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@ -260,16 +260,18 @@ mit \ac{JPQL} oder mit der Criteria API abfragt.
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Der Ehcache ist ein L2"=Cache den man direkt in OpenJPA mit integrieren kann. Hierfür sind einige Punkte zu beachten.
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Zum einen muss die Reference auf das \textit{ehcache} und das \textit{ehcache"=openjpa} Packet hinzugefügt werden.
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Zusätzlich dazu sind die Konfiguration \textit{openjpa.""QueryCache} und \textit{openjpa.""DataCache} auf
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\textit{ehcache} anzupassen. Die Objekte oder mindestens das Hauptobjekt benötigt noch die Annotation
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\textbf{@DataCache(name = "userCache")}, damit der Cache für die Klassen aktiviert wird. Als letztes muss noch der
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Zusätzlich dazu sind die Konfiguration \textit{openjpa.""QueryCache}, \textit{openjpa.""DataCache} und
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\textit{openjpa.""DataCacheManager} auf \textit{ehcache} anzupassen. Anhand der Annotation \textbf{@DataCache} kann
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an jeder Klasse die Benennung des Caches sowie die Verwendung selbst gesteuert werden. Es wird für jede Klasse ein
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eigener Cache angelegt und der Name auf den vollen Klassennamen gesetzt. Die Verwendung ist für alle Klassen
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aktiviert und müssen explizit deaktiviert werden, wenn dies nicht gewünscht ist. Als letztes muss noch der
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Cache"=Manager aktiviert werden, dieser kann entweder durch Code programmiert werden oder über eine Konfiguration
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in der \textit{ehcache.xml}.
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Anhand der Auswertung von \ref{tbl:measure-ehcache-active} fällt auf, dass der Cache keine Geschwindigkeitsvorteile
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bringt. Zusätzlich werden trotz aktiven Cache die Anzahl der Anfragen an die Datenbank nicht reduziert. Gleichzeitig
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sieht man aber anhand der Statistik"=Ausgaben, dass der Ehcache verwendet wird und entsprechende Hits hat und der
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OpenJPA"=Cache nicht mehr verwendet wird. Zusätzlich steigt der Speicherverbrauch stärker als in anderen Fällen.
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Anhand der Auswertung von \ref{tbl:measure-ehcache-active} sieht man, dass der Ehcache einen starke Performance
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Verbesserung aufbringt. Über die Performance"=Statistik"=Webseite kann beobachtet werden, dass bei gleichen Aufruf
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der Webseite nur die Treffer in Cache steigen, aber die Misses nicht. Ebenfalls erhöht sich die Anzahl der Objekte
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im Cache nicht. Zusätzlich steigt in diesem Fall der Speicherverbrauch nur gering bis gar nicht.
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% document, documentaddresseeperson, first/last, documentcoauthorperson, count und documentfacsimile
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\begin{table}[h!]
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@ -279,14 +281,14 @@ OpenJPA"=Cache nicht mehr verwendet wird. Zusätzlich steigt der Speicherverbrau
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\hline
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& \multicolumn{3}{c|}{Aufrufzeit (ms)} & \multicolumn{2}{c|}{Queries (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{Memory (MB)} & \multicolumn{3}{c|}{Render (ms)} & \multicolumn{3}{c|}{DB-load (ms)} \\
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\hline
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\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
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\# & min & avg & max & \#"=avg & avg & start & stop & diff & min & avg & max & min & avg & max \\
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\hline
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%- & 151 & 368 & 1904 & 141.2 & 20.8 & 906.3 & 936.8 & 30.5 & 164 & 404 & 2232 & 39 & 124 & 847 \\ % 1412 - 208 ms (133+ 40+ 23+9+2+1) (#2,4-6,10,12)
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1 & 450 & 934 & 3026 & 1095.2 & xxxx & 977.1 & 1027.0 & 49.9 & 592 & 978 & 3015 & 464 & 656 & 1348 \\ % 10952 - ... ms ( .+ .+ .+.+.+.) (#.)
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2 & 503 & 563 & 666 & 1206.0 & xxxx & 1028.0 & 1126.0 & 98.0 & 494 & 554 & 555 & 395 & 448 & 453 \\ % 23012 -
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3 & 431 & 522 & 586 & 1206.0 & xxxx & 1137.0 & 1370.0 & 233.0 & 422 & 513 & 575 & 341 & 430 & 494 \\ % 35072 -
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||||
4 & 421 & 497 & 635 & 1206.0 & xxxx & 1371.0 & 1469.0 & 98.0 & 414 & 490 & 627 & 337 & 414 & 551 \\ % 47132 -
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5 & 444 & 511 & 600 & 1206.0 & xxxx & 1469.0 & 1662.0 & 193.0 & 436 & 503 & 589 & 362 & 420 & 505 \\ % 59192 -
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1 & 156 & 488 & 2820 & 135.2 & xxx & 981.6 & 1006.0 & 24.4 & 147 & 490 & 2809 & 39 & 175 & 1186 \\ % 1352 -
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2 & 135 & 144 & 166 & 6.0 & xxx & 1006.0 & 1007.0 & 1.0 & 124 & 136 & 157 & 33 & 38 & 47 \\ % 1412 -
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3 & 121 & 129 & 136 & 6.0 & xxx & 1008.0 & 1009.0 & 1.0 & 113 & 121 & 126 & 32 & 34 & 33 \\ % 1472 -
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4 & 116 & 123 & 133 & 6.0 & xxx & 1008.0 & 1016.0 & 8.0 & 108 & 116 & 125 & 31 & 33 & 34 \\ % 1532 -
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||||
5 & 111 & 118 & 127 & 6.0 & xxx & 1016.0 & 1012.0 & -4.0 & 104 & 111 & 119 & 32 & 34 & 38 \\ % 1592 -
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\hline
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||||
\end{tabular}
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}
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@ -474,8 +476,76 @@ Geschwindigkeit optimiert.
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\section{Optimierung der Abfrage}
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\label{sec:performance-investigation-application:optimizing-query}
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Für die Optimierung der Abfrage wird zuerst die Hauptabfrage ermittelt, die auch in \autoref{lst:documentlist} zu
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sehen ist.
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Für die Optimierung der Abfrage werden diese zuerst mit \textit{explain}, wie in \autoref{lst:explain-diagnostic}
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dargestellt, untersuchen. Für die einfachere Diagnose, wird der erstellte Plan Mithilfe von pev2
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\citep{GitHubda51:online} visualisiert.
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\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={Explain für Diagnose},label=lst:explain-diagnostic]
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explain (analyze, verbose, buffers, summary, format json)
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select <Spalten>
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from
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public.document t0
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left outer join public.historicalperson t1 on t0.authorperson_id = t1.id
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left outer join public.sitecity t5 on t0.city_id = t5.id
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left outer join public.appuser t6 on t0.editor_id = t6.id
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left outer join public.extendedbiography t2 on t1.extendedbiography_id = t2.id
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left outer join public.sitecity t3 on t1.sitecity_birth_id = t3.id
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||||
left outer join public.sitecity t4 on t1.sitecity_death_id = t4.id
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||||
left outer join public.appuserrole t7 on t6.appuserrole_id = t7.id
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where (t0.validuntil > NOW()
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and t0.ispublishedindb = true)
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order by startyear DESC, startmonth DESC, startday DESC
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limit 400;
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\end{lstlisting}
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Die erstellte Visualisierung der Abfrage ist in \autoref{fig:explain-visualize} zu sehen. In der Visualisierung wurde
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die Darstellung der Kosten gewählt, da ein Vergleich auf Basis der Zeit sehr schwierig ist und von äußeren Faktoren
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abhängt, wie zum Beispiel dem Cache. Die Kosten sind stabiler und hängen in erster Linie vom Datenbestand ab.
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\begin{figure}[h!]
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\includegraphics[width=\linewidth]{gfx/chapter05_ExplainVisualize.png}
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\caption{Visualisierung EXPLAIN}
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\label{fig:explain-visualize}
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\end{figure}
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In der Graphik ist zu sehen, dass zum einen die Hauptkosten im untersten Knoten \textit{Seq Scan} und einen der
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obersten Knoten dem \textit{HashAggregate} liegen. Zusätzlich sieht man anhand der stärke von den Verbindungslinien der
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Knoten, dass die Menge der Datensätze enorm hoch ist und dieser sich bis zum obersten Knoten durchzieht. Dies
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bedeutet, dass die Einschränkung des Datenbestandes erst am Ende der Abfrage durchgeführt wird und diesbezüglich die
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Dauer der Abfrage linear mit den Inhalt der \textit{document}"=Tabelle zusammenhängt. Des Weiteren wird für keine
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Tabelle ein \textit{Index Scan} verwendet, sondern immer mit einem \textit{Seq Scan} gearbeitet, da durch das ermitteln
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des kompletten Datenbestandes der Optimizer entscheidet, dass der komplette Scan der Tabelle kostengeringer ist, als
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die Verwendung eines der vorhandenen Indexe. Dies kann durch den Befehl \lstinline[language=SQL]|SET enable_seqscan = off|
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sehr einfach verifiziert werden. Damit wird die Verwendung von \textit{Seq Scan} deaktiviert und es wird dann ein
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\textit{Index Scan} verwendet. Wenn man nun beide Pläne vergleicht sieht man die Erhöhung der Kosten bei der Verwendung
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von \textit{Index Scan}.
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Die beste Optimierung hierbei ist, die Menge der Datensätze so früh wie möglich einzuschränken. Da die Verwendung von
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\textit{order by} innerhalb eines Sub"=Selects nicht erlaubt ist, verwenden wir hierfür eine \textit{Common Table
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Expression}, wie es in \autoref{lst:explain-optimize-cte} zu sehen ist. Zusätzlich wurde noch ein Index auf der
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\textit{document}"=Tabelle für die Spalten der Bedingung und der Sortierung gesetzt, wie in
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\autoref{lst:explain-optimize-cte-idx} zur sehen.
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\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={Optimierung mit Common Table Expression},label=lst:explain-optimize-cte]
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with doc_limit as (
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select id
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from public.document
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where validuntil > now()
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and ispublishedindb = true
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order by startyear desc, startmonth desc, startday desc
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limit 400
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)
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select *
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from doc_limit t
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join public.document t0 on t0.id = t.id
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order by t0.startyear desc, t0.startmonth desc, t0.startday desc
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\end{lstlisting}
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\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={Index für Common Table Expression},label=lst:explain-optimize-cte-idx]
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||||
create index idx_document_with_stmt on document using btree
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||||
( ispublishedindb, validuntil, startyear desc, startmonth desc
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||||
, startday desc, id );
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||||
\end{lstlisting}
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\section{Materialized Views}
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\label{sec:performance-investigation-application:materialized-views}
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@ -81,6 +81,15 @@
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urldate = {2024-09-14}
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},
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@online{GitHubda51:online,
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author = {},
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title = {GitHub - dalibo/pev2: Postgres Explain Visualizer 2},
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||||
url = {https://github.com/dalibo/pev2},
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||||
month = {},
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year = {},
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||||
urldate = {2024-09-20}
|
||||
},
|
||||
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||||
@online{AspNetCore:2024:MVC,
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||||
year = 2024,
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url = {https://learn.microsoft.com/de-de/aspnet/core/fundamentals/middleware/?view=aspnetcore-8.0},
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BIN
gfx/chapter05_ExplainVisualize.png
Normal file
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gfx/chapter05_ExplainVisualize.png
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Binary file not shown.
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gfx/chapter05_ExplainVisualize_with.png
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