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1 DBMS%Performance% Carlos%Soares% (baseado%em%materiais%gen8lmente%cedidos% por%andré%res8vo,%joão%correia%lopes%e%do% livro%ramakrishnan%&%gehrke)% %

2 Plano% Contexto% Índices% Carga%da%base%de%dados%% Índices%em%PostgreSQL% Carlos%Soares%J%SINF% 2%

3 DB%Architecture% Carlos%Soares%J%SINF% 3%

4 Projeto%de%BD% O%projeto%de%bases%de%dados%consiste%em%várias% tarefas%% análise%de%requisitos%% projeto%concetual%% refinamento%do%esquema%% projeto%vsico% afinação%do%esquema%% Decisões%tomadas%numa%tarefa%podem%influenciar% as%escolhas%noutra%tarefa%% Temos%de%andar%para%trás%e%para%a%frente%nestas% tarefas% Carlos%Soares%J%SINF% 4%

5 Projeto%Físico%de%BD% Esquema%Lógico%Relacional% Obtenção%do%Esquema%Concetual,%obtenção%do%Esquema%Lógico% Relacional,%refinamento%% Esquema%Externo%% Definição%de%vistas%% Definição%das%interrogações%e%modificações%SQL%mais%importantes%% Esquema(Físico(% Escolher%os%índices%% Tipos%de%índices%% Decidir%clustering+% Afinação%da%Base%de%Dados% Refinar%Esquema%Lógico%(desnormalizar%para%a8ngir%desempenho% pretendido)%% Refinar%Esquema%Externo%% Carlos%Soares%J%SINF% 5%

6 Plano% Contexto% Índices% Carga%da%base%de%dados%% Índices%em%PostgreSQL% Carlos%Soares%J%SINF% 6%

7 Indexes% An%index%contains%a% collec8on%of%data+ entries%...%speeding%up% selec8ons%on%the% corresponding%search+ key+fields% Supports%efficient% retrieval%of%all%data% entries%k*(with%a%given% key%value%k% Ashby Cass Smith Index Ashby, 25, 3000 Basu, 33, 4003 Bristow, 30, 2007 Cass, 50, 5004 Daniels, 22, 6003 Jones, 40, 6003 Smith, 44, 3000 Tracy, 44, 5004 Data File Carlos%Soares%J%SINF% 7%

8 Notes%on%Indexes% Any%subset%of%the%fields%of%a%rela8on%can%be% the%search%key%for%an%index%on%the%rela8on% Search+key+is%not%the%same%as%key%% minimal%set%of%fields%that%uniquely%iden8fy%a% record%in%a%rela8on% Carlos%Soares%J%SINF% 8%

9 Armazenamento Performance Um dos maiores obstáculos a uma boa performance é o acesso ao disco. Os acessos ao disco são feitos bloco a bloco. É necessário minimizar o número de blocos que é necessário ler de cada vez que se consulta informação da base de dados. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

10 Armazenamento Exemplo t = tuplos B = 1024 bytes T = 100 bytes bfr = 1024 / 100 = 10 tuplos por bloco b = / 10 = 3000 blocos André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

11 Armazenamento Tuplos Desordenados Ficheiro Sequencial de Tuplos Desordenados. Pesquisa: Pela chave primária - b/2 leituras = 1500 Por outro campo - b leituras = 3000 Vantagens: inserção. Desvantagens: remoção, pesquisa, ordenação,... André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

12 Armazenamento Tuplos Ordenados pela Chave Primária Ficheiro Sequencial de Tuplos Ordenados pela Chave Primária. Pesquisa: Pela chave primária Por outro campo Vantagens: pesquisa e ordenação pela chave primária. Desvantagens: inserção, remoção, pesquisa e ordenação por outras colunas,... André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

13 Data%Entry%k*(in%Index% Three%alterna8ves:% %Data%record%with%key%value(k( %<k,%rid%of%data%record%with%search%key%value(k>% %<k,%list%of%rids%of%data%records%with%search%key%k>% Orthogonal%to%the%indexing%technique%used% to%locate%data%entries%% B+%trees,%hashJbased%structures% Carlos%Soares%J%SINF% 9%

14 Representa8on%of%Data%Entries% Alterna8ve%1:%Data%record%with%key%value(k% Index%structure%is%a%file%organiza8on%for%data%records% like%heap%files%or%sorted%files% At%most%one%index%on%a%given%collec8on%of%data%records% Otherwise,%data%records%duplicated,%leading%to%redundant%storage% and%poten8al%inconsistency% Alterna8ves%2%and%3:%%<k,%[list%of]%rid%of%data%record%with% search%key%value%k>% Data%entries%typically%much%smaller%than%data%records% Beqer%than%Alterna8ve%1%with%large%data%records% Alterna8ve%3%more%compact%than%Alterna8ve%2% but%leads%to%variable%sized%data%entries%even%if%search%keys%are%of%fixed% length% Carlos%Soares%J%SINF% 10%

15 Index%Classifica8on% Primary%(vs.%secondary)% Search%key%contains%primary%key% Unique%index:%%Search%key%contains%a%candidate%key% Clustered%(vs.%unclustered)% Order%of%data%records%is%the%same%as%order%of%data%entries% %or%`close%to % Alterna8ve%1%implies%clustered,%but%not%viceJversa% A%file%can%be%clustered%on%at%most%one%search%key% Cost%of%retrieving%data%records%through%index%varies% greatly+based%on%whether%index%is%clustered%or%not!% Carlos%Soares%J%SINF% 11%

16 Clustered%vs.%Unclustered%Index% Assuming% Alterna8ve%(2)%is%used%for%data%entries% data%records%are%stored%in%a%heap%file% Inser8on%on%Clustered%index% Some%free%space%on%each%page%for%future%inserts% Overflow%pages%may%be%needed%for%inserts% Thus,%order%of%data%recs%is%`close%to,%but%not%iden8cal%to,%the%sort%order% CLUSTERED Index entries direct search for data entries UNCLUSTERED Data entries (Index File) (Data file) Data entries Data Records Carlos%Soares%J%SINF% Data Records 12%

17 Dense%vs%Sparse% Dense+(vs.%Sparse)% There%is%at%least%one%data%entry% per%search%key%value% Alterna8ve%1%is%always% dense% Every%sparse%index%is% clustered!% Sparse%indexes%are% smaller% some%useful%op8miza8ons% are%based%on%dense% indexes.% Ashby Cass Smith Sparse Index on Name Ashby, 25, 3000 Basu, 33, 4003 Bristow, 30, 2007 Cass, 50, 5004 Daniels, 22, 6003 Jones, 40, 6003 Smith, 44, 3000 Tracy, 44, 5004 Data File Dense Index on Age Carlos%Soares%J%SINF% 13%

18 Composite%Search%Keys% Composite+Search+Keys:%Search% on%a%combina8on%of%fields% Equality%query:%Every%field% value%is%equal%to%a%constant% value.%% E.g.%wrt%<sal,age>%index% age=20%and%sal%=75% Range%query:%Some%field%value% is%not%a%constant% E.g.:%age%=20;%or%age=20% and%sal%>%10% Not%so%helpful%for%range% queries%in%2nd,%3rd,%...% fields% Examples of composite key indexes using lexicographic order. 11,80 12,10 12,20 13,75 <age, sal> 10,12 20,12 75,13 80,11 <sal, age> name age sal bob cal Data entries in index sorted by <sal,age> joe sue Data records sorted by name <age> <sal> Data entries sorted by <sal> Carlos%Soares%J%SINF% 14%

19 Full Text Search Índices Pesquisa em texto. Sem mais nenhum mecanismo: Podemos pesquisar por The mas não por five. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

20 Full Text Search Índices Separando o índice em palavras e retirando as maiúsculas. Podemos pesquisar por five mas não por ive. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

21 Full Text Search Índices Separando cada palavra nas suas terminações. Podemos pesquisar por pack. Podemos pesquisar por ack. Podemos pesquisar por pac. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

22 Full Text Search Índices Pesquisa ainda mais eficaz: Palavras que não devem ser indexadas (stop words). Sinónimos (usando dicionários). Frases como uma só palavra (thesaurus). Diferentes variações de uma palavra (stem rules e dicionários). André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

23 Plano% Contexto% Esquema%Vsico%e%índices% Carga%da%base%de%dados%% Índices%em%PostgreSQL% Carlos%Soares%J%SINF% 15%

24 Carga%do%Sistema% Conceito%de%carga%da%base%de%dados%(workload)% As%interrogações%mais%importantes%e%qual%a%sua%frequência% O%desempenho%desejável%para%essas%interrogações%e% modificações%% Para%cada%interrogação% A%que%relações%acede?%% Que%atributos%são%selecionados%(SELECT)?%% Que%atributos%estão%envolvidos%em%condições%de%seleção/junção% (WHERE)?%% Quão%sele8vas%é%provável%que%essas%condições%sejam?%% Para%cada%modificação% Que%8po%de%modificação%(INSERT/DELETE/UPDATE)%e%que% atributos%são%afetados?%% Carlos%Soares%J%SINF% 16%

25 Escolha%de%Índices% São%candidatos%os%atributos%mencionados%numa%cláusula%WHERE% condições%exatas%sugerem%um%índice%hash% interrogações%envolvendo%intervalos%sugerem%índices%em%árvore% aglomerar%(clustering)%é%especialmente%ú8l%para%condições%com% intervalos,%mas%também%pode%ajudar%em%igualdades,%quando%em% presença%de%duplicados% Devem%ser%escolhidos%índices%que%beneficiem%tantas%interrogações% quanto%possível% Já%que%só%um%índice%pode%ser%aglomerado%por%relação,%este%deve%ser% escolhido%com%base%em%interrogações%importantes%que%dele%8rem%o% máximo%par8do% Devem%ser%consideradas%chaves%com%vários%atributos%sempre%que%a% cláusula%where%contenha%condições%em%mais%do%que%um%atributo% se%es8verem%envolvidos%intervalos,%a%ordem%dos%atributos%deve%ser% escolhida%por%forma%a%estar%de%acordo%com%a%ordem%da%ordenação% Carlos%Soares%J%SINF% 17%

26 Plano% Contexto% Esquema%Vsico%e%índices% Carga%da%base%de%dados%% Índices%em%PostgreSQL% Carlos%Soares%J%SINF% 18%

27 Criar Índices PostgreSQL Sintaxe CREATE INDEX name ON t a b l e ( column) USING (type); DROP INDEX name ; type pode ser: hash (não recomendado em PostgreSQL) btree (por omissão) gin (Generalized Inverted Index) gist (Generalized Search Tree) André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

28 PostgreSQL Índices Multi-coluna Sintaxe CREATE INDEX idxname ON tablename(column1, column2 ); Permite pesquisar por column1. Permite pesquisar por column1 e column2. Mas não por column2 isoladamente. Similar a uma lista telefónica. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

29 PostgreSQL Índices Únicos Sintaxe CREATE UNIQUE INDEX idxname ON tablename(column ); Garantem que não existem repetidos. Unique Keys são açucar sintático. André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

30 PostgreSQL Índices Parciais Sintaxe CREATE INDEX idxname ON tablename(column) WHERE condition ; Permitem criar índices sobre partes de uma tabela. São usados quando uma pesquisa usa a mesma condição do índice. Permitem poupar espaço e tempo. Exemplo SELECT FROM user WHERE type = ADMIN ; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

31 Índices Únicos Parciais PostgreSQL Sintaxe CREATE UNIQUE INDEX idxname ON tablename(column) WHERE condition ; Permitem criar restrições que de outra forma tinham de ser feitas usando triggers. Exemplo CREATE UNIQUE INDEX admin_department_idx ON people(dep_id) WHERE type = ADMIN ; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

32 PostgreSQL Índices Sobre Funções Sintaxe CREATE INDEX idxname ON tablename( expression ); Permitem criar índices sobre o resultado de uma função. Úteis quando queremos fazer pesquisas, não pelo valor de uma coluna, mas sim por o resultado de uma função. Exemplo CREATE INDEX difference_idx ON transactions(credit debit ); SELECT FROM transactions WHERE credit debit > 1000; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

33 PostgreSQL Índices Sobre Funções Sintaxe CREATE INDEX idxname ON tablename( expression ); Permitem criar índices sobre o resultado de uma função. Úteis quando queremos fazer pesquisas, não pelo valor de uma coluna, mas sim por o resultado de uma função. Exemplo CREATE INDEX name_lower_idx ON people(lowercase(name)); André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

34 PostgreSQL Clustering Sintaxe Em PostgreSQL não existem índices clustered. É no entanto possível organizar os tuplos de uma tabela periodicamente de acordo com um índice. Cada tabela só pode estar organizada segundo um índice de cada vez. A operação de clustering faz lock àtabela. CLUSTER tablename USING idxname ; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

35 Full Text Search PostgreSQL Sintaxe Usar índices do tipo gin ou gist. Os índices são índices sobre expressões. Usar a mesma expressão nas perguntas. CREATE INDEX idxname ON tablename USING gin(to_tsvector( english, column )); Sintaxe SELECT FROM tablename WHERE to_tsvector( english, column) t o _ t s q u e r y ( s e a r c h & term ); André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

36 Full Text Search Ranking PostgreSQL Sintaxe SELECT column, ts_rank( to_tsvector ( english, column ), to_tsquery( search & term )) FROM tablename WHERE to_tsvector( english, column) t o _ t s q u e r y ( s e a r c h & term ) ORDER BY ts_rank( to_tsvector ( english, column ), to_tsquery( search & term )) DESC André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

37 PostgreSQL Explain Sintaxe Mostra o plano que o PostgreSQL pensa utilizar para uma determinada query. Pode não ser o plano efectivamente usado (estatísticas podem estar erradas). EXPLAIN query ; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

38 PostgreSQL Explain Analyze Sintaxe Mostra o plano que o PostgreSQL pensa utilizar para uma determinada query e o realmente utilizado. Executa mesmo a query. EXPLAIN ANALYZE query ; André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

39 PostgreSQL Reindex, Vacuum e Analyze Sintaxe Comandos que devem ser usados periodicamente: Reindex - Reorganiza um índice. Vaccum - Recupera espaço desperdiçado. Analyze - Calcula estatísticas. REINDEX [ idxname tablename ] ; ANALYZE [ t a b l e n a m e ] ; VACUUM [ ANALYZE ] [ table ] André Restivo (FEUP) PostgreSQL Performance February 24, / 45

40 Resumo% Perceber%a%natureza%da%carga%da%aplicação%e%os%obje8vos%de% desempenho%é%essencial%desenvolver%um%bom%projeto% Quais%são%as%interrogações%e%as%modificações%mais%frequentes?% Que%atributos/relações%estão%envolvidas?% Devem%ser%escolhidos%índices%para%acelerar%interrogações% importantes%(e%talvez%algumas%modificações!)% a%manutenção%dos%índices%"pesa"%em%modificações%dos%campos%chave% sempre%que%possível,%devemjse%escolher%índices%que%ajudem%várias% interrogações% aglomerar%é%uma%decisão%importante;%apenas%um%índice%de%uma%dada% relação%pode%ser%aglomerado% a%ordem%dos%campos%num%índice%composto%pode%ser%importante% Índices%está8cos%têm%de%ser%refeitos%periodicamente% Estas8cas%têm%de%ser%atualizadas%periodicamente% Carlos%Soares%J%SINF% 19%

PostgreSQL Performance

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