TESTE DE PERFORMANCE DO BANCO DE DADOS SQLITE

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1 TESTE DE PERFORMANCE DO BANCO DE DADOS SQLITE Rodrigo Luiz Pereira Lara 1, Aedra Marciana Virgílio 2, Leacir Nogueira Bastos 3, Brauliro Gonçalves Leal 4 RESUMO: Foi feita uma avaliação de performance do gerenciador de banco de dados SQLite ao executar 20 blocos de 500 mil operações (insert, select e update). A duração média das operações unitárias (DOU) de insert, select e update foram iguais a 2,66026, 0,48978 e 0,00102s, respectivamente. As equações ajustadas para os valores de duração acumulada das operações (DAO) em função do número de operações (NOP) foram DAO = NOP, com R² = 0,9974 para as operações de insert; DAO = 2348,5 NOP, com R² = 0,971, para as operações de select; e DAO = 111,17 NOP² - 930,28 NOP, com R² = 0,718, para as operações de update. As operações de update e select requereram, respectivamente, 0,04 e 18,41% do tempo de insert. Embora todas as operações realizem acesso ao banco de dados, insert utilizam mais recursos computacionais uma vez que alteram substancialmente a estrutura do banco de dados, aumentando o número de registros e criando e atualizando índices. Update não aumenta o número de registros, porém pode alterar seus valores. Select por sua vez não alteram o banco. Os resultados indicaram que o banco de dados SQLite é mais eficiente quando armazena uma quantidade relativamente baixa de dados, tornando-se inviável para grande volume de dados. PALAVRAS-CHAVE: banco de dados, open source, sql. PERFORMANCE TEST OF DATABASE SQLITE ABSTRACT: A SQLite database was used to insert 20 blocks of 500 hundred data to verify the database performance in situations of insertion, selection and update. The average duration from the single operation insert, select and update were 2,66026, 0,48978 and 0,00102s respectively. The adjusted equations to the values of operations accumulated duration (DAO) in function of the number of operations (NOP) were DAO = NOP, with R² = 0,9974 to insert operations; DAO = 2348,5 NOP, with R² = 0,971, to select operations; and DAO = 111,17 NOP² - 930,28 NOP, with R² = 0,718, to update operations. Update and select operations require 0,04 and 18,41% of insert time operation respectively. Although all operations have access to database, insert uses more computational resources since it substantially modifies the database structure, increasing the number of registrations, creating and updating indices. Update doesn t increase the number of registers, but it may alters its values. Select doesn t modify the base. 1 Graduando em Ciência da Computação pela UFV, rodrigo_lpl@yahoo.com.br 2 Bacharel em Sistemas de Informação pela UNIPAC 2005, aedra.system@gmail.com 3 Professor do Departamento de Informática da UFV, Ph.D in Computer Science, leacir@ufv.br 4 Doutor em Engenharia Agrícola pela UFV 1999, Diretor Científico do Grupo Intec, leal@ grupointec.com.br

2 KEYWORDS: database, open source, sql INTRODUÇÃO: Bancos de dados são estruturas que armazenam dados. São úteis para manipulação de registros, permitindo acessar, modificar, incluir e remover dados. Os bancos de dados, em geral, são gerenciados por Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) cujo principal objetivo é retirar da aplicação cliente a responsabilidade de gerenciar o acesso, manipulação e organização dos dados. SQLite é uma biblioteca C que implementa um banco de dados relacional. Sistemas que a utilizam não necessitam de servidor para acessar seus dados, ou seja, ela lê e escreve diretamente em seus arquivos. Exemplos de uso do SQLite são sites (com menos de cem mil requisições por dia), dispositivos e sistemas embarcados, aplicações desktop entre outros. O presente trabalho visa testar através da biblioteca lt++ a performance do banco de dados SQLite em função de múltiplas inserções, seleções e atualizações de dados por um determinado período de tempo. MATERIAIS E MÉTODOS: Criou-se uma tabela indexada com os campos conforme descritos na Tabela 1 abaixo: Campo Tipo A0 INTEGER NOT NULL A1 INTEGER A2 NUMERIC(15,2), A3 NVARCHAR(26) A4 VARCHAR(26) A5 TIME A6 DATE Tabela 1 Campos inseridos no banco de dados Foi desenvolvido um programa em C++ para realizar 10 milhões de operações insert, select e update. O desempenho foi analisado através da duração acumulada das operações e da duração média da operações unitárias por bloco de insert, select e update em função do número de operações. Utilizou-se a biblioteca lt++ para conexão com banco de dados SQLite. Foi utilizada uma máquina com as seguintes configurações: CPU Pentium 4, 2.80GHz e 1,0GB de RAM. RESULTADO E DISCUSSÃO: A Tabela 2 apresenta a duração acumulada das operações (DAO) e a duração média das operações unitárias (DOU) por bloco de insert, select e update em função do número de operações.

3 Os valores da DAO variaram de a s; 2578 a 42654s; e 341 a 39398s para as operações de insert, select e update, respectivamente. Por outro lado, os valores médios da DOU para as operações insert, select e update foram iguais 2,66026; 0,48978; e 0,00102s, respectivamente. As figuras 1.a, 1.c e 1.e mostram os gráficos da variação dos valores do DAO em função do número de operações insert, select e update, respectivamente. As figuras 1.b, 1.d, 1.f mostram os gráficos da variação dos valores do DOU em função do número de operações insert, select e update, respectivamente. As figuras 1.a, 1.c e 1.e também apresentam equações ajustadas para os valores do DAO em função do número de operações; sendo DAO = NOP, com R² = 0,9974 para operações de insert; DAO = 2348,5 NOP, com R² = 0,971 para operações de select; e DAO = 111,17 NOP² - 930,28 NOP, com R² = 0,718 para operações de update. NOP Inserções Seleções Alterações ( 00) DAO (s) DOU (s/insert) DAO (s) DOU (s/select) DAO (s) DOU (s/update) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,00394 Média - 2, , ,00102 Tabela 2 Duração acumulada das operações (DAO) e a duração média das operações unitárias (DOU) por bloco de insert, select e update e função do número de operações (NOP).

4 Duração da operação (s) y = 69273x R 2 = 0,9974 Duração da operação (s) 3, ,0 2, ,0 1, ,0 0 0, (a) (b) y = 2348,5x R 2 = 0,971 0, ,0 Duração da operação (s) (c) Duração da operação (s) 0, , , , , (d) , , ,00300 Duração (s) y = 111,17x 2-930,28x R 2 = 0,718 Duração (s) 0, , ,00150 y = 9E-05x + 9E-05 R 2 = 0, , , , Número de Operações Número de Operações FIGURA 1 (e) (f) Das três operações avaliadas a que apresentou maior tempo de execução foram as de insert, seguida pelas de update que, por sua vez exigiram mais tempo que as de select. As operações de update e select requereram, respectivamente, 0,04 e 18,41% do tempo que as de insert. Embora todas as operações realizem acesso ao banco de dados, insert utilizam mais recursos computacionais uma vez que alteram substancialmente a estrutura do banco de dados, aumentando o número de registros e criando e atualizando índices. Update não aumenta o número de registros, porém podem alterar seus valores. Select, por sua vez, não alteram o banco. O tamanho do banco de dados vazio era de 4 Kb, ao final das inserções o seu tamanho era de Kb, sendo assim a média de Kbytes por registros e controles inerentes ao banco de dados foi de 0, Kb / registro. Conforme pode-se observar nas Figuras 1.a, 1.c e 1.e, os valores de DAO variaram de modo linear para as três operações. A operação update se comporta de modo linear até um certo limite de dados no banco (8,5 milhões de dados). Estes

5 resultados indicam que o tempo de execução de uma operação update depende do número de registros no banco, quanto maior o banco mais demorado se torna. CONCLUSÃO: Avaliou-se a performance do SQLite ao executar 10 milhões de operações (insert, select, update), cuja durações médias foram de 2,66026, 0,48978 e 0,00102s para insert, select e update respectivamente. Operações de update e select requerem 0,04 e 18,41% do tempo de insert, respectivamente. As equações ajustadas para os valores duração acumulada das operações (DAO) em função do número de operações (NOP) foram DAO = NOP, com R² = 0,9974 para as operações de insert; DAO = 2348,5 NOP, com R² = 0,971, para as operações de select; e DAO = 111,17 NOP² - 930,28 NOP, com R² = 0,718 para a operação de update. Pode-se observar que o banco de dados SQLite é de fato um banco de dados mais eficiente quando armazena uma quantidade relativamente baixa de dados. Devido ao seu crescimento acentuado de duração na atualização em função do tempo decorrido, concluiu-se que esse banco de dados é inviável quando trabalha com altas quantidades de dados uma vez que perde na sua eficiência. BIBLIOGRAFIA: [1] ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados - Fundamentos e Aplicações, 3 edição, Editora LTC, 2002 [2] SQLite. Disponível em [3] SQLite. Disponível em: Acesso: 10 Set [4] SQLite Brasil. Disponível em Acesso: 05 Out 2007 ANEXO 1: Resumo do código utilizado: // # include <stdio.h> # include <time.h> # include "ltquery.h" # include "ltdriver.h" # define NBLOCO 20 # define BLOCO 00 string itos ( int x ) {

6 char sz[22]; sprintf( sz, "%d", x ); return sz; int main (int argc, char **argv) { time_t ini = time(null); int c = 1; ltdriver *db = new ltdriver(); ltquery *Query = new ltquery(); if( db->attach("lt++.db") ) printf("\n..."); Query->Open ( db->db ); ini = time(null); FILE *f = fopen ("insert.txt","w"); for( int k = 0; k < NBLOCO; k++ ) { for( int i = 0; i < BLOCO; i++ ) { Query -> Sql ("insert into A (A1, A2, A3, A4, A5, A6) values (1, 1.2, 'aaaaa', 'aaaaa', '11:11:11', ' ')"); c++; fprintf (f, "\n%d; %9f", k+1, difftime (time(null), ini)); fclose(f); c = 1; ini = time(null); f = fopen("select.txt","w"); for( int k = 0; k < NBLOCO; k++ ) { for( int i = 0; i < BLOCO; i++ ) { // printf("\nselect * from A where A0=%d", c ); Query->Sql("select * from A where A0=" + itos(c) ); c++; fprintf(f,"\n%d;%9f",k+1, difftime(time(null),ini)); fclose(f); c = 1; ini = time(null); f = fopen("update.txt","w");

7 for( int k = 0; k < NBLOCO; k++ ) { for( int i = 0; i < BLOCO; i++ ) { // printf("\nselect * from A where A0=%d", c ); Query -> Sql ("update A set A1=1, A2=1.2, A3='aaaaa', A4='aaaaa', A5='11:11:11', A6=' ' where A0=" + itos(c) ); c++; fprintf(f,"\n%d;%9f",k+1, difftime(time(null),ini)); fclose(f); db->detach(); delete Query; delete db; system("pause"); return 0; //