Pendahuluan Bayangin lagi ngerjain fitur pencarian yang butuh ribuan data untuk testing performa, tapi kalau bikin manual satu-satu bisa habis waktu seharian di depan terminal. Awalnya saya pikir cukup bikin looping sederhana, tapi pas data udah nyentuh angka puluhan ribu, aplikasi malah crash karena memori habis. Ternyata, rahasianya bukan cuma soal Faker, tapi gimana kita mengelola eksekusi database supaya tetep stabil. Tips & Best Practices Di banyak project, biasanya saya mulai dengan memisahkan data statis dan dinamis agar proses seeding lebih terukur. Selalu gunakan chunking saat memasukkan data ke database agar memory limit nggak jebol di tengah jalan. Manfaatkan factory dengan lazy collections untuk generate data yang sangat besar secara efisien. Penting banget untuk menonaktifkan foreign key checks sementara saat menjalankan seeder supaya proses migrasi data berjalan lancar tanpa hambatan relasi. Contoh Kode Biasanya saya pakai pendekatan ini kalau data yang dibutuhka...
Pendahuluan Bayangin lagi ngerjain fitur sederhana, tapi pas data di database udah nyentuh angka puluhan ribu, aplikasi tiba-tiba lemot banget pas narik data user. Seringkali kita nyalahin server atau framework-nya, padahal database-nya cuma lagi kebingungan nyari data di tumpukan 'kertas' yang berantakan karena nggak punya indeks. Tips & Best Practices Di banyak project, biasanya saya mulai dari ngecek kolom mana yang paling sering masuk ke klausa WHERE. Kalau kamu sering filter berdasarkan email atau username , itu kandidat utama buat dipasangin index. Saat ngebangun relasi antar tabel, pastikan kolom foreign key selalu dapet index. Tanpa index di kolom ini, proses join antar tabel bakal makan resource CPU yang gila-gilaan pas datanya mulai membengkak. Kalau ada kolom yang isinya boolean atau status, jangan buru-buru kasih index. Saya belajar bahwa index di kolom dengan kardinalitas rendah (sedikit variasi nilai) malah sering bikin MySQL makin lambat karena overhead-nya ...