N+1 Problem এবং এর সমাধান

স্প্রিং বুট ওআরএম (Spring Boot ORM) ব্যবহারের সময়, একটি সাধারণ এবং গুরুতর সমস্যা হল N+1 সমস্যা। এটি তখন ঘটে যখন আপনি একাধিক ডেটাবেস রেকর্ডে সম্পর্কিত তথ্য নিয়ে কাজ করেন এবং যথাযথভাবে ডেটাবেস কুয়েরি অপটিমাইজ না করার কারণে একাধিক অতিরিক্ত কুয়েরি চালানো হয়। এই সমস্যা ডেটাবেস পারফরম্যান্সে গুরুতর প্রভাব ফেলতে পারে, বিশেষত যখন ডেটাবেসে অনেক রেকর্ড থাকে।

N+1 সমস্যা কি?

N+1 সমস্যা মূলত একটি পারফরম্যান্স সমস্যা যা তখন দেখা দেয় যখন একটি এন্টিটি লোড করার পর সেই এন্টিটির সম্পর্কিত অন্যান্য এন্টিটির জন্য অতিরিক্ত কুয়েরি চালানো হয়। সহজ ভাষায়, যখন একটি লিস্ট বা সেটে একটি প্যারেন্ট এন্টিটি থাকে এবং তার সাথে সম্পর্কিত (One-to-Many বা Many-to-Many) একাধিক চাইল্ড এন্টিটি থাকে, তখন প্রতি চাইল্ডের জন্য আলাদা কুয়েরি চলে, যার ফলে N+1 কুয়েরি সমস্যা তৈরি হয়।

উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি ১০০০ জন ব্যবহারকারী লোড করেন এবং তাদের প্রতি একজনের সাথে সম্পর্কিত ১০টি পোস্ট থাকে, তাহলে ১টি কুয়েরি দিয়ে ১০০০ জন ব্যবহারকারী লোড করা হবে, এবং এরপর ১০,০০০ কুয়েরি চালানো হবে প্রতিটি ব্যবহারকারীর পোস্টগুলি লোড করতে।

N+1 সমস্যার উদাহরণ

ধরা যাক আমাদের দুটি এন্টিটি আছে: User এবং Post। এক ব্যবহারকারী অনেক পোস্ট লিখতে পারে (One-to-Many সম্পর্ক)। যদি আমরা একটি User লিস্ট এবং প্রতিটি User এর Post লোড করি, তবে N+1 সমস্যা হতে পারে।

public void loadUsersWithPosts() {
    List<User> users = userRepository.findAll();
    for (User user : users) {
        List<Post> posts = user.getPosts(); // প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য আলাদা কুয়েরি চলে
        System.out.println(posts.size());
    }
}

এখানে, প্রথমে সমস্ত ব্যবহারকারী লোড করার জন্য একটি কুয়েরি চলে, কিন্তু তারপর প্রতিটি ব্যবহারকারীর পোস্টগুলির জন্য অতিরিক্ত কুয়েরি চলে, যেগুলি মোট ১০,০০০ কুয়েরি হতে পারে। এটা ডেটাবেস পারফরম্যান্সের জন্য খারাপ।

N+1 সমস্যার সমাধান

এটি সমাধান করতে কয়েকটি কৌশল আছে, যা আপনার কোডের পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।

1. FetchType.LAZY এবং FetchType.EAGER

স্প্রিং ডেটা JPA-তে, আপনি FetchType.LAZY বা FetchType.EAGER ব্যবহার করে সম্পর্কিত এন্টিটিগুলির লোডিং কৌশল নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন।

• EAGER: যখন আপনি EAGER লোডিং ব্যবহার করেন, তখন সম্পর্কিত এন্টিটিগুলি একসাথে লোড হয়, এবং আপনি N+1 সমস্যা এড়াতে পারেন।
• LAZY: LAZY লোডিং সম্পর্কিত এন্টিটির লোডিং স্থগিত রাখে, অর্থাৎ শুধুমাত্র যখন প্রয়োজন হয় তখনই লোড হবে।

এগার ব্যবহার করার মাধ্যমে, N+1 সমস্যা কমানো যায়:

@Entity
public class User {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    private String name;

    @OneToMany(fetch = FetchType.EAGER)
    private List<Post> posts;  // এখানে EAGER লোডিং ব্যবহার করা হয়েছে

    // Getters and Setters
}

এখানে, User লিস্টে থাকা প্রতিটি ব্যবহারকারীর পোস্টগুলি একসাথে লোড হবে।

2. JPQL বা Criteria API এর মাধ্যমে JOIN FETCH ব্যবহার

স্প্রিং ডেটা JPA-তে আপনি JOIN FETCH ব্যবহার করে একাধিক টেবিলের ডেটা একসাথে লোড করতে পারেন, যাতে একাধিক কুয়েরি না চালাতে হয়।

public List<User> findUsersWithPosts() {
    String query = "SELECT u FROM User u JOIN FETCH u.posts";
    return entityManager.createQuery(query, User.class).getResultList();
}

এখানে, JOIN FETCH ব্যবহার করা হয়েছে, যার ফলে ব্যবহারকারী এবং তাদের পোস্টগুলি একসাথে লোড হবে, এবং N+1 সমস্যা এড়ানো যাবে।

3. Entity Graph ব্যবহার করা

স্প্রিং ডেটা JPA-তে EntityGraph একটি শক্তিশালী উপায় যা আপনি ডাইনামিকভাবে ডেটা লোড কৌশল নির্ধারণ করতে পারেন, যেমন JOIN FETCH এর মতো।

@EntityGraph(attributePaths = {"posts"})
public List<User> findAllUsersWithPosts() {
    return userRepository.findAll();
}

এখানে, EntityGraph ব্যবহার করা হয়েছে যাতে ব্যবহারকারী এবং তাদের সম্পর্কিত পোস্টগুলি একসাথে লোড হয়।

4. DTO (Data Transfer Object) ব্যবহার

অন্য একটি পদ্ধতি হল, একটি DTO ব্যবহার করে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় ডেটা লোড করা। এতে আপনি একসাথে ব্যবহারকারী এবং পোস্টের কিছু নির্দিষ্ট তথ্য নিয়ে আসতে পারেন।

public class UserPostDTO {
    private String username;
    private String postTitle;

    // Getters and Setters
}

public List<UserPostDTO> getUserPosts() {
    return userRepository.findAll().stream()
            .flatMap(user -> user.getPosts().stream()
                    .map(post -> new UserPostDTO(user.getUsername(), post.getTitle())))
            .collect(Collectors.toList());
}

এখানে, শুধু প্রয়োজনীয় তথ্য (যেমন ব্যবহারকারীর নাম এবং পোস্টের শিরোনাম) লোড করা হচ্ছে, ফলে ডেটাবেসে অতিরিক্ত কুয়েরি চালানোর প্রয়োজন হয় না।

সারাংশ

N+1 সমস্যা মূলত যখন একাধিক সম্পর্কিত এন্টিটি লোড করার সময় অতিরিক্ত কুয়েরি চলে, তখন ডেটাবেসের পারফরম্যান্সে সমস্যা হতে পারে। এই সমস্যা সমাধানে আপনি বিভিন্ন কৌশল ব্যবহার করতে পারেন যেমন FetchType.EAGER, JOIN FETCH, Entity Graph, এবং DTO ব্যবহার করা। এসব পদ্ধতি N+1 সমস্যা মোকাবেলা করতে সাহায্য করে এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে দ্রুত এবং কার্যকরী করে তোলে।