N+1問題からTBL検索処理を減らした件

はじめに

Desksetapp作成で開発したTBLを使って、N+1問題に取り組みました。

背景

Indexの整備をしたさい、使用したTBLを用いて、N+1問題に取り組みました。
たとえIndexを解決しても別の原因で処理時間がかかることがあるため、今回取り組んでいます。
（今回も開発用のデータを用いて確認しました。）

N+1問題とは、親TBLデータをN件取得したのち、子TBLデータを1件1件検索するため、処理時間がかかってしまう問題です。

今回使用したTBL

workspace_sets_dev

Name	Type	option
id	int8
title	varchar
budget	int8	non-null
space	int8	non-null
color	varchar	non-null
use_case	varchar	non-null

N+1の実行時間

NPlusOne

import { supabase } from "../utils/supabase";

export async function testNPlusOne() {
    console.time("N+1");

    const { data: sets, error } = await supabase
        .from("workspace_sets_dev")
        .select("*");

    if (error) {
        console.log("set取得エラー", error);
        console.timeEnd("N+1");
        return;
    }

    console.log(`workspace_sets: ${sets.length}件`);

    for (const set of sets) {
        const start = performance.now();

        const { data: items, error } = await supabase
            .from("workspace_items_dev")
            .select("*")
            .eq("workspace_set_dev_id", set.id);

        const end = performance.now();

        if (error) {
            console.log("item取得エラー", error);
            continue;
        }

        console.log(`set_id=${set.id}, items=${items.length}件`);
        console.log(
            `set_id=${set.id} : ${(end - start).toFixed(2)} ms`
        );
    }

    console.timeEnd("N+1");
}

Logをみると、1件1件TBL検索がかけられていることがわかります。

～
set_id=97 : 290.57 ms
set_id=98, items=3件
set_id=98 : 284.33 ms
set_id=99, items=3件

～
set_id=1000, items=3件
set_id=1000 : 324.23 ms
N+1: 4:18.760 (m:ss.mmm)

N+1にかかった時間は4分18秒でした。
すべての処理でN+1があってはいけないということではないですが、処理時間を縮めることも必要だと痛感しました。

仮に一括取得時間も確認しました。

N

const ids = sets.map((set) => set.id);

const { data: items } = await supabase
    .from("workspace_items_dev")
    .select("*")
    .in("workspace_set_dev_id", ids);

一括取得: 2.055s
でした。

おわりに

次はConnection Poolです。

参考文献