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\chapter{Grundlagen}
\label{ch:basics}

Da die Anwendung als Webseite umgesetzt ist, ist der zugehörige Client für den Benutzer ein Webbrowser. Dies bedeutet,
das jeder Wechsel einer Seite oder eine Suchanfrage als Web"=Request an den Server geschickt wird. Solch ein Web"=Request
geht durch mehrere Schichten des Server"=System bis die Antwort an den Client zurückgesendet wird, wie in 
\ref{fig:webrequest} dargestellt.

\mytodos{Unterschiedevon Glassfish und Payara eingehen, hier wird Payara verwendet glassfish ist reference-impl von oracle / payara ist commerzielle
Lösung (In der Arbeit ausereinander halten) https://github.com/eclipse-ee4j/glassfish/}

Angefangen bei der Anfrage die über den Webbrowser an den Server gestellt wird und vom \textit{Glassfish}"=Server
empfangen wird. In diesem wird anhand des definierten Routing entschieden, an welche \textit{Java Server Page} die
Anfrage weitergeleitet und verarbeitet wird. In dieser wird die Darstellung der Webseite geladen und die Anfragen für
den darzustellenden Datenbestand abgeschickt.

Die Datenanfragen werden über die \textit{\ac{EJB}} an die \textit{\ac{JPA}} weitergeleitet.
Hier wird nun geprüft, ob die Daten aus dem \textit{OpenJPA Cache} direkt ermittelt werden können, oder ob die Abfrage
an das unterlagerte Datenbankmanagementsystem \textit{PostgreSQL} weitergeleitet werden muss. Die ermittelten Daten vom
DBMS werden bei Bedarf im \textit{OpenJPA Cache} aktualisiert.

Das \textit{PostgreSQL} besteht aus mehreren Teilen die ineinander greifen um die Anfragen zu bearbeiten.
Dabei sind die \textit{Memory Buffers} notwendig um den Zugriff auf die Festplatte zu reduzieren, um die Bearbeitungszeit
zu verringern. Um Anfragen die den Zugriff auf die Festplatte benötigen effizienter zu gestalten, bereiten die 
\textit{Services} die Datenstrukturen auf.

\begin{figure}[h!]
    \begin{tikzpicture}[node distance=5em,
        block/.style={rectangle, rounded corners,minimum width=3cm,minimum height=1cm,text centered, draw=black,fill=green!30},
        lineArrow/.style={arrows={-Latex[length=5pt 3 0]}},
        every fit/.style={inner sep=1em,draw}
    ]
    %https://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bnacj.html
        \node (browser) [block] {WebBrowser};
        \node (fitClient) [fit=(browser)] {};
        \node [left] at (fitClient.west) {Client};
    
        \node (JSF) [block,below of=browser,node distance=7em] {Java Server Faces};
        \node (EJB) [block,below of=JSF] {Enterprise Java Beans};
        \node (JPA) [block,below of=EJB] {Java Persistance API};
        \node (openJPA) [block, below of=JPA] {OpenJPA Cache};
        \node (fitGlassfish) [fit=(JSF) (EJB) (JPA) (openJPA)] {};
        \node [left] at (fitGlassfish.west) {Glassfish};
    
        \node (memoryBuffers) [block, below of=openJPA] {Memory Buffers};
        \node (services) [block, right of=memoryBuffers, xshift=2cm] {Services};
        \node (database) [block, below of=memoryBuffers] {Database};
        \node (fitPostgreSQL) [fit=(memoryBuffers) (services) (database)] {};
        \node [left] at (fitPostgreSQL.west) {PostgreSQL};
    
        \node (fitServer) [fit=(fitGlassfish) (fitPostgreSQL),inner xsep=5em] {};
        \node [left] at (fitServer.west) {Server};
    
        \draw[lineArrow] (browser)--(JSF);
        \draw[lineArrow] (JSF)--(EJB);
        \draw[lineArrow] (EJB)--(JPA);
        \draw[lineArrow] (JPA)--(openJPA);
        \draw[lineArrow] (openJPA)--(memoryBuffers);
        \draw[lineArrow] (memoryBuffers)--(database);
        \draw[lineArrow] (services)|-(database);
    \end{tikzpicture}
    \caption{Ablauf einer Web-Anfrage}
    \label{fig:webrequest}
\end{figure}

\section{Glassfish - Enterprise Kirsten.Ritzmann@gmx.netJava Beans}
\label{sec:basics:ejb}

In den Java"=EE"=Anwendungen wird der \textit{Persistenzkontext} für die Anfragen vom \textit{Application"=Server}
bereitgestellt. Hierfür werden \textit{Application"=Server} wie \textit{GlassFish} genutzt, um die Verwendung eines Pools
von Datenbankverbindungen zu definieren \citep[68]{MüllerWehr2012}. Dadurch kann die Anzahl der Verbindung geringer
gehalten werden als die Anzahl der Benutzer die an der Anwendung arbeiten. Zusätzlich werden die Transaktionen über
\textit{\ac{SFSB}} gehandhabt, welche automatisch vor dem Aufruf erzeugt und danach wieder gelöscht
werden. Dies birgt allerdings den Nachteil, dass der \textit{Persistenzkontext} sehr groß werden kann, wenn viele
Entities in den \textit{Persistenzkontext} geladen werden. Da dies häufig zu Speicher"~ und damit Performanz"=Problemen
\citep[79]{MüllerWehr2012} führen kann, muss hier darauf geachtet werden, nicht mehr benötigte Entities aus dem
\textit{Persistenzkontext} zu lösen.

\section{Glassfish - Java Persistance API}
\label{sec:basics:jpa}

Die \textit{\ac{JPA}} wird als First"=Level"=Cache in Java"=EE"=Anwendung verwendet, hier nehmen die
Objekte einen von vier Zuständen ein \citep[57]{MüllerWehr2012}. Im Zustand \textit{Transient} sind die Objekt erzeugt,
aber noch nicht in den Cache überführt worden. Wenn diese in den Cache überführt worden sind, nehmen sie den Zustand
\textit{Verwaltet} ein. Ist das Objekt aus dem Cache und der Datenbank entfernt worden, nimmt es den Zustand
\textit{Gelöscht} an. \textit{Losgelöst} ist der letzte Zustand, bei dem das Objekt aus dem Cache entfernt worden ist,
aber nicht aus der Datenbank.

Eine Menge von Objekten wird als \textit{Persistenzkontext} bezeichnet. Solange die Objekte dem
\textit{Persistenzkontext} zugeordnet sind, also den Zustand \textit{Verwaltet} besitzen, werden diese auf Änderungen
überwacht, um sie am Abschluss mit der Datenbank zu synchronisieren. In der Literatur wird hierzu der Begriff
\textit{Automatic Dirty Checking} verwendet \citep[61]{MüllerWehr2012}.

\section{Glassfish - OpenJPA Cache}
\label{sec:basics:ojpac}

Zusätzlich kann im \textit{JPA} ebenfalls noch der \textit{Second Level Cache} (L2-Cache) aktiviert werden. Dieser steht
jedem \textit{Persistenzkontext} zur Verfügung und kann dadurch die Anzahl der Datenbankzugriffe deutlich reduzieren,
was bei langsamen Datenbank"=Anbindungen zu hohen Performance"=Gewinnen führen kann \citep[171]{MüllerWehr2012}.
Gegen die Verwendung spricht, dass die Daten im \textit{Second Level Cache} explizit über Änderungen informiert werden
müssen, welche sonst beim nächsten Aufruf veraltete Werte liefern. Ebenfalls benötigt so ein Cache einen höheren Bedarf
an Arbeitsspeicher, in dem die Daten parallel zur Datenbank bereitgestellt werden, daher ist die Benutzung nur 
problemlos bei Entities möglich, auf die meist lesend zugegriffen wird.

In der OpenJPA"=Erweiterung für den L2-Cache, wird in \textit{Objekt-Cache} (in OpenJPA als \textit{DataCache}
bezeichnet) und Query-Cache unterschieden. Über die Funktionen \texttt{find()} und \texttt{refresh()} oder einer Query
werden die geladenen Entities in den Cache gebracht. Davon ausgenommen sind \textit{Large Result Sets} (Abfragen die
nicht alle Daten auf einmal laden), \texttt{Extent}"=Technologien und Queries, die einzelne Attribute von Entities
zurückliefern, aber nicht das Entity selbst. Hierbei kann genau gesteuert werden, welche Entity in den Cache abgelegt
wird und welche nicht. Ebenfalls kann auf Klassenbasis der zugehörige Cache definiert werden, um eine bessere
Last-Verteilung beim Zugriff zu ermöglichen \citep[314]{MüllerWehr2012}.

Im \textit{Query-Cache} werden die Abfragen bzw. die Eigenschaften einer Abfrage und die zurückgelieferten Ids der
Entities gespeichert. Bei einen erneuten Aufruf dieser Abfrage werden die referenzierten Objekte aus dem
\textit{Objekt-Cache} zurückgegeben. Bei veränderten referenzierten Entities wird der \textit{Query-Cache} nicht 
genutzt und die betroffenen Abfragen werden unverzüglich aus dem \textit{Query-Cache} entfernt
\citep[316]{MüllerWehr2012}.

Um zu prüfen, ob die Einstellungen sinnvoll gesetzt sind, kann in OpenJPA eine Cache"=Statistik abgefragt werden. Mit
dieser kann die Anzahl der Lese"~ und Schreibzugriffe im Cache überprüft werden, entsprechend dieser Auswertung sollten
die Einstellungen an den Entities angepasst werden \citep{IbmOpenJPACaching2023}.

\section{PostgreSQL - Memory Buffers}
\label{sec:basics:memorybuffers}

Die Speicherverwaltung des PostgreSQL"=Servers muss für Produktivsysteme angepasst werden \citep[34-38]{Eisentraut2013}. 
Hierunter fallen die \textit{shared\_buffers} die bei ca. 10 bis 25 Prozent des verfügbaren Arbeitsspeichers liegen 
sollten. Mit dieser Einstellung wird das häufige Schreiben des Buffers durch Änderungen von Daten und Indexen auf die
Festplatte reduziert.

Die Einstellung \textit{temp\_buffers} definiert wie groß der Speicher für temporäre Tabellen pro
Verbindung maximal werden darf und sollte ebenfalls überprüft werden. Ein zu kleiner Wert bei großen temporären Tabellen
führt zu einem signifikanten Leistungseinbruch, wenn die Tabellen nicht im Hauptspeicher, sondern in einer Datei
ausgelagert werden.

Der \textit{work\_mem} definiert die Obergrenze des zur Verfügung gestellt Hauptspeichers pro Datenbankoperation wie
effizientes Sortieren, Verknüpfen oder Filtern. Ebenso wird im Falle eines zu klein gewählten Speichers auf temporäre
Dateien auf der Festplatte ausgewichen, was signifikanten Leistungseinbrüchen zur Folge haben kann.

Die \textit{maintenance\_work\_mem} wird bei Verwaltungsoperationen wie Änderungen und Erzeugungen von Datenbankobjekten
als Obergrenze definiert. Die Wartungsaufgabe \texttt{VACUUM}, welche die fragmentierten Tabellen aufräumt und
somit die Performance hebt, beachtet die Obergrenze ebenfalls.

\section{PostgreSQL - Services}
\label{sec:basics:services}

Die Wartung des Datenbanksystems ist eine der wichtigsten Aufgaben und sollte regelmäßig
durchgeführt werden, damit die Performance des Systems durch die Änderungen des Datenbestands nicht einbricht
\citep[75]{Eisentraut2013}. Hierfür gibt es den \texttt{VACUUM}"=Befehl, welcher entweder per Hand oder automatisch durch
das Datenbanksystem ausgeführt werden soll. Für die automatische Ausführung kann der maximal verwendete Speicher über
die Einstellung \textit{autovacuum\_work\_mem} gesondert definiert werden \citep{PostgresPro:Chap20.4:2023}.
Neben dem Aufräumen durch \texttt{VACUUM}, sollten auch die Planerstatistiken mit \texttt{ANALYZE}
\citep[83]{Eisentraut2013} aktuell gehalten werden, damit die Anfragen durch den Planer richtig optimiert werden können.
Für beide Wartungsaufgaben gibt es den Autovacuum"=Dienst, dieser sollte aktiv und richtig konfiguriert sein.

Mit dem Tool \textit{pgFouine} \citep[155]{Eisentraut2013} können die Logs des PostgreSQL Server analysiert und auf
Probleme hin untersucht werden. Hiermit können sehr einfach die häufigsten bzw. langsamsten Anfragen ermittelt werden.

\section{PostgreSQL - Abfragen}
\label{sec:basics:queries}

Für weitere Optimierungen werden anschließend die Anfragen einzeln überprüft. Hierfür ist es sinnvoll die 
Ausführungspläne der Abfrage zu analysieren \citep[252]{Eisentraut2013}, die verschiedenen Plantypen und ihre Kosten zu
kennen, sowie die angegeben Werte für die Plankosten zu verstehen \citep[24-30]{Dombrovskaya2021}. 
Besonderes Augenmerk gilt dem Vergleichen des tatsächlich ausgeführten mit dem ursprünglichen Plan
\citep[254]{Eisentraut2013}. Eine der wichtigsten Kennzeichen hierbei ist, ob die Zeilenschätzung akkurat war,
größere Abweichungen weißen häufig auf veraltete Statistiken hin.

Um die Abfragen selbst zu optimieren, gibt es ein Vorgehen über mehrere Schritte \citep[304-308]{Dombrovskaya2021}.
Zuerst wird Unterschieden, ob es sich um eine \textit{Kurze} oder eine \textit{Lange} Abfrage handelt. Im Falle einer
\textit{Kurzen} Abfrage, werden zuerst die Abfragekriterien überprüft. Sollte dies zu keiner Verbesserung führen,
werden die Indexe geprüft. Ist dies ebenso erfolglos, wird die Abfrage nochmals genauer analysiert und so
umgestellt, dass die restriktivste Einschränkung zuerst zutrifft.
Bei einer \textit{Langen} Abfrage soll überprüft werden, ob es sinnvoll ist, das Ergebnis in einer Tabelle zu
speichern und bei Änderungen zu aktualisieren. Wenn dies nicht möglich ist, sollten die folgenden Schritte durchgeführt
werden. Zuerst wird der restriktivste Join gesucht und überprüft, ob dieser als Erstes ausgeführt wird. Anschließend fügt
man weitere Joins hinzu und prüft die Ausführungszeit und die Abfragepläne. Als Nächstes wird sich vergewissert, ob 
große Tabellen nicht mehrfach durchsucht worden sind. Bei Gruppierungen ist noch zu prüfen, ob diese früher durchgeführt
werden können, um die Abfragemenge zu verringern.

Bei \textit{Langen} Abfragen ist die Abhandlung >>Optimizing Iceberg Queries with Complex Joins<<
\citep{10.1145/3035918.3064053} ein zusätzlicher Ratgeber, um die Performance zu steigern.

Des Weiteren können über das Modul \texttt{pg\_stat\_statements} Statistiken der Aufrufe die an den Server gestellt
wurden, ermittelt werden \citep{PostgresF27:2023}. Hierbei können die am häufigsten Aufgerufenen und die Anfragen mit
der längsten Ausführungszeit ermittelt werden.