संभव है और कभी-कभी आवश्यक भी होता है, लेकिन कुंजी को केवल सादे मान के रूप में संग्रहीत करना बेहतर होता है। ये सरल तरीके आपको अपनी तालिका की दक्षता और उपयोगिता को अधिकतम करने में सक्षम बनाएंगे। वार्म डेटा को परिभाषित करें वार्म डेटा वह डेटा है जिसका उपयोग प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए किया जाता है, हालांकि इसकी प्रासंगिकता पर कोई गंभीर प्रभाव नहीं पड़ता है। उदाहरणों में उत्पाद विवरण या उपलब्ध सहायक उपकरणों की सूची शामिल है। ऐसे डेटा को संग्रहीत करते समय, तालिका के आकार की बारीकी से निगरानी करना अब आवश्यक नहीं है। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि इन तालिकाओं पर अनुक्रमणिका के निर्माण को नज़रअंदाज न किया जाए, क्योंकि इनका उपयोग अक्सर जुड़ने के लिए किया जाता है। कैश वार्म डेटा वार्म डेटा का एक प्रमुख लाभ इसकी कैशैबिलिटी है। एक बार अनुरोध करने के बाद, आप डेटा को मेमोरी में संग्रहीत कर सकते हैं, डेटाबेस कॉल की संख्या को कम कर सकते हैं और गणनाओं को तेज़ कर सकते हैं। हालाँकि, याद रखें कि कैश को नियमित अपडेट की आवश्यकता होती है। उचित टीटीएल सेट करें (जीने का समय) उचित संचालन के लिए जीने का सही समय (टीटीएल) निर्धारित करें। आमतौर पर, लगभग 90 सेकंड का टीटीएल पर्याप्त होता है, जो उपयोगकर्ता द्वारा निर्णय लेने और किसी वेबसाइट पर ऑर्डर देने में लगने वाले औसत समय के अनुरूप होता है। टीटीएल को हमेशा अपनी सेवा की आवश्यकताओं के आधार पर समायोजित करें। वार्म डेटा संग्रहीत करने के लिए छोटी कक्षाओं का उपयोग करें कैशिंग के लिए, कॉम्पैक्ट कक्षाओं का उपयोग करें। यहां तक कि जब पूर्ण क्वेरीज़ की जाती हैं और तालिकाओं से सभी डेटा एकत्र किया जाता है, तब भी कैश में सब कुछ संग्रहीत करने से बचें। केवल आवश्यक डेटा ही संग्रहित करें. यह दृष्टिकोण आपकी बैकएंड सेवा की मेमोरी खपत को काफी कम कर देता है। वार्म डेटा सेट करने में अधिक समय की आवश्यकता नहीं होगी, और अंततः, आप ठोस परिणाम प्राप्त करेंगे। कोल्ड डेटा को परिभाषित करें कोल्ड डेटा उस डेटा को संदर्भित करता है जो शायद ही कभी बदलता है फिर भी प्रतिक्रिया के लिए आवश्यक होता है। ऐसे डेटा के उदाहरणों में स्टोर का नाम या पता शामिल है। यह डेटा बहुत कम बदलता है और प्रतिक्रिया की प्रासंगिकता पर न्यूनतम प्रभाव डालता है। कोल्ड डेटा को कैश करें या फ़ाइल में संग्रहीत करें इस डेटा प्रकार को हमेशा कैश किया जाना चाहिए. यदि ऐसे डेटा को इसके बड़े आकार के कारण मेमोरी में फ़िट करना संभव नहीं है, तो इसे डेटाबेस से अनलोड करने और उपयोग के लिए तैयार प्रारूप में फ़ाइलों में संग्रहीत करने पर विचार करें। इसे श्रेणियों में विभाजित करने और केवल सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली श्रेणियों का चयन करने से मेमोरी उपयोग को कम करने में मदद मिलेगी। इसके अतिरिक्त, यह दृष्टिकोण डेटाबेस से डेटा लाने की तुलना में गति में उल्लेखनीय सुधार करता है, क्योंकि यह नेटवर्क पर काम करने की आवश्यकता को समाप्त करता है। ट्रिगर पर कैश अपडेट करें ऐसे कैश के लिए रहने का समय (टीटीएल) आमतौर पर 24 घंटे निर्धारित किया जाता है। कैश को अपडेट रखने के लिए, आपको एक कार्य शेड्यूल करना चाहिए या एक ट्रिगर बनाना चाहिए जो इस डेटा में परिवर्तनों की निगरानी करता है और कैश अपडेट शुरू करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोल्ड डेटा को पोस्ट या अपडेट करने के लिए एंडपॉइंट को कॉल किया जाता है, तो कैश को अपडेट करने के लिए एक ट्रिगर सक्रिय किया जाना चाहिए। कोल्ड डेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना भी प्रतिक्रिया दक्षता को अनुकूलित करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जिससे समग्र सिस्टम प्रदर्शन में वृद्धि होती है। निष्कर्ष निष्कर्ष में, किसी वेब सेवा के बैकएंड का अनुकूलन केवल कोड और एल्गोरिदम अनुकूलन पर निर्भर नहीं करता है। डेटाबेस इंटरैक्शन को बढ़ाने से सेवा की दक्षता और समग्र प्रदर्शन में वृद्धि होगी। ओआरएम (ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग) क्वेरीज़ को फाइन-ट्यूनिंग करने, फ्लैट डेटा कक्षाओं का उपयोग करने, डेटा प्रकारों को सटीक रूप से परिभाषित करने और कैशिंग रणनीतियों को अपनाने जैसी तकनीकों को लागू करने से सेवा प्रदर्शन में काफी वृद्धि हो सकती है। इन उपायों के माध्यम से, वेब सेवा अंततः बेहतर दक्षता, प्रतिक्रियाशीलता और बढ़ी हुई समग्र कार्यक्षमता प्राप्त करेगी। : मुख्य कदम डेटाबेस क्वेरीज़ को अनुकूलित करें और केवल ORM कार्यान्वयन पर निर्भर रहने से बचें। मेमोरी उपयोग को कम करने और प्रतिक्रियाओं की गति बढ़ाने के लिए फ्लैट कक्षाओं का उपयोग करें। डेटा प्रकारों को गर्म, गर्म या ठंडा के रूप में वर्गीकृत करके परिभाषित करें। प्रत्येक परिभाषित डेटा प्रकार के अनुरूप विशिष्ट रणनीतियाँ नियोजित करें।
