Optimierung von Cloudflare D1-Datenbankabfragen

Ein Frontend-Entwickler stieß bei der Verwendung von Cloudflare Workers und der D1-Datenbank auf Performance-Engpässe. Durch die Überwachung des D1-Dashboards, die Überprüfung von Abfrageanweisungen und die Analyse der Anzahl gelesener/geschriebener Zeilen identifizierte er mehrere Schlüsselprobleme: langsame Einzelabfragen, ineffizientes Batch-Schreiben, unnötige Zeilenlesungen aufgrund der Einbeziehung von IDs in Update-Operationen, vollständige Tabellenscans bei Zähl-Abfragen, kartesische Produktexplosionen bei Mehrtabellenjoins und suboptimale Masseninsertionen. Die Lösungen umfassten die Verwendung von D1-Batch-Operationen, das Ausschließen von IDs aus Updates, die Implementierung einer Cursor-basierten Paginierung, die Aufteilung von Mehrtabellen-Join-Abfragen und die Optimierung von Masseninsertionsanweisungen. Diese Optimierungen verbesserten die Abfrageleistung erheblich und reduzierten die Ausführungszeit in einigen Fällen von 78 ms auf 14 ms. Die Erfahrung unterstreicht die Bedeutung kontinuierlicher Überwachung, iterativer Optimierung und der entscheidenden Unterschiede zwischen Server-seitigen und Client-seitigen Performance-Problemen.