KI‑erstellte App ist langsam: N+1‑Abfragen und fehlende Indizes beheben

Was „langsam“ normalerweise bedeutet (und warum die Datenbank oft die Ursache ist)

„Langsam“ ist selten eine einzelne Zahl. Für Nutzer fühlt es sich an wie eine Seite, die am Spinner hängt, ein Login, das ewig braucht, eine Suche, die spät zurückkommt, oder ein Checkout, der abläuft. Selbst wenn etwas schließlich lädt, wirkt die App unzuverlässig, weil man nie weiß, ob der nächste Klick stocken wird.

Eine häufige Überraschung: die Datenbank dominiert oft die Gesamtzeit. Ihr Server kann eine Seite in Millisekunden rendern, aber wenn er auf Daten wartet, wartet alles. Eine langsame Abfrage kann die gesamte Anfrage blockieren. Eine Reihe mittel‑langsamer Abfragen kann dasselbe bewirken.

Wenn Ihre KI‑erstellte App langsam ist, lohnt sich ein früher Blick auf die Datenbank, weil KI‑generierter Code dazu neigt, „vernünftig aussehende“ Datenzugriffe zu erzeugen, die in der Praxis ineffizient sind. Er holt vielleicht dieselben Daten immer wieder, lädt viel mehr Zeilen als nötig oder führt Abfragen aus, die mit 50 Datensätzen gut funktionieren, bei 50.000 aber zusammenbrechen.

Warum die Datenbank oft die Zeit frisst

Die meisten Seiten folgen einem einfachen Muster: Daten lesen, formen, zurücksenden. Die Lesevorgänge sind dort, wo Zeit verloren geht.

Hier sind die üblichen Wege, wie die Datenbank die Kontrolle übernimmt:

• Zu viele Abfragen pro Seitenaufruf (jede einzelne fügt Wartezeit hinzu).
• Abfragen, die viele Zeilen scannen, weil sie keinen Index nutzen können.
• Abfragen, die riesige Ergebnisse zurückliefern und dann im Code weiter gefiltert werden.
• Locks oder lange Transaktionen, die andere Anfragen anstellen lassen.
• Verbindungspool‑Limits, die Anfragen warten lassen, bis eine freie DB‑Verbindung verfügbar ist.

Das Ziel ist nicht, „alles zu reparieren“. Beginnen Sie damit, den größten Engpass zu finden, den Sie messen können, beheben Sie ihn und prüfen Sie erneut. Eine gute Änderung kann die Ladezeit halbieren, während das Jagen von zehn kleinen Problemen oft einen Tag verschwendet.

Bei FixMyMess sehen wir dieses Muster oft in KI‑generierten Prototypen: Die App wirkt beim Demo okay, wird aber schmerzhaft langsam, sobald echte Nutzer und echte Daten da sind. Der schnellste Fortschritt entsteht meist, wenn man die einzelne Abfrage (oder eine kleine Menge an Abfragen) isoliert, die im kritischen Pfad der langsamsten Seite sitzt.

Schnelle Anzeichen, dass die Datenbank der Flaschenhals ist

Wenn eine KI‑erstellte App langsam ist, ist die Datenbank oft der erste Ort zum Nachsehen, weil sie die gemeinsame Ressource ist, von der jede Anfrage abhängt. Eine langsame Abfrage kann viele Nutzer gleichzeitig blockieren.

Typische Symptome, die auf Datenbankprobleme deuten:

• Bestimmte Endpunkte sind langsam, andere wirken normal (oft Listen, Suche, Dashboards).
• Sie sehen Timeouts oder „request took too long“‑Fehler unter realem Traffic.
• Die App‑Server‑CPU sieht gut aus, aber die Datenbank‑CPU ist hoch oder die DB macht viele Lesevorgänge.
• Die Performance verschlechtert sich, wenn die Daten wachsen (mehr Nutzer, mehr Zeilen, mehr Joins).
• Dieselbe Seite wird Woche für Woche langsamer, ohne neue Features.

Um App‑Server‑Langsamkeit von DB‑Langsamkeit zu unterscheiden, überlegen Sie, wo die Zeit verbracht wird. App‑Server‑Probleme sehen meist so aus: jeder Route ist träge, CPU auf dem Webserver ist hoch oder der Speicher steigt, bis Dinge abstürzen. DB‑Probleme zeigen sich meist so: ein paar Routen sind quälend langsam, die Verlangsamung hängt an bestimmten Tabellen und das Problem wird viel schlimmer bei mehr Daten.

„Lokal schnell, in Produktion langsam“ ist ein großer Hinweis. Ihre Laptop‑Datenbank ist klein, warm (caches) und hat keine anderen Nutzer. Produktion hat echte Datenmengen, echte Konkurrenz und oft strengere Netzwerk‑/Sicherheitsregeln. Wenn ein Endpoint lokal sofort ist, in Produktion aber schleift, bedeutet das oft, dass der Abfrageplan bei größerer Last mehr Arbeit macht — z. B. fehlende Indizes, N+1‑Abfragen oder ein Full‑Table‑Scan.

Ein schneller Realitätscheck: Öffnen Sie die langsame Seite und versuchen Sie eine Version mit weniger Daten (kleinerer Datumsbereich, weniger Filter, weniger Zeilen). Wenn sie plötzlich schnell ist, zahlen Sie wahrscheinlich eine Datenmengensteuer. Teams, die solche Fälle zu FixMyMess bringen, sehen häufig dasselbe Muster: Die App „funktioniert“ als Prototyp, verlangsamt sich aber, sobald echte Nutzer und Tabellen auftauchen.

Ein einfacher Schritt‑für‑Schritt Troubleshooting‑Flow

Wenn eine KI‑erstellte App langsam ist, ist die Versuchung groß, überall im Code herumzudoktern. Widerstehen Sie. Wählen Sie eine Nutzeraktion und verfolgen Sie sie Ende‑zu‑Ende, damit Sie messen können, welche Änderungen tatsächlich helfen.

Beginnen Sie damit, eine einzelne langsame Aktion zu wählen, die echte Nutzer tun, wie „Bestellungen öffnen“ oder „Kunden suchen“. Identifizieren Sie dann den einen Endpunkt dahinter (die exakte API‑Route oder den Server‑Handler). So bleibt Ihr Test reproduzierbar.

Führen Sie die Aktion aus, während Sie die Datenbankaktivität erfassen. Nutzen Sie, was Sie haben: ein Query‑Log in der Entwicklung, ein APM‑Trace in Produktion oder temporäres Logging rund um die Anfrage. Sie suchen nach den Top‑Abfragen, die während dieser einen Aktion laufen, nicht nach einer allgemeinen Momentaufnahme der ganzen App.

Messen Sie zwei Dinge, statt zu raten: wie viele Abfragen ausgelöst werden und wie viel Gesamtzeit die Datenbank dafür braucht. Eine Seite, die 120 kleine Abfragen auslöst, kann genauso langsam sein wie eine Seite mit zwei riesigen Abfragen.

Ein praktischer Flow, der fokussiert bleibt:

1. Reproduzieren Sie die langsame Aktion und notieren Sie den Endpunkt.
2. Erfassen Sie die Abfragen während dieser Aktion.
3. Protokollieren Sie Abfrageanzahl und Gesamt‑DB‑Zeit für die Anfrage.
4. Sortieren Sie nach Impact: die langsamste Abfrage und die am häufigsten wiederholte Abfrage sind meist die wichtigsten.
5. Beheben Sie ein Problem, führen Sie die Aktion erneut aus, um die Verbesserung zu bestätigen.

Beispiel: Wenn „Bestellungen öffnen" 6 Sekunden dauert und Sie 80 Abfragen mit 4,8 Sekunden DB‑Zeit finden, beheben Sie zuerst den schlimmsten Verursacher (meistens ein unindiziertes Filter oder eine N+1‑Schleife). Wenn der Retest auf 2 Sekunden fällt, wissen Sie, dass Sie auf dem richtigen Weg sind.

Wenn Sie einen chaotischen KI‑generierten Codebestand geerbt haben und die Traces keinen Sinn ergeben, kann FixMyMess ein schnelles Audit durchführen und die wenigen Datenbankprobleme zeigen, die am meisten bringen.

5 schnelle Checks, bevor Sie Code ändern

Wenn Ihre KI‑erstellte App langsam ist, fangen Sie nicht mit dem Umschreiben von Features an. Verschaffen Sie sich zuerst ein klares Bild davon, was die Datenbank bei einer einzelnen langsamen Seite oder Anfrage tut.

Schnelle Prüfungen, die meist das Problem aufdecken

Starten Sie mit diesen fünf Checks in Ihren Logs, APM oder der DB‑Abfragehistorie:

• Zählen Sie Abfragen pro Request. Wenn eine einfache Seite 50, 100 oder 500+ Abfragen auslöst, bricht die Performance bei steigendem Traffic zusammen.
• Suchen Sie nach Wiederholungen. Wenn dieselbe Abfrageform immer wieder mit nur einer geänderten ID läuft, haben Sie wahrscheinlich ein N+1‑Muster.
• Rangieren Sie nach Gesamtkosten, nicht nur nach „der langsamsten“. Eine 30 ms‑Abfrage, die 1.000‑mal läuft, schadet mehr als eine einzelne 2‑Sekunden‑Abfrage. Schauen Sie auf Dauer × Anzahl.
• Finden Sie versehentlich „zu viele Daten“‑Abfragen. Achten Sie auf SELECT * auf großen Tabellen, fehlende WHERE‑Filter, fehlendes LIMIT oder das Laden großer Text/Blob‑Spalten, die Sie nicht brauchen.
• Prüfen Sie, ob Indizes wirklich verwendet werden. Eine Abfrage kann gut aussehen, aber der Plan zeigt einen Full‑Scan statt eines Index‑Lookups.

Ein kleines Beispiel: Ein Dashboard lädt eine Liste von 50 Kunden und holt dann innerhalb einer Schleife die „neueste Rechnung“. Sie sehen vielleicht eine Abfrage für die Liste plus 50 nahezu identische Rechnungsabfragen. Jede Abfrage ist allein schnell, aber zusammen verwandeln sie eine Anfrage in einen Stau.

Was Sie erfassen sollten, bevor Sie etwas anfassen

Schreiben Sie drei Zahlen für die langsame Anfrage auf: Gesamtanzahl der Abfragen, die Top‑3‑Abfragen nach Gesamtzeit und ob diese Top‑Abfragen Indizes nutzen oder scannen. Das gibt Ihnen eine Basis, mit der Sie bestätigen können, dass jede Änderung wirklich hilft.

In KI‑generierten Codebasen verstecken sich diese Probleme oft hinter einer ORM‑Schicht und lauten Logs. Bei FixMyMess ziehen wir genau diese Daten in einem kostenlosen Audit, damit die erste Änderung die richtige ist.

N+1‑Abfragen: wie man sie erkennt und stoppt

Eine N+1‑Abfrage passiert, wenn Ihre App 1 Abfrage ausführt, um eine Liste zu laden, und dann für jede Zeile in dieser Liste eine weitere Abfrage ausführt. Beispiel: Sie laden 50 Benutzer (1 Abfrage) und holen dann die Bestellungen jedes Nutzers einzeln (50 weitere Abfragen).

Das ist in ORMs üblich, weil „lazy loading“ bequem wirkt. Sie iterieren über Benutzer, greifen auf user.orders zu und das ORM trifft stillschweigend bei jedem Zugriff die Datenbank. KI‑generierter Code neigt oft zu diesen Defaults, sodass „KI‑erstellte App ist langsam“ häufig bedeutet „die Seite macht Hunderte kleiner Abfragen”.

Schnell erkennen

Suchen Sie in Logs oder APM nach einem wiederkehrenden Muster: dieselbe SQL‑Form immer wieder, nur mit geänderter ID. Ein weiteres Anzeichen ist, dass die Seite langsamer wird, wenn Ihre Daten wachsen, obwohl sich der Code nicht geändert hat.

Wenn möglich, zählen Sie Abfragen für eine Anfrage. Wenn die Anzahl mit der Anzahl der Elemente auf der Seite steigt (20 Items -> ~21 Abfragen, 100 Items -> ~101 Abfragen), haben Sie wahrscheinlich N+1 gefunden.

Schnell wirkende Lösungen

Wählen Sie die kleinste Änderung, die das per‑Row‑Fetching entfernt:

• Eager load Beziehungen (preload users mit ihren orders in einem Zug)
• Batch‑Fetch nach IDs (eine Abfrage für alle orders WHERE user_id IN (...))
• Verwenden Sie einen Join, wenn Sie wirklich Felder aus beiden Tabellen brauchen
• Geben Sie nur die Spalten zurück, die Sie benötigen (keine großen Blobs laden)

Validieren Sie die Änderung mit zwei Checks: Die Abfrageanzahl sollte deutlich sinken und die Seitenzeit bei einem wiederholbaren Test (gleiche Daten, gleiche Anfrage) sich verbessern.

Eine Warnung: Alles per Join zu lösen kann nach hinten losgehen. Zu viele Joins können große Ergebnissets, Duplikate und mehr Arbeit im Speicher erzeugen. Laden Sie nur, was die Seite tatsächlich anzeigt, und halten Sie die Ergebnisse klein und fokussiert.

Bei geerbten KI‑generierten Prototypen findet ein Code‑Audit oft schnell N+1‑Hotspots, besonders bei Listen, Dashboards und Admin‑Tabellen.

Fehlende Indizes: der schnellste Gewinn für viele langsame Apps

Ein Index ist wie das Register am Ende eines Buches. Ohne ihn blättern Sie Seite für Seite, bis Sie das Thema finden. Mit ihm springen Sie direkt zu den relevanten Seiten. Eine Datenbank funktioniert ähnlich: ohne Index muss sie häufig viele Zeilen lesen, um wenige Treffer zu finden.

Die häufigsten Versäumnisse sind langweilig — und das ist gut, weil sie leicht zu beheben sind. Prüfen Sie die Spalten, die Sie oft in WHERE‑Filtern, JOIN‑Bedingungen und ORDER BY‑Sortierungen verwenden. Fremdschlüssel sind häufige Übeltäter, besonders in KI‑generierten Schemata, wo Beziehungen im Code existieren, aber Datenbank‑Constraints (und Indizes) nie angelegt wurden.

Ein einfaches Beispiel: Wenn Ihre App Bestellungen für einen Nutzer lädt mit WHERE user_id = ? ORDER BY created_at DESC, wollen Sie in der Regel einen Index, der zu Ihrer Suche passt. Das kann ein Einspaltenindex auf user_id sein, aber wenn Sie gleichzeitig filtern und sortieren, ist ein zusammengesetzter Index wie (user_id, created_at) oft viel schneller.

Kurze Faustregeln zur Wahl eines Indexes:

• Indexieren Sie Spalten, die in WHERE, JOIN oder ORDER BY bei heißen Abfragen auftauchen.
• Bevorzugen Sie zusammengesetzte Indizes, wenn Sie häufig nach mehreren Spalten zusammen filtern.
• Stellen Sie sicher, dass Fremdschlüsselspalten indexiert sind, wenn sie zum Joinen verwendet werden.
• Vertrauen Sie nicht darauf, dass das ORM automatisch die richtigen Indizes angelegt hat.

Eine Falle ist das Indexieren von Spalten mit niedriger Kardinalität (viele Wiederholungen), z. B. status mit nur wenigen Zuständen. Solche Indizes helfen oft nicht, weil die DB noch einen großen Teil der Tabelle lesen muss. Sie können sogar Schreiboperationen verlangsamen, weil jeder Insert/Update den Index mitpflegen muss.

Um zu bestätigen, dass Sie das Richtige gefixt haben, prüfen Sie den Abfrageplan vor und nach der Änderung. Sie wollen, dass der Plan von einem Scan (viele Zeilen lesen) zu einem Index‑Lookup (direkt zu den passenden Zeilen springen) wechselt. Wenn der Plan weiterhin scannt, ist der Index vielleicht auf den falschen Spalten angelegt, die Filter sind nicht selektiv genug oder die Abfrage ist so geschrieben, dass sie den Index nicht nutzen kann.

Unbegrenzte Scans: wenn die DB viel mehr liest als gedacht

Ein unbounded scan passiert, wenn eine Abfrage so breit ist, dass die DB ein großes Stück der Tabelle (manchmal die ganze) lesen muss, nur um ein kleines Ergebnis zurückzugeben. Wenn Ihre KI‑App langsam ist und es mit wachsender Datenmenge schlimmer wird, ist das oft der Grund.

Das gängige Muster ist einfach: Die Abfrage engt die Suche nicht früh genug ein, also liest die DB so lange Zeilen, bis sie findet, was sie braucht. Diese Mehrarbeit zeigt sich durch hohe DB‑CPU, lange Abfragezeiten und Seiten, die in Dev noch okay sind, in Produktion aber kriechen.

Warnzeichen

Einige typische Hinweise in Code‑Reviews und Logs:

• Eine Abfrage ohne WHERE‑Filter auf einer großen Tabelle
• Fehlendes LIMIT bei Endpunkten, die Datensätze auflisten
• Offset‑Pagination (page=2000) auf einer Tabelle, die ständig wächst
• Auswahl vieler Spalten (oder SELECT *), obwohl nur wenige Felder gebraucht werden
• „Latest items“‑Abfragen ohne Zeit‑ oder Kategorie‑Filter

Wenn Sie auf einem heißen Pfad wie einem Dashboard oder Feed eines dieser Muster sehen, behandeln Sie es als wahrscheinlichen Verursacher.

Schnell wirkende Korrekturen

Beginnen Sie damit, der Abfrage pro Request weniger Arbeit zu geben. Kleine Änderungen können die Last dramatisch senken:

• Fügen Sie einen echten Filter hinzu (status, user_id, tenant_id, created_at) und stellen Sie sicher, dass er mit der Nutzung der Seite übereinstimmt
• Wechseln Sie von Offset‑Pagination zu Keyset‑Pagination (verwenden Sie eine last_seen‑id oder einen Zeitstempel)
• Liefern Sie weniger Felder zurück (nur die Spalten, die die UI braucht)
• Fügen Sie ein Zeitfenster für log‑ähnliche Tabellen hinzu (letzte 7 Tage) und archivieren Sie ältere Daten

Vorsicht bei „überall suchen“‑Features. Ein naives LIKE '%term%' über große Textfelder erzwingt oft Scans. Wenn Suche wichtig ist, verwenden Sie die richtigen Textsuchwerkzeuge der DB oder beschränken Sie die Suche auf kleinere, indexierte Felder.

Ein realistisches Beispiel: Eine Aktivitätstabelle wächst unendlich. Die Homepage fragt nach „recent activity“, filtert aber nicht nach Account und nutzt Offset‑Pagination. Bei 5.000 Zeilen geht es, bei 5 Millionen Zeilen wird es ein Scan. Ein Account‑Filter, Keyset‑Pagination und ein 30‑Tage‑Fenster verwandeln eine 3‑Sekunden‑Abfrage oft in 50 ms.

In geerbten KI‑generierten Codebasen ist dieses Problem üblich, weil Listenendpunkte schnell gebaut und offen gelassen werden. FixMyMess findet oft ein paar unbounded scans, die den größten Teil der Langsamkeit erklären, sobald echte Nutzer und Daten kommen.

Chatty ORMs: viele kleine Abfragen summieren sich

Wenn eine KI‑erstellte App langsam ist, arbeitet die Datenbank nicht immer „hart“. Manchmal macht sie viele kleine Arbeiten, immer wieder. Ein chatty ORM tritt auf, wenn Ihr Code viele kleine DB‑Aufrufe macht statt einiger sinnvoller.

Das passiert oft unbemerkt, weil jede Abfrage harmlos aussieht. Aber 200 „schnelle“ Abfragen können langsamer sein als 5 gut konzipierte, besonders wenn Netzwerkzeit und Connection‑Pooling ins Spiel kommen.

So sieht Chatty aus

Sie sehen Muster wie:

• Eine Abfrage, um eine Liste zu laden, dann pro Zeile eine weitere Abfrage, um Details zu holen
• Pro‑Feld‑Lookups (z. B. Nutzer laden und dann nochmal die Plan-, Team‑ und Einstellungen abfragen)
• Berechnete Properties oder Getter, die eine Abfrage auslösen und in einer Schleife aufgerufen werden
• „Alles einschließen“‑Ladungen, die große verknüpfte Tabellen ziehen, die Sie nie anzeigen
• Wiederholte Abfragen für dieselbe Zeile in einer Anfrage (kein Anfrage‑lokaler Cache)

Eine häufige Falle im KI‑generierten Code ist eine hübsch aussehende Model‑Methode wie user.displayName(), die stillschweigend zusätzliche Tabellen abfragt. Rufen Sie sie 100‑mal auf einer Seite auf, und Sie erzeugen 100 zusätzliche Roundtrips.

Schnell wirkende Fixes

Machen Sie die Anfrage so, dass sie „in einem Durchgang“ die Daten lädt. Holen Sie die Liste und die zugehörigen Daten zusammen oder führen Sie eine zweite Abfrage durch, die alle Zeilen abdeckt (nicht eine Abfrage pro Zeile). Halten Sie das Payload klein: wählen Sie nur die benötigten Spalten und vermeiden Sie große Relationen, wenn die Seite sie nicht nutzt.

Wenn dieselbe Abfrage mehrfach in einer Anfrage passiert (wie „current team“, „current plan“, „feature flags“), fügen Sie einen einfachen request‑level Cache hinzu, damit die DB nur einmal getroffen wird.

Messen Sie nach jeder Änderung erneut. Zählen Sie die Abfragen pro Request und beobachten Sie p95‑Latenz, nicht nur den Durchschnitt. Ein gutes Ergebnis sind weniger Abfragen, weniger Roundtrips und ein deutlich gesunkener p95.

Wenn Sie an einem geerbten KI‑Code arbeiten, findet FixMyMess chatty ORM‑Hotspots schnell in einem Audit, weil sie sich als wiederholte Abfragemuster an einem Endpoint zeigen.

Ein realistisches Beispiel: die Seite, die jede Woche langsamer wurde

Eine typische Story in einem KI‑gebauten Marktplatz ist eine Admin‑Orders‑Seite, die beim Start noch okay war und dann langsam wurde. Bei 200 Bestellungen lädt sie in 1 Sekunde. Einen Monat später, bei 10.000 Bestellungen, dauert sie 12–20 Sekunden und timet manchmal aus. Nichts Großes hat sich geändert, aber die DB muss jetzt viel mehr Arbeit machen.

So arbeitet die App auf dieser Seite:

• Abfrage 1: lädt die letzten 50 Bestellungen für die Tabelle (oft mit Filtern wie status und einem Datumsbereich).
• Dann zeigt die UI für jede Bestellung den Kundennamen und eine kurze Artikelliste.

Das verborgene Problem ist N+1. Sie bekommen 1 Abfrage für die Bestellliste, dann N weitere Abfragen für Kunden und N weitere für Items. Bei 50 Zeilen können das 101 Abfragen (oder mehr) sein. Jede Abfrage ist allein „schnell“, aber die Gesamtzeit summiert sich und der DB‑Verbindungspool wird eng.

Gleichzeitig wird das Filtern langsamer wegen eines fehlenden Indexes. Der Code filtert nach status und sortiert oder filtert nach created_at, aber die DB hat keinen passenden Index. Mit wachsender Tabelle beginnt die DB viel mehr Zeilen zu scannen, bevor sie die neuesten 50 zurückgeben kann.

Eine praktische Reihenfolge zum Fixen, die Änderungen klein hält:

1. Erst messen: erfassen Sie Gesamt‑Abfrageanzahl und Gesamt‑DB‑Zeit für einen Seitenaufruf.
2. Index fixen: fügen Sie einen zusammengesetzten Index hinzu, der Filter und Sortierung entspricht (z. B. status + created_at). Retest.
3. N+1 fixen: holen Sie Kunden in einem Zug und Items in einem Zug (oder nutzen Sie eager‑load/include). Retest.
4. Pagination‑Limits und Guardrails hinzufügen (harte Max‑Page‑Size). Retest.

Was Sie typischerweise nach jedem Schritt sehen: Die Index‑Änderung reduziert die Hauptlisten‑Abfrage von Sekunden auf einige zehn Millisekunden, aber die Seite kann sich noch langsam anfühlen. Das Entfernen von N+1 reduziert oft die Abfrageanzahl von ~100 auf unter 10 und die Seitenladezeit wird wieder vorhersehbar.

Behalten Sie Einschränkungen im Blick: ändern Sie eine Sache nach der anderen, führen Sie dieselbe Anfrage aus und verifizieren Sie die Ergebnisse mit realistischen Datenmengen. In KI‑generierten Codebasen ist es leicht, Performance „zu reparieren“, indem man unbeabsichtigt Verhalten ändert — daher sind kleine Schritte und schnelle Checks wichtig. Wenn der Code chaotisch ist (chatty ORM‑Aufrufe verstreut im View‑Code), nutzen Teams oft ein kurzes Audit, um die Query‑Pfade zu kartieren, bevor sie größere Refactors durchführen.

Häufige Fehler, die Zeit kosten (und manchmal alles verschlimmern)

Wenn eine KI‑erstellte App langsam ist, ist die Versuchung groß, den erstbesten Fix zu nehmen. Das Problem ist, dass schnell wirkende Fixes oft die wahre Ursache verbergen, sodass die Verlangsamung zurückkommt (oder woanders auftaucht).

Fixes, die gut anfühlen, aber meist nach hinten losgehen

Eine typische Falle ist Caching einzuführen, bevor die Abfrage gesund ist. Wenn eine Seite 2 Sekunden braucht, weil sie 120 Abfragen ausführt, kann das Cachen die Antwort kurzfristig verbergen, aber sobald der Cache ausläuft (oder Daten sich ändern), ist der Spike wieder da.

Ein anderes Zeitschluckerchen ist das blinde Hinzufügen von Indizes. Ein Index kann eine große Verbesserung bringen, aber der falsche Index kann nichts bringen oder Schreibvorgänge verlangsamen und Speicher vergrößern. Bestätigen Sie immer, was die DB tatsächlich macht, und wählen Sie den kleinsten Index, der den echten Filter oder die echte Sortierung unterstützt.

Über‑Fetching ist ebenfalls überall in KI‑generiertem Code. Braucht die UI nur Name und Plan, aber das ORM liefert den ganzen Nutzer‑Datensatz plus verschachtelte Relationen, bezahlen Sie jedes Mal extra für Lesezugriffe, Speicher und Netzwerk.

Schließlich kann der „eine Mega‑Query“‑Ansatz auch schaden. Menschen fassen alles in einen riesigen Join zusammen, um N+1 zu vermeiden, und erhalten eine Abfrage, die schwer zu ändern, zu debuggen und trotzdem langsam ist, weil sie zu viele Zeilen zurückliefert.

Verzichten auf Verifikation ist der größte Fehler

Wenn Sie keine Basislinie setzen, können Sie nicht wissen, ob Sie etwas verbessert haben. Erfassen Sie vor Codeänderungen ein einfaches Before/After‑Snapshot: Request‑Zeit, Anzahl der Abfragen und die langsamste Abfrage.

Fünf Warnsignale, dass Sie raten statt zu beheben:

• Keine Basismetrik (nur „fühlt sich schneller an")
• Kein Check des Abfrageplans vor dem Indexieren
• Keine Limitierung oder Pagination auf Endpunkten, die wachsen können
• Kein Regressionstest für den langsamen Pfad (dann kommt das Problem nächste Woche zurück)
• Keine Überprüfung mit Produktionsdatenmengen

Bei FixMyMess sehen wir oft Teams, die Tage mit Caches und Refactors verbringen und dann entdecken, dass das echte Problem ein fehlender Index plus ein ORM‑Aufruf in einer Schleife war. Der schnellste Weg ist langweilig: messen, verifizieren, eine Sache ändern, erneut messen.

Nächste Schritte: Erfolge sichern und Hilfe holen, wenn nötig

Wenn Sie die großen Abfrageprobleme gefunden haben, hören Sie nicht bei der einen Änderung auf, die das Diagramm kurzfristig verbessert hat. Performance driftet zurück, wenn Features live gehen und Daten wachsen. Behandeln Sie Ihre ersten Gewinne als neue Basis, die Sie schützen.

Schreiben Sie eine kleine „Hit‑Liste“, die Sie wöchentlich durchgehen. Halten Sie sie konkret, nicht theoretisch.

• Top‑3 langsame Nutzeraktionen (z. B. Login, Suche, Checkout) und ihre schlimmsten Abfragen
• Für jede Aktion: Durchschnittszeit, p95‑Zeit und Abfrageanzahl
• Die exakten Abfragemuster, die es verursachen (N+1, fehlender Index, unbounded scan, zu viele kleine ORM‑Aufrufe)

Fügen Sie einige Guardrails hinzu, damit Sie Regressionen früh erkennen. Die sind günstig und lohnen sich schnell:

• Setzen Sie ein Abfrageanzahl‑Budget pro Request für Schlüsselseiten
• Aktivieren Sie Slow‑Query‑Alerts in der Datenbank und prüfen Sie sie regelmäßig
• Führen Sie nach jedem Release einen einfachen Lasttest auf den Top‑3‑Aktionen durch
• Ergänzen Sie eine kleine Performance‑Prüfung im Code‑Review ("haben wir Abfragen hinzugefügt?")
• Halten Sie einen Ort für genehmigte Query‑Helper, damit alle dieselben Muster nutzen

Danach planen Sie Refactors, die die Ursache entfernen. Übliche Aufgaben sind Aufräumen von ORM‑Zugriffen (verwandte Daten einmal statt in Schleifen laden), Standardisierung der Pagination und Erstellung gemeinsamer Query‑Helper, damit derselbe Fehler nicht an mehreren Endpunkten wiederholt wird.

Wenn Ihre KI‑erstellte App langsam ist und mit Tools wie Lovable, Bolt, v0, Cursor oder Replit generiert wurde, ziehen Sie eine professionelle Diagnose in Betracht. Diese Codebasen verbergen oft wiederkehrende Query‑Logik in vielen Dateien, sodass Sie einen Endpunkt fixen und an drei anderen Stellen das Problem weiter besteht.

FixMyMess ist eine Option, wenn Sie einen klaren nächsten Schritt wollen: Wir führen ein kostenloses Code‑Audit durch, identifizieren DB‑ und App‑Level‑Probleme und wenden gezielte, menschlich verifizierte Fixes an, damit die Verbesserungen Bestand haben.