Коллекция вопросов ❓ на собеседовании в C# 🍧

Обзор вопросов по языка програмиированию C# и технологии NET

Project maintained by Dvurechensky-Docs Hosted on GitHub Pages — Theme by mattgraham

🔍 Как диагностировать и оптимизировать запросы к БД?

✨ Оглавление

✨ Оглавление

⬆ Вернуться к главной

1️⃣ Почему диагностика и оптимизация важны

Даже идеальный код на C# не спасёт, если SQL работает медленно:

Высокая нагрузка на сервер БД → блокировки, таймауты.
Плохое использование индексов → full table scan.
Много лишних запросов → N+1 проблема.
Потеря производительности приложения → UI тормозит, Web API задержки.

2️⃣ Этапы диагностики

a) Логирование и профилирование запросов

EF Core:

var sql = context.Users.Where(u => u.IsActive).ToQueryString();
Console.WriteLine(sql);

SQL Server Profiler / Extended Events / Query Store – отслеживание фактических SQL-запросов, времени выполнения, планов.
MiniProfiler / EFCore Diagnostics – лёгкие инструменты для приложений.
Каверзный момент: EF может генерировать сложные JOIN/подзапросы без очевидной причины → всегда проверяй сгенерированный SQL.

b) Проверка планов выполнения (Execution Plan)

В SQL Server: SET STATISTICS PROFILE ON; или просмотр Execution Plan.
Что искать:
- Full Table Scan vs Index Seek.
- Nested Loops vs Hash Join.
- Сортировки и вычисления на сервере.
Каверзный момент: EF иногда приводит к созданию неиспользуемых индексов или сложных подзапросов.

c) Анализ индексов

Правильные индексы ускоряют SELECT, но замедляют INSERT/UPDATE/DELETE.
Используй INCLUDE колонки для covering index.
Каверзный момент: лишние индексы → нагрузка на запись, мало индексов → медленный SELECT.

d) Замеры времени

В .NET: Stopwatch для измерения времени запроса.

var sw = Stopwatch.StartNew();
var data = await context.Users.AsNoTracking().ToListAsync();
sw.Stop();
Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds);

Каверзный момент: измерение без AsNoTracking может показывать дополнительное время на трекинг объектов.

e) Проверка объёма данных

Измеряй, сколько реально строк возвращается.
Используй Count(), Take(10) для проверки, чтобы не тянуть миллионы строк в память.
Каверзный момент: ToList() без фильтрации → memory spike.

3️⃣ Методы оптимизации запросов

a) Фильтрация на сервере

Никогда не фильтруй после ToList() в памяти.

// Плохо
var data = context.Users.ToList().Where(u => u.IsActive);
// Хорошо
var data = context.Users.Where(u => u.IsActive).ToList();

b) Проекции

Выбираем только нужные колонки.

var data = context.Users
                  .Where(u => u.IsActive)
                  .Select(u => new { u.Id, u.Name })
                  .ToList();

Каверзный момент: иногда Include + Select работает медленнее, чем несколько отдельных запросов.

c) Отложенное выполнение и асинхронность

LINQ запросы выполняются только при materialization (ToList, First, Count).
Используй async для Web и UI потоков.

var users = await context.Users.Where(u => u.IsActive).ToListAsync();

d) Batch/пакетная обработка

Для массовых операций использовать BulkInsert/BulkUpdate или Dapper.
EF Core по умолчанию делает отдельные INSERT/UPDATE → медленно.
Каверзный момент: при больших вставках EF может генерировать миллионы команд → OutOfMemory.

e) Использование индексов и оптимизация JOIN

Проверяй, что JOIN-ы используют ключи.
Сортировка и фильтры по индексированным колонкам → быстрее.
Каверзный момент: фильтры на вычисляемых колонках могут игнорировать индексы.

f) Пагинация

Используй Skip/Take с OrderBy.

var page = context.Users
                  .OrderBy(u => u.Id)
                  .Skip((page-1)*pageSize)
                  .Take(pageSize)
                  .ToList();

Без OrderBy → непредсказуемый результат.

g) Кэширование

Кэш на уровне приложения: MemoryCache, Redis.
Кэш на уровне EF: ChangeTracker + AsNoTracking.
Каверзный момент: кэш устарел → возвращает старые данные.

h) Минимизировать количество соединений

Используй один DbContext на единицу работы.
Не держи DbContext долго → рост памяти и трекинга.

i) Использование инструментов профилирования

SQL Profiler / Query Store – для SQL Server.
EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE – для PostgreSQL.
MiniProfiler / Glimpse – в приложении.

⬆ Вернуться к главной

✨Dvurechensky✨