# Optimisation efficace de la base de données & réduction des requêtes de base de données

> URL: https://4eck-media.de/fr/blog/optimisation-efficace-de-la-base-de-donnees-reduction-des-requetes-de-base-de-donnees/  
> Language: fr  
> Description: Voici comment nous avons réussi à réduire plus de 90 % des requêtes de base de données : une optimisation efficace de la base de données augmente la performance et l'évolutivité.

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Au cours des derniers mois, nous nous sommes relativement beaucoup occupés d’**optimisation efficace de la base de données** et de la réduction des requêtes de base de données. Le contexte était que, avec l’introduction du multilinguisme chez TutKit.com en 23 langues actuellement, les bases de données ont pris des dimensions totalement nouvelles et les exigences en matière de performance et d’évolutivité ont augmenté. Nous avons ainsi entrepris un sprint d’optimisation de la base de données et de **réduction des requêtes de base de données** avec des résultats tout à fait étonnants.

Nous avons à cette occasion parcouru les différents types de pages (pages de catégories, pages de produits, pages de blog, …) et avons systématiquement optimisé et réduit les requêtes de base de données. Pour ne citer que deux exemples :

- Pour les pages de catégories, nous avons pu passer de **916 à 16 queries** (requêtes) et réduire le Server Running Time de **177 ms à 15 ms**.
- Pour les pages de produits, nous avons pu **réduire de 2064 à 157 requêtes de base de données** et le Server Running Time de **412 ms à 68 ms**.

Nous avons ainsi pu réduire les requêtes de base de données de 92-98 % avec, en même temps, une vitesse énormément améliorée qui ne nécessite elle aussi plus que 8 à 17 % du temps précédent. Quel résultat !

Voici une comparaison avant-après avec la Debugbar activée de notre projet Laravel, pour le même type de page. C’était une page de produit qui contenait énormément de contenu :

    
        
            
                
                    

![Datenbankoptimierung und Datenbankabfragenreduzierung](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/database_request_reducing_before_836141eef4-1920x1080.avif)
                
            
        
    

Plus de 2 000 requêtes, c’était déjà brutalement beaucoup, je l’admets. Pourquoi nous avions des valeurs aussi élevées, je l’éclairerai dans un autre article de blog, lorsqu’il sera question du travail avec d’autres agences, d’un savoir-faire médiocre et de la dette technique. Notre développeur backend s’est penché sur cette page et a pu atteindre, après seulement 1,5 jour d’optimisation, le résultat suivant :

    
        
            
                
                    

![Datenbankoptimierung und Datenbankabfragenreduzierung - das Ergebnis](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/database_request_reducing_after_480d9ac08a-1920x1080.avif)
                
            
        
    

Comme il s’agissait du type de page des produits, cela a eu une très grande influence sur un très grand nombre de pages chez nous. Ce sont justement ces pages qui doivent convaincre par une performance élevée, aussi bien sur le plan de l’expérience utilisateur, et être attrayantes pour Google afin que ces pages se classent plus haut. Nous sommes extraordinairement satisfaits du résultat.

## De bonnes raisons pour l’optimisation de la base de données et la réduction des requêtes

L’optimisation de la base de données est un élément essentiel du développement logiciel et du **refactoring**, qui offre une multitude d’avantages. Les développeurs et les entreprises qui gèrent de grands projets comme des boutiques en ligne ou des portails devraient prendre cette pratique au sérieux pour les raisons suivantes :

- Performance et vitesse améliorées : des bases de données optimisées permettent des requêtes plus rapides et des temps de chargement plus courts. C’est particulièrement important pour les applications à fort volume de données ou à forte activité des utilisateurs, car des temps de réaction rapides améliorent considérablement l’expérience utilisateur.
- Évolutivité : une base de données bien optimisée peut mieux gérer des volumes de données croissants et un nombre croissant d’utilisateurs simultanés. Cela garantit que l’application reste efficace même lorsque le volume de données augmente.
- Efficacité des ressources : la réduction des requêtes inutiles et l’amélioration de la structure de la base de données nécessitent moins de ressources de calcul. Cela conduit à des coûts d’exploitation plus faibles et à une utilisation plus efficace du matériel existant.
- Fiabilité et stabilité : les optimisations contribuent à prévenir les goulets d’étranglement et les pannes de base de données. C’est particulièrement important pour les applications critiques pour l’activité, où les temps d’indisponibilité peuvent entraîner des pertes financières considérables.
- Meilleure expérience utilisateur : les utilisateurs attendent des interactions rapides et fluides avec les applications. Des bases de données optimisées contribuent à ce que les utilisateurs ne soient pas frustrés par des temps de chargement lents ou des réponses retardées, ce qui augmente la satisfaction et la fidélisation des clients.
- Avantage concurrentiel : sur un marché très concurrentiel, la performance d’une application peut être un facteur déterminant. Les entreprises qui investissent dans l’optimisation de la base de données peuvent se démarquer de la concurrence par une performance applicative supérieure, aussi parce que Google adore tout simplement les sites web performants.
- Réduction des erreurs et des problèmes : en identifiant et en corrigeant les requêtes et les structures inefficaces, des sources d’erreurs potentielles peuvent être éliminées. Cela conduit à une application plus stable et réduit la charge de maintenance.
- Économies de coûts : les optimisations peuvent réduire le besoin en matériel et en ressources supplémentaires, ce qui peut conduire à long terme à des économies de coûts considérables. Des opérations de base de données plus efficaces signifient aussi moins de dépenses pour les services cloud et l’hébergement.

Dans l’ensemble, l’optimisation de la base de données contribue de manière essentielle à améliorer la performance, la fiabilité et l’évolutivité des applications et des projets, ce qui conduit finalement à une meilleure expérience utilisateur, à de meilleurs classements dans les moteurs de recherche et à des coûts d’exploitation plus faibles.

Comment avons-nous donc procédé exactement ? Voici un récapitulatif !

## Outils de débogage et de profilage dans les langages de programmation

Le travail se fait avant tout avec des outils de débogage et de profilage. Les outils de débogage et de profilage sont indispensables aux développeurs pour identifier et corriger les problèmes ainsi que pour optimiser la performance des applications. Ces outils offrent un aperçu de différents aspects de l’exécution du code et aident les développeurs à s’assurer que leurs applications fonctionnent de manière efficace et correcte. L’un des outils que nous utilisons dans notre projet Laravel TutKit.com est Debugbar.

### Fonctions importantes des outils de débogage et de profilage

- Surveillance des requêtes : des outils comme Debugbar dans Laravel consignent toutes les requêtes de base de données exécutées au cours d’une requête et affichent les détails, les liaisons et les temps d’exécution des requêtes. Cela aide à identifier les requêtes lentes ou redondantes qui peuvent être optimisées.
- Profilage de la performance : ces outils offrent une ventilation du temps d’exécution d’une requête, y compris le temps consacré aux opérations de base de données, au rendu des vues et à d’autres processus. Cela aide à détecter les goulets d’étranglement de performance.
- Journalisation des erreurs et des exceptions : ils saisissent et consignent les erreurs et les exceptions qui surviennent pendant l’exécution du code et fournissent des stack traces détaillés et des messages d’erreur afin d’aider les développeurs à identifier et à corriger rapidement les problèmes.
- Informations sur les routes : pour les applications web, ces outils affichent souvent des informations sur la route actuelle, y compris les paramètres de route et le middleware, ce qui est utile pour la résolution des problèmes de routage.
- Rendu des vues : ils indiquent quelles vues ont été rendues et combien de temps cela a pris, ce qui contribue à l’optimisation de l’exécution des vues.

### Cas d’utilisation général

Dans chaque langage de programmation, le workflow pour l’utilisation d’un outil de débogage et de profilage comprend typiquement les étapes suivantes

1. Installation et configuration : mise en place de l’outil dans votre environnement de développement.
2. Surveillance de l’exécution : exécution de votre application et utilisation de l’outil pour surveiller différents aspects de son exécution.
3. Analyse des données : examen des données consignées afin d’identifier les requêtes lentes, les goulets d’étranglement de performance et les erreurs.
4. Optimisation et débogage : réalisation des modifications nécessaires pour optimiser la performance et corriger les problèmes identifiés.
5. Tests fonctionnels et correction de bugs : après l’optimisation, il faut vérifier si tous les contenus et toutes les fonctions nécessaires ont été conservés

### Exemple : Laravel Debugbar

Dans notre projet Laravel, nous utilisons la Debugbar pour surveiller et optimiser notre application :

1. Afficher les requêtes : Debugbar affiche toutes les requêtes exécutées, leur temps d’exécution et leurs paramètres.
2. Identifier les requêtes lentes : nous recherchons les requêtes ayant de longs temps d’exécution et les optimisons.
3. Vérifier le nombre de requêtes : nous nous assurons qu’il n’y a pas de requêtes répétées inutiles qui pourraient indiquer un problème N+1.
4. Profilage de la performance : la fonction Timeline nous aide à voir où le temps d’exécution est consacré, de sorte que nous puissions optimiser en conséquence.

## Analyse détaillée des requêtes et des schémas de base de données

À l’étape suivante, nous avons analysé des requêtes de base de données similaires, identifié les requêtes lentes et chronophages, vérifié les tables de base de données sans index et examiné les colonnes standard inutiles. Cette analyse complète nous a permis d’optimiser considérablement la performance de la base de données.

## Débogage approfondi et optimisation de la performance des bases de données

Lors du débogage, notre outil (comme Debugbar) offre un aperçu des fichiers et des lignes dont provient chaque requête. Avec plus de 40 fichiers, y compris des fichiers vendor, l’identification de la cause peut cependant être un défi. Voici comment nous procédons :

1. Débogage minutieux : nous utilisons notre expérience et un débogage détaillé pour localiser rapidement le problème, même lorsqu’il n’est pas immédiatement évident. Nous analysons pourquoi le problème est survenu et examinons aussi bien le code que les inefficacités du framework.
2. Analyse du code et du framework : parfois, du code bien écrit peut provoquer des problèmes de performance lorsque le framework n’est pas suffisamment optimisé. Inversement, un bon framework peut pâtir d’un code mal écrit ou du non-respect des standards de programmation.

### Problèmes fréquents dans les bases de données

Les problèmes courants dans la plupart des bases de données sont :

- Requêtes répétées : celles-ci peuvent survenir en raison d’optimisations négligées, de pratiques de programmation inefficaces ou de boucles involontaires dans la logique de l’application.
- Requêtes lentes : souvent le résultat d’index manquants, de structures de requête inefficaces ou de jointures complexes qui peuvent être simplifiées.
- Conception du schéma : pendant la phase de planification du projet, des éléments essentiels comme les index pourraient être négligés, ce qui conduit plus tard à des goulets d’étranglement de performance.
- Problème de requête N+1 : cela se produit lorsque l’application exécute des requêtes supplémentaires pour des données associées, ce qui pourrait être évité grâce à l’eager loading.
- Fuites de mémoire : une utilisation inefficace de la mémoire, comme le fait de ne pas libérer les ressources ou un recours excessif aux variables globales, peut dégrader la performance au fil du temps.
- Problèmes de concurrence : une gestion inappropriée des processus parallèles peut conduire à des race conditions, des deadlocks ou d’autres problèmes de synchronisation qui nuisent à la performance.
- Latence réseau : des requêtes réseau excessives ou mal gérées peuvent ralentir l’application, en particulier dans les systèmes distribués.

Nous sommes convaincus de pouvoir résoudre efficacement ces problèmes grâce à nos compétences approfondies et à notre longue expérience. Ce savoir-faire nous permet d’identifier et de corriger rapidement les problèmes et de garantir ainsi une performance optimale pour nos projets et, volontiers aussi, pour les vôtres.

## Réduction des requêtes de base de données pour améliorer la performance

L’interrogation répétée de la base de données pour les mêmes données peut entraîner une charge inutile et une performance plus lente. Chaque appel à la base de données consomme des ressources et du temps. Voici une solution donnée à titre d’exemple :

    
        
            
                
                    

![Wiederholte Abfrage in einer Datenbank wird optimiert](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/datenbankreduzierung_wiederholte_abfrage_dba29bcf40-1920x1080.avif)
                
            
        
    

### Exemple d’amélioration de la performance par la réduction des requêtes redondantes

L’amélioration de la performance dans le code mis à jour résulte de la réduction des requêtes de base de données redondantes. En enregistrant le résultat de la requête de relation *translationQuality* dans une variable et en la réutilisant, le code évite plusieurs appels à la base de données pour les mêmes données. Cette optimisation réduit le nombre d’interactions avec la base de données, ce qui améliore le temps de réponse et l’efficacité de la méthode *edit*.

    
        
            
                
                    

![Wiederholte Abfrage nach denselben Daten vermeiden](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/avoid_multiple_database_calls_for_the_same_data_f64d2990ca-1920x1080.avif)
                
            
        
    

Parfois, l’interrogation directe de la base de données avec des requêtes brutes peut conduire à des requêtes moins nombreuses et plus efficaces que l’utilisation de méthodes ORM. Cette approche permet un pilotage plus précis de la requête et des optimisations comme les jointures sélectives et le filtrage. En créant la requête manuellement, nous pouvons éliminer la surcharge inutile et garantir que seules les données nécessaires sont récupérées en une seule requête optimisée, ce qui conduit à une meilleure performance et à des temps d’exécution plus rapides.

    
        
            
                
                    

![Direkte Queries in der Datenbank im Vergleich zur ORM-Methode](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/directly_querying_the_database_using_raw_queries_for_fewer_queries_compared_to_using_ORM_methods_7567756200-1920x1080.avif)
                
            
        
    

    
        
            
                
                    

![Direkte Queries in der Datenbank im Vergleich zur ORM-Methode](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/directly_querying_the_database_using_raw_queries_for_fewer_queries_compared_to_using_ORM_methods_2_f319db1a2c-1920x1080.avif)
                
            
        
    

La mise à jour de la performance améliore considérablement l’efficacité en transformant plusieurs requêtes de base de données en une seule requête optimisée. Au lieu de récupérer tous les paquets puis de filtrer en mémoire, la nouvelle approche utilise une seule jointure de base de données bien conçue et une requête conditionnelle afin de ne récupérer que les enregistrements nécessaires. Cela minimise non seulement la quantité de données transférées, mais réduit aussi la charge de traitement, ce qui conduit à une exécution plus rapide et à une récupération de données optimisée.

    
        
            
                
                    

![Performance-Update durch Datenbankoptimierung](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/well_crafted_database_join_and_conditional_query_to_retrieve_only_the_necessary_records_adcbe1f706-1920x1080.avif)
                
            
        
    

### Mise en place d’un index de base de données pour augmenter la performance

La mise en place d’index de base de données est une technique performante pour améliorer la vitesse des pages. Un index réduit considérablement le temps nécessaire pour récupérer des données, en permettant à l’index de la base de données de localiser et d’accéder aux enregistrements plus efficacement. Cette optimisation est particulièrement importante pour les tables à grand volume de données et à opérations de lecture fréquentes. En indexant des colonnes importantes, comme celles utilisées dans les clauses WHERE ou les opérations JOIN, nous pouvons réduire drastiquement le temps d’exécution des requêtes, ce qui conduit à des temps de chargement de page plus rapides et à une expérience utilisateur plus réactive. Des index bien conçus garantissent que notre application peut évoluer efficacement tout en conservant une performance optimale, ce qui améliore finalement la vitesse globale des pages.

    
        
            
                
                    

![Datenbank-Index](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/database_index_example_1f927bf7ac-1920x1080.avif)
                
            
        
    

## Accomplissement efficace et rapide des tâches

Nous accordons de l’importance à l’efficacité et à la rapidité dans notre workflow, ce qui nous permet d’accomplir les tâches en temps voulu. Grâce à l’utilisation de requêtes optimisées, à la minimisation du traitement de données redondant et à l’application de notre vaste expérience, nous rationalisons notre processus de développement. Cette priorité accordée à la performance garantit que nous livrons des résultats de grande qualité dans un court délai, respectons les échéances des projets et dépassons les attentes de nos clients.

Notre expertise ne se limite pas à un langage de programmation particulier. Nous appliquons ces principes dans différentes technologies et différents frameworks et adaptons notre approche aux exigences de chaque projet. Qu’il s’agisse de PHP, MySQL, Python, JavaScript ou d’un autre langage, notre engagement envers l’efficacité et la rapidité reste constant et nous permet de livrer une performance exceptionnelle et un traitement rapide des tâches dans chaque environnement de développement.

## Calcul des effets de la réduction des requêtes de base de données dans les sprints

La réduction du nombre de requêtes de base de données pendant un sprint peut considérablement améliorer la performance globale et l’efficacité d’une application. Pour calculer les effets, nous identifions d’abord toutes les interactions avec la base de données dans le code, en nous concentrant particulièrement sur les requêtes fréquentes et celles situées dans les chemins critiques.

Nous mesurons d’abord le temps d’exécution et l’utilisation des ressources des requêtes existantes avant l’optimisation. Pour cela, nous utilisons des outils de profilage afin de saisir la latence et la charge de chaque interaction avec la base de données. En agrégeant ces métriques, nous pouvons établir une base de référence de performance.

Nous mettons ensuite en œuvre des requêtes optimisées et refactorisons le code afin de minimiser les requêtes redondantes. Cela peut comprendre la consolidation de plusieurs requêtes en une seule requête plus efficace, l’utilisation de jointures au lieu de requêtes séparées ou le recours à des stratégies de mise en cache pour éviter les accès inutiles à la base de données.

Après l’optimisation, nous mesurons à nouveau le temps d’exécution et l’utilisation des ressources des requêtes refactorisées. En comparant ces métriques post-optimisation à notre base de référence, nous pouvons quantifier les améliorations. Les indicateurs de succès importants sont la réduction du nombre de requêtes, un temps d’exécution plus faible, une charge de base de données diminuée et des temps de réponse améliorés.

Par ailleurs, nous évaluons les effets plus larges sur la performance de l’application. Cela comprend la surveillance de métriques d’expérience utilisateur comme les temps de chargement des pages et la réactivité du système. En documentant ces améliorations, nous fournissons une justification claire et fondée sur les données pour les efforts d’optimisation.

Dans l’ensemble, cette approche systématique de la réduction des requêtes de base de données ne contribue pas seulement à l’accélération des sprints individuels, mais aussi à l’évolutivité et à la maintenabilité de l’application à long terme.

### Votre base de données a-t-elle besoin d’une optimisation ?

Si vous avez des exigences particulières en matière d’évolutivité de votre projet, parce que vous planifiez par exemple le multilinguisme et le déploiement international ou que vous savez que des pics de trafic (par exemple dus à une publicité télévisée) sont à prévoir prochainement, préparez vos bases de données à ces charges à venir. C’est justement lorsque vous avez le sentiment que le chargement initial de votre site se fait déjà très lentement que vos bases de données et les requêtes de base de données ne seront pas optimales et ne résisteront pas à un afflux à venir de nombreux visiteurs simultanément sur le site. Un crash du serveur peut se produire.

Le plus simple est que vous mesuriez vous-même, à l’aide d’un outil de débogage, combien de requêtes sont nécessaires pour le chargement de la page. Un autre indice que les temps de réaction du serveur, et donc les requêtes de base de données, durent trop longtemps se trouve aussi dans la Search Console sous Paramètres => Statistiques sur l’exploration. Une valeur supérieure à 1 100 ms de temps de réaction moyen est déjà presque une catastrophe.

    
        
            
                
                    

![Seitenreaktionszeit Search Console](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/seitenreaktionszeit_searchconsole_16b0a2f2fa-1920x1080.avif)
                
            
        
    

Les bonnes valeurs se situent, à mon avis, en dessous de 400 ms. John Müller de Google recommandait, lors d’un [appel vidéo, entre 100 et 500 ms](https://4eck-media.de/fr/https://www.youtube.com/watch?v=AjlTNJiSeQ4&t=1940s).

    
        
            
                
                    

![Crawling-Statistik mit Serverantwortzeit](https://4eck-media.de/fr/https://4eck-media.de/wp-content/uploads/2025/12/crawl_server_response_time_26aa10777b-1920x1080.avif)
                
            
        
    

La meilleure valeur moyenne de temps de réponse du serveur que j’ai vue jusqu’à présent était de 180 ms dans les statistiques sur l’exploration de la Search Console, pour une boutique en ligne basée sur Shopify, qui contenait des textes, des images, des produits, etc.

## Agence d’optimisation de bases de données : coûts pour la réduction des requêtes de base de données

Pour cette **prestation très spécialisée, nous facturons un taux horaire de 240 euros nets**. Nous sommes en mesure de travailler avec les systèmes de bases de données les plus divers, comme par exemple MariaDB, Mongo DB, PostgreSQL ou MySQL.

La durée de l’optimisation des bases de données par type de page dans votre projet dépend toujours aussi du serveur et de l’hébergement ainsi que du framework utilisé. Devons-nous tout cloner ou pouvons-nous déjà travailler dans un environnement de test préparé ? Avons-nous un accès SSH ou non ? Si tout est déjà configuré, **deux journées de travail complètes par type de page** sont une bonne règle empirique. Si la configuration du serveur doit encore être préparée, le temps correspondant s’y ajoute.

Après un briefing ainsi qu’une première analyse, nous pouvons donner une première estimation du temps réellement nécessaire.

Si une réduction des requêtes de base de données et l’augmentation de performance côté serveur qui en découle vous intéressent vous aussi, n’hésitez pas à nous contacter.