Voor het verbeteren van de queryprestaties bij toepassingen met lage latentie en snelle gegevensopvragingen, vooral bij frequente lezingen op primaire sleutels en een leesintensieve werklast, kunt u de volgende aanbevelingen overwegen: 1. Indexeringsstrategieën: - Primaire Sleutel Index: Zorg dat uw primaire sleutels correct geïndexeerd zijn, aangezien deze vaak worden gebruikt voor snelle opvragingen. - Secondary Indexen: Maak aanvullende indexen op andere veelgebruikte kolommen die worden gebruikt in zoekopdrachten of joins, om de zoekprestaties te verbeteren. - Covering Indexen: Overweeg indexen die alle kolommen bevatten die nodig zijn voor veelvoorkomende query's, zodat de database niet naar de tabel hoeft te lezen. 2. Datamodel Aanpassingen: - Normalisatie: Zorg dat het datamodel goed genormaliseerd is om redundantie te minimaliseren en consistente gegevens te garanderen. - Denormalisatie: Voor zeer frequente lezingen op specifieke kolommen kan een denormalisatie helpen door duplicatie te verminderen en snellere reads mogelijk te maken. - Partitionering: Overweeg horizontale partitionering van grote tabellen op basis van bijvoorbeeld tijd of andere logische scheidingen om query's te versnellen. 3. Technische Optimalisaties: - In-Memory Database: Gebruik indien mogelijk in-memory databases of in-memory tabellen voor nog snellere toegang. - Caching: Implementeer cachinglagen (zoals Redis of Memcached) voor veelgebruikte gegevens om de responsetijd verder te verlagen. - Leesreplicatie: Zet leesreplica's in om de leesbelasting te verdelen en de beschikbaarheid te verhogen. 4. Aanpassen van query's: - Optimaliseer SQL-query's door selectieve kolommen te gebruiken en overbodige joins te vermijden. - Gebruik prepared statements en parametrisatie om herhaalde query's efficiënter te maken. Door deze strategieën toe te passen, verbetert u de queryprestaties en minimaliseert u de latentie in uw toepassing.

Zeker, hier zijn aanbevelingen afgestemd op uw use-case met lage latentie en leesintensieve workload: ### 1. Indexeringsstrategieën - **Primaire sleutel-indexen**: Optimaliseer deze voor snelle point queries (bijv. met `INT/BIGINT` i.p.v. `UUID` als mogelijk) - **Covering indexes**: Voeg vaak opgevraagde kolommen toe aan indexen om tabel-access te voorkomen - **Geclusterde indexen**: Overweeg deze voor veelgebruikte querypatronen (afhankelijk van uw DBMS) - **Partitionering**: Verdeel grote tabellen op basis van toegangspatronen (bijv. op datum) ### 2. Datamodeloptimalisaties - **Denormalisatie**: Voeg vaak gelezen data samen in minder tabellen om joins te reduceren - **Materialized Views**: Precompute complexe queryresultaten voor instant toegang - **Verticale partitioning**: Splits zelden gebruikte kolommen af in aparte tabellen - **Datatypes**: Gebruik optimale types (bijv. `SMALLINT` i.p.v. `INT` waar mogelijk) ### 3. Databaseconfiguratie - **Buffer pool grootte**: Vergroot het geheugen voor caching van veelgebruikte data - **Query cache**: Schakel in waar geschikt voor repetitieve queries - **Connection pooling**: Reduceer connectie-overhead voor frequente requests ### 4. Aanvullende technieken - **Read replicas**: Implementeer voor load balancing van leesoperaties - **Application-level caching**: Gebruik Redis/Memcached voor veelgevraagde records - **Query tuning**: Analyseer `EXPLAIN` plans voor latentie-bottlenecks ### Specifieke acties: 1. Monitor slow queries systematisch 2. Implementeer database monitoring (bijv. pg_stat_statements voor PostgreSQL) 3. Test prestaties met realistische workloads Deze combinatie van indexoptimalisatie, datamodelaanpassingen en infrastructuurverbeteringen zou significante latentieverbeteringen moeten geven voor uw leesintensieve scenario.