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quarta-feira, 2 de setembro de 2009

Performance: Quando A Culpa Não é do Banco de Dados

The IBM Stretch supercomputer.




Credit: IBM

Performance: Quando A Culpa Não é do Banco de Dados
02/09/2009

Otizimizando a performance em SQL com Join e Subquerys


Com frequência temos casos em que uma determinada seleção de registros, apesar de parecer atender as necessidades iniciais, não é satisfatória devido a demora do processamento.

Uma das causas, é pela utilização apenas de dados de teste, em tabelas pequenas. Com isto, o tempo real de execução deixa de ser avaliado e, como resultado, o coitado do DBA vai ter que ouvir mais uma vez que “minha Select funcionou, então é o banco de dados é que tem problema”. Ou então, será alegado culpa do usuário...

Mas existem muitas diferenças entre simplesmente “funcionar”, e funcionar de forma eficiente.

A complexidade de uma seleção de dados, vai levar em conta, o tempo de que dispomos para sua codificação é claro, mas também, é preciso ponderar no ganho de tempo, mesmo na fase de testes com dados reais, e os recursos utilizados em produção. Na maior parte das vezes, o tempo ganho estudando a otimização compensa largamente e geralmente diminui o tempo de programação e testes.

Outra falha, é confiar excessivamente nos recursos de otimização automática dos gerenciadores de banco de dados. Nem sempre estes farão a melhor escolha. Como por exemplo, ao avaliar a disponibilidade de outros índices, neste caso, mudando as chaves de seleção de alguma forma, que poderá ter um impacto significante. Também a hierarquia como serão processadas as condições de seleção e até mesmo, transferir parte dos recursos para outra tabela, ainda assim de forma mais eficiente no resultado geral, pelo aproveitamento de dados em cache.

Tomei para este exemplo, uma seleção de dados numa tabela real, mudando é claro os nomes para o exemplo, com cerca de 60 milhões de registros de movimentos relativos a um conjunto de setores, relacionadas noutra tabela.

Esta transação é utilizada com frequência numa consulta pelo usuário final, a nível de direção da empresa, mas demorava no mínimo absurdos 40 minutos em ambiente de produção. Em horários de pico chegava a 2 horas! Imagine algué da diretoria precisando tomar decisões de enorme valor financeiro e tendo que esperar este tempo todo! Certamente era desejável obter uma boa performance.

É importante observar, que mesmo que fosse o caso de um programa de execução única ou eventual, a enorme perda de tempo durante a fase de testes compensa largamente que se faça um código melhor.
Veja bem: como é que vou trabalhar se entre um teste e outro preciso esperar horas? Estamos no Século XXI, é hora das coisas funcionarem melhor e serem melhor feitas. 
Desta forma, teremos nosso trabalho pronto mais rápido, e também, estaremos economizando os recursos do sistema e da empresa que também são utilizados pelos demais usuários.
E também muito importante, é lembrar que geralmente, não teremos exclusividade de uso do servidor. Existem outros programas disputando recursos. No caso do exemplo atual, eram mais de 5000 estações fazendo todo tipo de transação acessando exatamente a tabela principal desta pesquisa, além de uma grande quantidade de processamento batch realmente volumosos.

O sistema gerenciador de banco de dados (SGBD) neste caso, era o Sybase AES (Adaptative Server Enterprise) 12.5. Usei os comandos sp_showplan e sp_statistics para listar resumos das execuções.
Os conceitos aqui mostrados servem para qualquer outro SGBD Relacional, como Oracle, Sql Server, etc.


A Select original que está abaixo, vai retornar a soma para quatro condições diferentes em cada setor existente.
Para nosso exemplo temos duas tabelas: Setores e Movimentos. Precisamos selecionar os Setores de Tipo = 'X', e os movimentos dentro de um periodo de datas, que tenham um determinado CodigoTeste igual ou diferente de zero e, que poderá ter uma segunda condição a ser testada. Ainda, precisamos o total geral de registros.

Neste modelo, em que a tabela de setores é a principal, simplesmente fizeram quatro varreduras na tabela de movimentos para cada um dos setores dentro do período selecionado. Uma leitura para cada um dos campos a ser somado! O tempo de execução foi obviamente bastante longo.

Logo abaixo estão as estatísticas de execução.

Select Original:

select Setores.codigoSetor,
       (select count(*) from Movimentos b
               where Setores.codigoSetor = b.codigoSetor and
                     dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009'),
       (select count(*) from Movimentos c
               where Setores.codigoSetor = c.codigoSetor and
                     dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009' and
                     codigoFlagTeste 0),
       (select count(*) from Movimentos d
               where Setores.codigoSetor = d.codigoSetor and
                     dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009' and
                     codigoFlagTeste = 0 and tipoABCDE in (1, 2, 3, 4)),
       (select count(*) from Movimentos e
               where Setores.codigoSetor = e.codigoSetor and
                     dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009' and
                     codigoFlagTeste = 0 and tipoABCDE not in (1, 2, 3, 4))
  from Setores (index indiceSetores01)
  where (tipoSetor = 'X' or Setores.codigoSetor = 999)
  order by Setores.codigoSetor


Estatística da Execução:
----------------------------------
Table: Movimentos scan count 121, logical reads: (regular=124152 apf=0 total=124152), physical reads: (regular=1129 apf=123023 total=124152), apf IOs used=123023

Table: Movimentos scan count 121, logical reads: (regular=6949399 apf=10100 total=6959499), physical reads: (regular=843310 apf=5103725 total=5947035), apf IOs used=5090713

Table: Movimentos scan count 121, logical reads: (regular=1003943 apf=2237 total=1006180), physical reads: (regular=37563 apf=261910 total=299473), apf IOs used=262198

Table: Movimentos scan count 121, logical reads: (regular=1003943 apf=0 total=1003943), physical reads: (regular=0 apf=0 total=0), apf IOs used=0

Table: Setores scan count 1, logical reads: (regular=51 apf=0 total=51), physical reads: (regular=47 apf=16 total=63), apf IOs used=1


===> Total actual I/O cost for this command: 132.860.664... !!!
Total writes for this command: 125

Execution Time 749.
SQL Server cpu time: 74900 ms. SQL Server elapsed time: 1.471.296 ms.

(121 rows affected)
----------------------------------


Vemos que houve um processamento bastante repetitivo e bem pesado. Para cada linha selecionada na tabela Setores, são feitos quatro leituras na tabela de Movimentos, que neste caso, pelo menos tinha um Indice por data. Mas ainda assim, é demais.

Podemos melhorar isto em duas partes principais.
  1. Fazer apenas um ciclo de leitura na tabela de Movimentos eliminando as subconsultas. 
  2. Otimizar a forma como vamos validar quais código de setor serão validados.

Para aproveitar melhor o ciclo de leitura, fazendo a contagem das condições que precisamos verificar, utilizamos o comando CASE WHEN, que é semelhante a do SQL Server. A maioria dos SGBDs possui uma condição de critério.
A tabela de Movimentos passa a ser o principal e não mais o de Setores, também temos no mesmo um índice por setor e data.
E usamos o Join que não era usado!

Assim teremos:

  select codigoSetor, count(*),
        sum ( case
                when b.codigoFlagTeste 0 then 1 else 0 end ),
        sum ( case
                when b.codigoFlagTeste = 0 and
                     tipoABCDE in (1, 2, 3, 4) then 1 else 0 end ),
        sum ( case
                when b.codigoFlagTeste = 0 and
                     tipoABCDE not in (1, 2, 3, 4) then 1 else 0 end )
   from Movimentos b
   join Setores (index indiceSetores01)
     on Setores.codigoSetor = b.codigoSetor
   where dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009' and
        (tipoSetor = 'X' or Setores.codigoSetor = 999)
   group by codigoSetor
  

Estatística da Execução:
----------------------------------
Table: Movimentos scan count 1, logical reads: (regular=60523 apf=53 total=60576), physical reads: (regular=48421 apf=6249 total=54670), apf IOs used=6173

Table: Setores scan count 95560, logical reads: (regular=99289 apf=0 total=99289), physical reads: (regular=10 apf=0 total=10), apf IOs used=0

Table: Worktable1 scan count 1, logical reads: (regular=6545 apf=0 total=6545), physical reads: (regular=0 apf=0 total=0), apf IOs used=0


===> Total actual I/O cost for this command: 1.317.060... (apenas 1% do anterior)


Execution Time 15.
SQL Server cpu time: 1500 ms. SQL Server elapsed time: 83.800 ms.


Basta uma rápida olhada para perceber imediatamente que a diferença na quantidade de I/Os e no tempo de processamento é impressionante, próximo de apenas 1% da select original!

Mas ainda podemos mudar um pouco isto para explorar alternativas.

Observem que utilizamos um Join para validar a tabela de setores. Mas neste caso, poderemos ter várias releituras da mesma.

Também seria possível a condição 'where... IN' para validar o setor, ao invés de Join. Mas neste caso, pode ocorrer um aumento no número de I/Os, que é pequeno em relação ao problema original, mas que deverá ser estudado se for noutra implementação

Assim teremos:

select codigoSetor, count(*),
       sum ( case
               when b.codigoFlagTeste 0 then 1 else 0 end ) ,
       sum ( case
               when b.codigoFlagTeste = 0 and tipoABCDE in (1, 2, 3, 4) then 1 else 0 end ) ,
       sum ( case
               when b.codigoFlagTeste = 0 and tipoABCDE not in (1, 2, 3, 4) then 1 else 0 end )
  from Movimentos b
  where dataOperacao between '04/01/2009' and '04/30/2009' and
        codigoSetor in (select codigoSetor
                          from Setores (index indiceSetores01)
                          where tipoSetor = 'X' or Setores.codigoSetor = 999)
  group by codigoSetor  

Estatística da Execução:
----------------------------------
Table: Movimentos scan count 1, logical reads: (regular=60523 apf=26 total=60549), physical reads: (regular=51955 apf=4993 total=56948), apf IOs used=4822

Table: Setores scan count 95560, logical reads: (regular=99627 apf=0 total=99627), physical reads: (regular=27 apf=0 total=27), apf IOs used=0

Table: Worktable1 scan count 1, logical reads: (regular=6545 apf=0 total=6545), physical reads: (regular=0 apf=0 total=0), apf IOs used=0


===> Total actual I/O cost for this command: 1.358.992.
Total writes for this command: 6884

Execution Time 18.
SQL Server cpu time: 1800 ms. SQL Server elapsed time: 107.326 ms.

(113 rows affected)
----------------------------------


Portanto vemos que a Alternativa A ainda foi uma melhor modificação.

Uma observação adicional, é que ao mudarmos a select original, também foram eliminados alguns resultados desnecessários, que precisariam processamento posterior, daí a diferença na quantidade de registros resultante ter baixado de 121 para 113.


Comparativo


Custo Total
I/O
Tempo Execução
Tempo CPU
SQL Server elapsed time
Original
132.860.664
749
74900 ms
1.471.296 ms
Alternativa A
1.317.060
15
1500 ms
83.800 ms
Alternativa B
1.358.992
18
1800 ms
107.326 ms



Conclusão:

Tivemos uma redução aproximada de 99% na quantidade de I/Os necessários e de 98% no tempo de execução.

Alguns pontos podem ser melhorados, mas em face do ganho obtido, já ficou num nível mais satisfatório, especialmente considerando a cultura local.


Resultados:

  • Enorme economia de recursos.
  • Maior disponibilidade do servidor para atender outras transações.
  • Maior satisfação do usuário final que passou a ter muito mais agilidade.
  • Ciclo de desenvolvimento e testes do programa foram reduzidos a uma fração do previsto.

..

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