Автоматическое решение проблемы N+1 запроса при backend-разработке: дипломная работа / Дмитрий Валерьевич Чернушевич; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра информационных систем управления; науч. рук. Жуковский В. С.

Abstract

РЕФЕРАТ Структура и объём дипломной работы 60 страниц, 4 рисунков, 6 таблиц, 8 источников Ключевые слова: ОБЪЕКТНО-РЕЛЯЦИОННОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ (ORM), ПРОБЛЕМА N+1 ЗАПРОСА, ОПТИМИЗАЦИЯ ЗАПРОСОВ, ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ПРИЛОЖЕНИЙ, АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ, DJANGO, БАЗЫ ДАННЫХ, BACKEND-РАЗРАБОТКА. Объектом исследования является проблема избыточных N+1 запросов в объектно-реляционных системах отображения при работе с базами данных. Предметом исследования являются методы и инструменты минимизации N+1 запросов, автоматизированные средства диагностики, алгоритмы оптимизации выполнения запросов и стратегии интеграции в экосистему разработки. Целью работы является создание автоматизированного инструмента для детектирования и коррекции N+1 запросов без участия разработчиков. Методами исследования являются мониторинг запросов к БД в реальном времени, структурный анализ запросов, адаптивная оптимизация выполнения, интеграция в Django-экосистему, кросс-тестирование на приложениях разной архитектуры. Полученные результаты и их новизна: разработана модульная система, сочетающая автоматическое выявление (98% эффективности) и адаптивную оптимизацию запросов на основе анализа контекста выполнения и трассировки стека вызовов. Достигнуто сокращение обращений к БД на 95.3%, ускорение выполнения запросов на 84.8%, рост пропускной способности системы в 3.5 раза. Достоверность материалов и результатов дипломной работы: подтверждена сравнительным тестированием с ручной оптимизацией, валидацией на разнородных веб-приложениях, воспроизводимостью результатов при различных сценариях нагрузки и объемах данных. Областью возможного практического применения является разработка высоконагруженных приложений на базе Django, Django REST Framework и GraphQL с автоматической интеграцией решения в CI/CD-процессы, особенно в системах со сложными моделями данных и строгими требованиями к производительности.