Jeśli nikt nie widzi problemów z bazą danych, to czy one naprawdę istnieją? – W przeciwieństwie do popularnego filozoficznego dylematu, na to pytanie można odpowiedzieć dość łatwo – Jak najbardziej.

Niewidoczne lub niemonitorowane problemy w systemach baz danych zdarzają się i faktycznie mogą powodować znaczące zakłócenia. Nie ma znaczenia, jeśli nie są one od razu widoczne. Parametry wydajności baz danych to podstawowe wskaźniki jej zdrowia. Bez ich monitorowania i proaktywnego zarządzania, te podstawowe problemy mogą się nasilać, prowadząc do spadku wydajności, potencjalnej utraty danych, a nawet awarii systemu. Te z natury wymagają pilnych i często kompleksowych interwencji w celu ich naprawienia.

Parametry wydajności baz danych nie mogą być ignorowane. To się zwyczajnie nie opłaca.

Czasy odpowiedzi

Czasy odpowiedzi mierzą czas od momentu przesłania zapytania do bazy danych do momentu zwrócenia przez nią wyników. W środowiskach czasu rzeczywistego, w których najważniejsze są szybkie decyzje – takich jak usługi finansowe lub reagowanie w sytuacjach awaryjnych – różnica kilku milisekund może być kwestią życia i śmierci.

Co wpływa na czas odpowiedzi?

Kilka kluczowych elementów decyduje o tym, jak szybko baza danych może przetwarzać żądania:

• Architektura bazy danych: Obejmuje fizyczny i logiczny projekt bazy danych, w tym sposób partycjonowania, indeksowania i przechowywania danych. Efektywne wykorzystanie partycjonowania zmniejsza przestrzeń wyszukiwania dla zapytań, podczas gdy odpowiednie indeksowanie (takie jak drzewa B lub indeksy hash) zapewnia szybsze wyszukiwanie danych. Zaawansowane konfiguracje, takie jak korzystanie z baz danych w pamięci, mogą znacznie skrócić czas odpowiedzi, unikając narzutu we / wy dysku.
• Topologia i kondycja sieci: W rozproszonych bazach danych konfiguracja sieci, w tym opóźnienia, przepustowość i utrata pakietów, odgrywa znaczącą rolę w cyklu pobierania i zwracania danych. Optymalizacja konfiguracji sieci i stosowanie technik kompresji danych może czasami złagodzić opóźnienia spowodowane przez sieć.
• Równoczesny dostęp i równoważenie obciążenia: Techniki takie jak łączenie połączeń, równoważenie obciążenia zapytaniami i repliki odczytu mogą rozłożyć obciążenie bardziej równomiernie, utrzymując w ten sposób optymalne czasy odpowiedzi nawet przy dużym natężeniu ruchu.

Dlaczego ma to znaczenie?

Wydajne czasy odpowiedzi są bez wątpienia jednym z najważniejszych wskaźników wydajności baz danych, kluczowym dla wydajności operacyjnej, zadowolenia klientów, a ostatecznie dla wyników finansowych firmy. Te parametry wydajności baz danych odzwierciedlają one kondycję systemu baz danych i wpływają na przepustowość i skalowalność całej infrastruktury IT. Zwłaszcza w sektorach bardziej zależnych od danych, w których szybkość i ilość danych rośnie, utrzymywanie i ciągłe poprawianie czasów reakcji może zapewnić przewagę.

Przepustowość

Przepustowość baz danych jest miarą tego, ile danych system może efektywnie „obsłużyć” w określonych ramach czasowych. Wartość ta jest zwykle określana ilościowo jako żądania na sekundę (RPS) lub operacje na sekundę (OPS). Wysoka przepustowość bazy danych oznacza, że może ona obsłużyć większą liczbę żądań lub operacji szybko i wydajnie, co ma największe znaczenie w środowiskach, w których duże ilości transakcji danych występują w sposób ciągły.

Co wpływa na przepustowość?

• Współbieżność i zarządzanie obciążeniem
  • W bazach danych SQL ogromną rolę odgrywają mechanizmy zarządzania transakcjami i blokowania. Dzięki nim operacje nie wchodzą sobie w drogę, zachowując integralność danych przy jednoczesnej próbie zwiększenia wydajności. Weźmy na przykład zatłoczoną platformę e-commerce podczas błyskawicznej wyprzedaży. Wydajne zarządzanie transakcjami zapewnia, że wielu użytkowników może jednocześnie składać zamówienia bez zawieszania się systemu lub kupowania tego samego produktu dwa razy. Jednak zbyt agresywne blokowanie może spowolnić działanie.
  • Bazy danych NoSQL radzą sobie z dużymi obciążeniami dzięki podejściu opartemu na ewentualnej spójności. Oznacza to, że system nie aktualizuje natychmiast wszystkich kopii danych we wszystkich węzłach. Jest to szybszy proces, ponieważ operacje zapisu nie muszą czekać, aż każdy węzeł nadrobi zaległości przed kontynuowaniem. Na przykład w przypadku aktualizacja ogromnej, globalnie rozproszonej bazy danych profili użytkowników – systemy NoSQL mogą szybko obsługiwać zmiany bez konieczności blokowania każdego punktu danych, co owocuje zwiększoną przepustowością.

• Dystrybucja danych
  • Sharding w konfiguracjach NoSQL obejmuje podział danych na wiele serwerów. Każdy shard obsługuje wycinek danych, zmniejszając obciążenie poszczególnych serwerów i poprawiając ogólną zdolność systemu do obsługi dużych ilości operacji.
  • Partycjonowanie w bazach danych SQL pomaga w podobny sposób, ale w bardziej ustrukturyzowanych ramach. Dane są dzielone na partycje w oparciu o określone reguły, które mogą być oparte na zakresach danych lub innych atrybutach. Oznacza to, że zapytania często muszą uzyskiwać dostęp tylko do części tabeli, co znacznie przyspiesza pracę.

Współbieżność

Współbieżność oznacza obsługę wielu działań jednocześnie – nie sekwencyjnie – bez błędów lub zakłóceń między transakcjami. Jest to szczególnie ważne w przypadku baz danych, które muszą obsługiwać wielu użytkowników lub aplikacji w tym samym czasie.

Powszechne parametry wydajności baz danych mierzące współbieżność bazy danych zawierają transakcje na sekundę (TPS) i zapytania na sekundę (QPS). Pomiary te ujawniają liczbę transakcji lub zapytań, które baza danych może obsłużyć w każdej sekundzie – oznaczając jej zdolność do zarządzania obciążeniem przy jednoczesnym dostępie.

Co pozytywnie wpływa na współbieżność?

• Mechanizmy blokujące: Blokady służą do zarządzania interakcją wielu transakcji z tymi samymi danymi. Słaba strategia blokowania może prowadzić do dużej rywalizacji, spowalniając bazę danych, gdy transakcje czekają na wzajemne zakończenie.
• Poziomy izolacji transakcji: Poziom izolacji określa, jak widoczne są modyfikacje danych dokonane przez jedną transakcję dla innych transakcji. Wyższe poziomy izolacji zwiększają dokładność danych, ale mogą zmniejszać współbieżność poprzez blokowanie większej liczby transakcji.
• Architektura bazy danych: Ogólny projekt bazy danych również wpływa na współbieżność. Na przykład, rozproszone bazy danych mogą często skutecznie obsługiwać więcej jednoczesnych żądań, rozkładając obciążenie na wiele węzłów.

Wyzwania dla współbieżności

• Zakleszczenia (Deadlocki): Mają miejsce, gdy różne transakcje, których potrzebują inne, posiadają blokady, i żadna z nich nie może kontynuować, dopóki druga nie zwolni blokady.
• Głód zasobów: Występuje, gdy kilka procesów zużywa zbyt dużo zasobów systemu (takich jak procesor lub pamięć), pozostawiając niewiele dla innych procesów, a tym samym zmniejszając ogólną współbieżność.
• Hotspoty danych: Częsty dostęp do określonych punktów danych lub tabel może tworzyć wąskie gardła, zmniejszając współbieżność, ponieważ wiele transakcji ustawia się w kolejce, aby uzyskać dostęp do tych samych zasobów.

Wykorzystanie zasobów (CPU, pamięć, I/O dysku)

Wykorzystanie zasobów w środowiskach baz danych ma bezpośredni wpływ na wydajność i efektywność operacji obsługi danych.

Użycie CPU

CPU obsługuje wszystkie obliczenia, które musi wykonać baza danych, od wykonywania zapytań po zarządzanie transakcjami. Wysokie użycie procesora może wskazywać, na to że baza danych przetwarza zbyt dużo. Z kolei, jeśli procesor jest maksymalnie obciążony, może to również oznaczać, że zapytania nie są zoptymalizowane, co prowadzi do wolnych czasów odpowiedzi i zaległości w operacjach.

Wykorzystanie pamięci

Pamięć przechowuje aktywnie używane lub często używane dane. Jest to szybsze niż pobieranie danych z pamięci dyskowej, więc odpowiednia alokacja pamięci ma kluczowe znaczenie i wpływ na parametry wydajności baz danych. Jeśli baza danych wyczerpie pamięć RAM i zacznie polegać na pamięci dyskowej dla podstawowych operacji, zobaczysz znaczny spadek wydajności. Jest to często spowodowane wyciekami pamięci lub ustawieniami, które nie są dostosowane do obciążenia.

Operacje I/O na dysku

Operacje wejścia/wyjścia na dysku obejmują odczytywanie i zapisywanie danych. Jest to miejsce, w którym dane są przechowywane przez długi czas. Wysoki poziom operacji we/wy na dysku może być objawem nieskutecznych strategii buforowania. Idealnie byłoby, gdyby najczęściej używane dane były przechowywane w pamięci. Gdy bazy danych stale uzyskują dostęp do dysku, zwłaszcza w przypadku podstawowych zapytań, spowalnia to wszystko i tworzy wąskie gardło.

Zapytania N+1

Zapytania N+1 stanowią powszechną nieefektywność w aplikacjach, które łączą się z bazami danych. Ta nieefektywnośc jest szczególnie zauważalna w aplikacjach, które wykorzystujących narzędzia mapowania obiektowo-relacyjnego (ORM). Problem ten pojawia się, gdy aplikacja wykonuje jedno początkowe zapytanie w celu pobrania podstawowego obiektu z bazy danych, a następnie dodatkowe, dla każdego powiązanego obiektu. Na przykład weźmy sytuacje w której pobranych jest 10 użytkowników za pomocą początkowego zapytania. Kolejne 10 kolejnych zapytań jest wykonywane w celu pobrania profilu każdego użytkownika. W efekcie prowadzi to do 11 zapytań – jest to problem zapytań N+1.

Dlaczego występują problemy z zapytaniami N+1

1. Błędna konfiguracja ORM: ORM zostały zaprojektowane w celu uproszczenia interakcji z bazą danych poprzez automatyczną konwersję danych pomiędzy niekompatybilnymi systemami. Jednakże, jeśli nie są one odpowiednio skonfigurowane, ORMy mogą domyślnie stosować nieefektywne strategie ładowania danych. Są to problemy takie jak „leniwe ładowanie”, w którym dane każdej powiązanej jednostki są ładowane indywidualnie w razie potrzeby, a nie z wyprzedzeniem. Często skutkuje to wieloma niepotrzebnymi zapytaniami, zwłaszcza w przypadku uzyskiwania dostępu do wielu powiązanych obiektów.
2. Brak zapytań łączących: Inną częstą przyczyną zapytań N+1 jest zaniedbanie korzystania z złączeń SQL, które skutecznie łączą wiersze z dwóch lub więcej tabel za pomocą powiązanej kolumny między nimi. Bez złączeń aplikacja może pobierać dane fragmentarycznie – uzyskując główny rekord w jednym zapytaniu i wykonując dodatkowe zapytania dla każdego powiązanego rekordu.
3. Niezoptymalizowane wzorce dostępu do danych: Nieefektywne praktyki kodowania mogą również prowadzić do problemów N+1, szczególnie gdy dostęp do danych jest osadzony w strukturach iteracyjnych, takich jak pętle. Każde przejście przez pętlę może wyzwalać nowe zapytanie do bazy danych, znacznie zwiększając całkowitą liczbę zapytań wykonywanych podczas trwania pętli.

Błędy bazy danych

Wskaźniki wydajności bazy danych obejmują również błędy, które zawierają całe spektrum problemów pojawiających się podczas operacji na bazie danych, wpływając na wszystko, od sposobu pobierania danych po sposób ich przechowywania. Często pojawiają się one jako komunikaty o błędach lub kody, sygnalizując określone problemy w systemie bazy danych.

Typowe rodzaje błędów bazy danych:

• Błędy połączenia: Pojawiają się, gdy aplikacja nie może nawiązać połączenia z bazą danych. Może to być spowodowane problemami sieciowymi, błędami w ciągach połączeń lub awarią samego serwera bazy danych.
• Błędy składni w zapytaniach: Są one dość proste, ale mogą szybko się skomplikować, szczególnie w przypadku złożonych zapytań SQL. Występują, gdy napisane polecenie SQL zawiera błędy, co powoduje odrzucenie go przez bazę danych.
• Naruszenia ograniczeń: Bazy danych mają reguły, takie jak klucze obce i unikalne ograniczenia, mające na celu utrzymanie danych w czystości i w stanie niezawodności. Jeśli polecenie złamie te zasady – na przykład próbując wstawić duplikat w miejscu, w którym powinny znajdować się tylko unikalne wpisy – baza danych zgłosi błąd.
• Błędy limitu zasobów: Występują, gdy baza danych przekroczy limity dostępnych zasobów – np. zabraknie miejsca na dysku, pamięci lub procesor zostanie przeciążony. Błędy te mogą znacznie spowolnić lub nawet zatrzymać działanie systemu.
• Błędy uprawnień i zabezpieczeń: Próba wykonania operacji bez odpowiednich uprawnień również spowoduje błędy. Może to być dostęp do tabeli, wykonywanie określonych typów zapytań lub innych operacji, które użytkownik lub aplikacja może wykonać bez odpowiednich uprawnień.