Paradigmas maiņa – SQL ātrdarbības atslēga

Strādājot ar lielākiem datu apjomiem, datubāzēs parasti rodas problēmas ar ātrdarbību. Viens no izplatītiem iemesliem (par ko es rakstīju arī savās 7 lietās, ko nevajag darīt) ir datu uztveršana un darbības ar tiem pa ierakstiem un nevis kopām. Protams, ne es pirmais, ne pēdējais, kas izrunā šo maģisko vārdu savienojumu “apstrādāt datus datubāzē KĀ KOPAS“, tikai, skatoties uz komentāru pie šī paša raksta, acīmredzot ir problēmas saprast, ko tas īsti nozīmē. Tad nu mēģināšu paskaidrot sīkāk, ko nozīmē datus uztvert kā kopas un ar ko tas atšķiras no tradicionālās programmēšanas pieejas. Tā lūk ir paradigmas maiņa no viena veida datu uztveres uz citu.

Tradicionālā programmēšanas pieeja

Tradicionālajā programmēšanā darbība vienlaicīgi notiek ar vienu ierakstu. Tas var būt vienkāršs ar vienu vienkāršu lauku, piemēram, skaitlis 17, tas var būt sarežģītāks, piemēram, adreses objekts, kurš sastāv no 10 sīkākiem laukiem, bet objekts parasti ir viens. Un tas viens arī tiek vienlaicīgi apstrādāts. Dabiski, ka programmētājam, sākot darboties ar datubāzēm, šāda pieeja tiek pārnesta arī tur. Programmētājs, rakstot pieprasījumus datubāzei (gan datu atlases, gan mainīšanas), vienlaicīgi “redz” tikai vienu ierakstu. Tas var būt sarežģītāks, mazāk sarežģīts, bet tikai vienu. Šāda pieeja nerada nekādas vai rada relatīvi mazas problēmas tradicionālu ievades/rediģēšanas formu gadījumā, jo tajās lietotāji arī parasti strādā ar vienu vai dažiem ierakstiem un parasta programmētāja pieeja “redzot” tikai vienu ierakstu neko daudz neskādē, vai pat bieži nekāda cita pieeja vispār nav izmantojama. Taču problēmas rodas lielāku datu kopu apstrādē. Un tad ir jāveic izmaiņas domāšanā un jāpāriet uz..

Datu kopu pieeja

Šī pieeja ir svarīga un vislielākos ieguvumus dod, ja tiek apstrādāts relatīvi liels ierakstu skaits. Daži piemēri:

  • Atskaišu izveide;
  • Vienreizēja datu migrācija no vecās sistēmas uz jauno;
  • Regulāra datu pārnešana/sinhronizācija no vienas sistēmas uz otru;
  • Regulāra specifiska lielu apjoma datu apstrādes (dienas rezultātu apstrāde, noteiktā laika periodā ievadīto datu kvalitātes pārbaude) utt.

Izmantojot tradicionālo viena ieraksta pieeju, rezultāta ieguve ir aptuveni šāda:

Ciklā pa nepieciešamajiem ierakstiem atskaitei vai apstrādei
  Veicam katram ierakstam nepieciešamās darbības
    (kolonu aprēķini, kvalitātes pārbaudes utml)
  Papildinam gala summu vai saglabājam rezultātu datubāzē

Ko tas nozīmē no ātrdarbības viedokļa? Rezultāta ieguve ir tieši proporcionāla apstrādājamo datu apjomam. Ja katra ieraksta apstrāde mums prasa nieka 0,1 sekundi, tad pie ierakstu skaita 1 miljons (kas nav nekas īpašs) rezultāta ieguve prasīs 1 000 000 * 0,1 sekundes ≈ 1667 minūtes ≈ 28 stundas. Tātad, ja reizi diennaktī Jūs saņemat šādu datu apjomu, tad diemžēl ir liela problēma, jo datu apstrāde aizņem vairāk nekā diennakti. Pat, ja šāds datu apjoms ir reizi nedēļā, patērētais laiks nav īpaši iepriecinošs. Un ko darīt, ja datu apjoms var tikai pieaugt? Tādā gadījumā ir jāveic principiālas izmaiņas un jāpāriet no domas ierakstu pa ierakstiem uz domu par visiem ierakstiem reizē, un tātad:

  • Kā visiem ierakstiem reizē iegūt atskaites kolonu vai vēl labāk vairākas, vai vislabāk visas kolonas?
  • Kā veikt noteiktu kvalitātes pārbaudi nevis vienam ierakstam, bet kā to paveikt visiem ierakstiem reizē? Vai sliktākajā gadījumā ierakstu daļai?
  • Kā ierakstīt tabulā nevis viena ieraksta datus, bet kā ierakstīt visus uzreiz.

Tātad domāt kopās nozīmē nevis

  • paņemt kārtējo ierakstu un izpildīt tam 17 pārbaudes un tad to izmētāt pa 10 tabulām,

bet

  • visiem ierakstiem reizē izpildīt pārbaudi 1, 2, … , 17 un tad visus ierakstus reizē ielikt tabulā 1, 2, …, 10.

Tātad domāt kopās nozīmē nevis

  • paņemt kārtējo ierakstu un izrēķināt tam visas atskaites kolonas, pieskaitīt tās starprezultātam un beigās izdot gala rezultātu,

bet

  • izrēķināt kolonu A visiem ierakstiem, izrēķināt kolonu B visiem ierakstiem, optimālā gadījumā šos rēķinus apvienojot vienā vaicājumā.

Protams, nevajadzētu šo pasākumu kaut kādā veidā nomaskēt, piemēram, ar lietotāja definētu funkciju, kas tiek izsaukta katram pārbaudāmajam ierakstam un kurā, savukārt, atkal iekšā ir ntie vaicājumi. Šādā veidā ieguvums vai nu nebūs nekāds, vai relatīvi niecīgs.

Iespējams arī, ka Jūs nevarat VISUS ierakstus apstrādāt vienlaicīgi, t.i., atkarībā no ieraksta veida un datiem veicamās darbības ir ļoti atšķirīgas. Tādā gadījumā Jūs noteikti varat ierakstus sadalīt loģiskās daļās, kur visiem vienas daļas ierakstiem veicamā darbība ir vienāda.

Kāds ir ieguvums?

Galvenais ieguvums ir tāds, ka izveidotais process vairs nav tieši proporcionāli atkarīgs no ierakstu skaita. Kāpēc? Tam ir vairāki iemesli:

  • Protams, ka palielinoties ierakstu skaitam, izveidotajiem SQL teikumiem būs jāapstrādā lielāks datu apjoms, taču parasti šis process nav tieši proporcionāls datu apjomam, tas ir – ir iespēja datus apstrādāt ātrāk nekā tieši proporcionāli.
  • Nav nepieciešams atkal un atkal lasīt vienus un tos pašus datus (klasifikatorus vai citus references datus), kas neglābjami būs, ja notiks apstrāde ierakstu pa ierakstam.
  • Nav nepieciešams atkal un atkal izpildīt vienus un tos pašus mazos SQL teikumiņus, kas katrs prasa maz laika, bet kopsummā tomēr laiks salasās.
  • Nav nepieciešams mētāties no procedurālās programmēšanas vides uz SQL vidi. Oraclē tas ir PL/SQL un SQL, citur tas var būt kaut kas cits, bet ideja nemainās un laiks tiek patērēts.

Laika izteiksmē ieguvums, protams, ir atkarīgs no datu daudzuma, izejas stāvokļa un gala stāvokļa, cik viens un otrs ir bijis optimāls. Bet ir redzēti gadījumi, gan kad ieguvums ir bezgalīgs, jo nevienam nebija pacietības sagaidīt rezultātu no ierakstu pa ierakstam pieejas😉 , un arī tādas reizes, kad ieguvums ir bijis vismaz par kārtu.

Tālākā lasāmviela

Komentēt

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Mainīt )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Mainīt )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Mainīt )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Mainīt )

Connecting to %s

%d bloggers like this: