Реляционные базы данных часто подвергаются высоким нагрузкам, обслуживая большое количество пользователей и сервисов. Разработать базу, способную эффективно работать в высоконагруженной среде – не такая простая задача.
В докладе будет рассмотрен пример из практики про разработку высоконагруженной базы данных (сотни миллионов записей, постоянно меняющихся из нескольких десятков потоков) на основе MS SQL Server , расказано о проблемах, с которыми мы столкнулись, как их решали и какие подходы при этом использовали. Будет разобран пример разрешения взаимных блокировок в базе под большими нагрузками.
В докладе будут упомянуты следующие темы:
денормализация данных;
планы выполнения;
оптимизация индексов;
профайлинг базы данных;
взаимные блокировки и их разрешение.
Видео
Видео в HD-качестве, смотрите в полноэкранном режиме.
История оптимизации работы с БД в одном проекте. Особенности: используются 2 БД — объектная и реляционная. Первая является основным хранилищем, с ней работают бизнес-операции. А вторая (в нее реплицируются данные из первой) используется для чтения во всяких отчетах (или даже вообще повсеместно). Для чего нужна вторая — то ли для скорости, то ли из-за бедности языка запросов в используемой объектной БД. По мере роста объема данных возникли 2 основные проблемы:
долго выполняются запросы при интерактивной работе (> 3 минут)
На доклад я пришел почти в конце, потому что общался после своего доклада. Доклад был о приложении по синхронизации объектной оперативной базы данных в реляционную. В объектной базе данных хранятся оперативные данные, она хорошо масштабируется. В реляционную передается только часть, обеспечивающая поиски и запросы, и она существенно меньше по объему. При этом есть разные требования по оперативности передачи для разных данных — от минут до часов. Проект был начат семь лет назад, и сейчас стадия — доработка по требованиям на изменения. А также оптимизация — за время эксплуатации в реляционной части накоплены большие объемы данных.
Для меня лично содержание доклада большого интереса не представляло, так как по своему опыту работы с базами данных я эти механизмы хорошо представляю. Это Этап решение проблем в тяжелыми запросами, блокировками и deadlock.Однако, доклад будет интересен тем, у кого такие задачи встают в первые.
Механизмы, упомянутые в докладе.
Избегание tablock
Чтобы избегать deadlock — стройте обработку с циклом по одному индексу.
Учите матчасть — индексы, блокировки, планы выполнения.
Автор рассказывал о собственном опыте работы над реальным проектом.
Задача состояла в обеспечении репликаций из нереляционной(иерархической) БД собственной разработки в реляционную с цель обеспечить приемлемую скорость выполнения некоторых запросов (auto-complete для пользователя, отчеты). В качестве реляционной БД был выбран MS SQL.
Данные в иерархическую БД вводят пользователи в процессе своей работы, там же используются запросы к реляционной БД. Поэтому для некоторых типов данные репликации должны проходить максимум за одну минуту.
Клещами из докладчика удалось выцепить что же за данные он реплицирует и хранит — компания занимается сбором и систематизацией информации в Web.
Система делалась быстро, и, я так понял, не очень аккуратно. О производительности не думали, поэтому с ростом объема данных появились проблемы:
запросы работали медленно
autocomplete отрабатывал за несколько десятков секунд
rebuild индексов занимал до 12 часов в день!
задержки репликаций стали исчисляться десятками минут.
Что же было сделано?
денормализация
посмотрели на запросы
убрали лишние колонки
убрали лишние JOIN
постарались избавиться от LIKE — применили полнотекстовый поиск
научились пользоваться профайлером, поставляемым с SQL-сервер
вспомнили про индексы
узнали, что покрывающий индексы это хорошо!
И еще одно странное решение, мотивацию я так и не понял:
стали применять «грязные» чтения
За исключением последнего пункта, который сам по себе очень сомнителен, все остальные решения абсолютно стандартны. Я сначала даже удивился — зачем был нужен доклад, автором которого вполне мог быть Капитан Очевидность? Потом, однако, мне пришла в головы мысль, что всем этим приемам, которые знакомы каждому разработчику, решавшему проблемы с производительностью БД, нигде не учат.
Единственный путь — это учиться у коллег, параллельно читая книжки от которых, без должной поддержки, голова идет кругом. Так что доклад хороший и годный — может быть даст подсказку куда смотреть разработчикам, которые впервые сталкиваются с тормозами БД.
Ну а я ничего нового для себя не услышал.
Любые правки этой статьи будут перезаписаны при следующем сеансе репликации. Если у вас есть серьезное замечание по тексту статьи, запишите его в раздел «discussion».
