Daily CheckIn
This commit is contained in:
parent
c66fd89941
commit
c71b503424
7 changed files with 79 additions and 28 deletions
1
.vscode/settings.json
vendored
1
.vscode/settings.json
vendored
|
@ -2,6 +2,7 @@
|
||||||
"cSpell.language": "de-de,en",
|
"cSpell.language": "de-de,en",
|
||||||
"cSpell.words": [
|
"cSpell.words": [
|
||||||
"autovacuum",
|
"autovacuum",
|
||||||
|
"denormalisierte",
|
||||||
"Denormalisierung",
|
"Denormalisierung",
|
||||||
"editionswissenschaftlich",
|
"editionswissenschaftlich",
|
||||||
"EFFW",
|
"EFFW",
|
||||||
|
|
|
@ -485,13 +485,12 @@ Der größte Nachteil dieser Sichten ist, dass sie zyklisch oder bei Datenänder
|
||||||
läuft der Datenbestand der Sicht und der zugrundeliegenden Abfrage auseinander. Da die Hauptarbeiten auf der Webseite
|
läuft der Datenbestand der Sicht und der zugrundeliegenden Abfrage auseinander. Da die Hauptarbeiten auf der Webseite
|
||||||
die Abfrage der Daten ist, und nicht das editieren, kann dieser Nachteil bei entsprechender Optimierung ignoriert werden.
|
die Abfrage der Daten ist, und nicht das editieren, kann dieser Nachteil bei entsprechender Optimierung ignoriert werden.
|
||||||
|
|
||||||
\mytodos{hier nochmal die referenz auf wedekind-repo einbauen}
|
|
||||||
|
|
||||||
In diesem Test wurde die aktuelle Implementierung aus dem Wedekind"=Projekt der Materialized View inklusive der Trigger
|
In diesem Test wurde die aktuelle Implementierung aus dem Wedekind"=Projekt der Materialized View inklusive der Trigger
|
||||||
und der \textit{SearchDocument}"=Klasse übernommen. Wie in \autoref{lst:sql-materialized-view} zu sehen, wurden zur
|
und der \textit{SearchDocument}"=Klasse übernommen \citep{Dokument53:online}. Wie in \autoref{lst:sql-materialized-view}
|
||||||
Standard"=Abfrage, die sonst zusätzlichen Abfragen als direkte Sub"=Selects mit integriert. Der Datenbestand dieser
|
zu sehen, wurden zur Standard"=Abfrage, die sonst zusätzlichen Abfragen als direkte Sub"=Selects mit integriert. Der
|
||||||
Sub"=Selects, wird im Json"=Format angegeben, damit bei den Koautoren und den Adressen mehrere Datensätze in einer
|
Datenbestand dieser Sub"=Selects, wird im Json"=Format angegeben, damit bei den Koautoren und den Adressen mehrere
|
||||||
Zeile zurückgegeben werden können. Ohne diese Technik würde sich die Anzahl der Dokumente vervielfachen.
|
Datensätze in einer Zeile zurückgegeben werden können. Ohne diese Technik würde sich die Anzahl der Dokumente
|
||||||
|
vervielfachen.
|
||||||
|
|
||||||
\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={SQL Materialized View},label=lst:sql-materialized-view]
|
\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={SQL Materialized View},label=lst:sql-materialized-view]
|
||||||
CREATE MATERIALIZED VIEW searchdocument AS
|
CREATE MATERIALIZED VIEW searchdocument AS
|
||||||
|
@ -682,17 +681,17 @@ Laufzeit der Datenbankanfrage minimal verkürzt, aber die \textit{map}"=Funktion
|
||||||
Das aktivieren der Cache"=Optionen wie in \autoref{sec:performance-investigation-application:caching-openjpa} oder in
|
Das aktivieren der Cache"=Optionen wie in \autoref{sec:performance-investigation-application:caching-openjpa} oder in
|
||||||
\autoref{sec:performance-investigation-application:cached-query} dargestellt, haben keine Auswirkung auf die Performance.
|
\autoref{sec:performance-investigation-application:cached-query} dargestellt, haben keine Auswirkung auf die Performance.
|
||||||
Dies ist dadurch erklärbar, da keine Objekte durch das OpenJPA"=Framework erstellt werden, sondern erst in der
|
Dies ist dadurch erklärbar, da keine Objekte durch das OpenJPA"=Framework erstellt werden, sondern erst in der
|
||||||
\textit{map}"=Funktion des eigenen Codes.
|
\textit{map}"=Funktion des eigenen Codes und daher wird der Cache nicht genutzt.
|
||||||
|
|
||||||
Wie schon ermittelt, benötigt das erstellen der Objekte den Großteil der Zeit für die Datenermittlung. Daher wurde die
|
Wie schon ermittelt, benötigt das erstellen der Objekte den Großteil der Zeit für die Datenermittlung. Aufgrund dessen
|
||||||
bereitgestellt Klasse betrachtet und die wie mit Herrn Tobias Holstein ausgemacht, der JsonParser nochmal genauer
|
wurde die übernommen \textit{SearchDocument}"=Klasse nochmal genauer betrachtet. Beim erstellen, werden die
|
||||||
untersucht. Im ersten Schritt wird die Parse"=Funktion entfernt und die Seite nochmals aufgerufen. Durch diese
|
\textit{Json}"=Daten direkt in Java"=Objekte gewandelt. Im ersten Schritt wird die Parse"=Funktion entfernt und die
|
||||||
Umstellung fällt die Laufzeit der Datenermittlung auf circa 4 ms ab. Nun muss noch geprüft werden, welche Zeit nun der
|
Seite nochmals aufgerufen. Durch diese Umstellung fällt die Laufzeit der Datenermittlung auf circa 4 ms ab. Nun muss
|
||||||
Client zum parsen der \textit{Json}"=Daten benötigt. Hierfür werden die Daten in einem versteckten
|
noch geprüft werden, welche Zeit nun der Client zum parsen der \textit{Json}"=Daten benötigt. Hierfür werden die
|
||||||
\textbf{span}"=Element hinterlegt, wie es im \autoref{lst:jsf-datatable-json} zu sehen ist. Die hinterlegte
|
Daten in einem versteckten \textbf{span}"=Element hinterlegt, wie es im \autoref{lst:jsf-datatable-json} zu sehen ist.
|
||||||
\textit{CSS}"=Klasse ist zum auffinden der Elemente für den späteren Javascript. Das \textbf{ajax}"=Element im Beispiel
|
Die hinterlegte \textit{CSS}"=Klasse ist zum auffinden der Elemente für den späteren Javascript. Das
|
||||||
ist notwendig, damit bei einem Seitenwechsel die gleiche Interpreter"=Funktion für die \textit{Json}"=Daten aufgerufen
|
\textbf{ajax}"=Element im Beispiel ist notwendig, damit bei einem Seitenwechsel die gleiche Interpreter"=Funktion für
|
||||||
wird, wie beim laden der Webseite.
|
die \textit{Json}"=Daten aufgerufen wird, wie beim laden der Webseite.
|
||||||
|
|
||||||
\begin{lstlisting}[language=xml,caption={DataTable mit Json},label=lst:jsf-datatable-json]
|
\begin{lstlisting}[language=xml,caption={DataTable mit Json},label=lst:jsf-datatable-json]
|
||||||
<p:ajax event="page" oncomplete="convertJsonData()"/>
|
<p:ajax event="page" oncomplete="convertJsonData()"/>
|
||||||
|
|
|
@ -151,21 +151,60 @@ Gleiches gilt den Hint SubclassFetchMode, dieser steuert dimensionierten Abfrage
|
||||||
\subsection{Materialized View}
|
\subsection{Materialized View}
|
||||||
\label{sec:evaluation:result-optimization:materialized-view}
|
\label{sec:evaluation:result-optimization:materialized-view}
|
||||||
|
|
||||||
\mytodos{hier weiter machen}
|
|
||||||
Mit der Verwendung der Materialisierten Sichten können
|
|
||||||
Die Idee der Materialisierten Sichten ist simple aber sehr effizient, gerade für einen Datenbestand der häufig gelesen
|
Die Idee der Materialisierten Sichten ist simple aber sehr effizient, gerade für einen Datenbestand der häufig gelesen
|
||||||
und selten verändert wird. Hierbei werden komplexe Abfragen einmalig ausgeführt und das Ergebnis intern
|
und selten verändert wird. Hierbei werden komplexe Abfragen einmalig ausgeführt und das Ergebnis intern
|
||||||
zwischengespeichert wird. Für alle weiteren Aufrufe, werden die Daten nun aus der Sicherung gelesen. Technisch gesehen
|
zwischengespeichert. Für alle weiteren Aufrufe, werden die Daten nun aus der Zwischenspeicher gelesen und dem Aufrufer
|
||||||
könnte dies auch selbständig implementiert werden, in dem zyklisch oder ereignisgesteuert das Ergebnis der Abfrage in
|
zurückgegeben. Bei einer Änderung an den Quelldaten muss die Sicht aktualisiert werden, was der größte Nachteil der
|
||||||
eine Tabelle gespeichert wird.
|
Materialisierten Sichten ist. Dieser Nachteil kommt in einer Briefedition nicht zum tragen, da in dieser nach dem die
|
||||||
|
Briefe einmalig eingepflegt wurde, noch selten Änderungen erfahren. Die Recherche über den Datenbestand die größte Zeit
|
||||||
|
gewidmet wird.
|
||||||
|
|
||||||
Der Vorteil der Materialisierten Sichten ist, dass es einfach zu implementieren ist, eine geringere Fehleranfälligkeit
|
Ein weiterer Nachteil der Materialisierten Sichten ist die doppelte Speicherung der Daten, da die Daten für die Sicht
|
||||||
aufweist und , da alles über die reine Sichtdefinition erstellt wird. Ebenfalls
|
wie bei einer Tabelle auf der Festplatte gespeichert sind. Dieser Nachteil ist in der DOkumentliste vernachlässigbar,
|
||||||
|
da sich die Daten auf die Meta"=Daten der Dokumente, wie Namen, Datum und Autoren beschränkt. Der größte Datenbestand,
|
||||||
|
die Faksimile, sind nicht in dieser Sicht enthalten und werden erst beim Anzeigen einer Kommunikation ermittelt.
|
||||||
|
Zusätzlich ist zu beachten, dass bei der Verwendung eines Caches die Daten ebenfalls doppelt gehalten werden und in
|
||||||
|
den meisten Fällen im Arbeitsspeicher gehalten werden.
|
||||||
|
|
||||||
% verweisen auf doppelte Speicherung, ist zwar im cache das gleich, aber abzuwägen an welcher Stelle "mehr" zur
|
Eine zusätzliche Optimierung die durch die Materialisierte Sicht entstanden ist, ist die direkte integration der
|
||||||
% verfügung steht bzw. welcher Part günstiger in der Bereitstellung ist
|
Autoren, der Koautoren und der Adressen im \textit{Json}"=Format. Durch diesen aus dem Wedekind-Projekt übernommene Idee
|
||||||
|
konnten schon viele zusätzliche Abfragen eingespart werden, da diese nicht mehr durch OpenJPA nach der Hauptabfragen
|
||||||
|
für jede Datenzeile einzeln durchgeführt wird.
|
||||||
|
|
||||||
|
Zusätzlich konnte dies nochmal beschleunigt werden, in dem das parsen der \textit{Json}"=Daten vom Server auf den Client
|
||||||
|
verlagert wurde. Hiermit konnte zum einen Last vom Server genommen werden und die gesamte Ausführungszeit nochmals
|
||||||
|
optimieren. Die Wandlung der Daten in \textit{HTML}"=Objekte ist eine Kernkompetenz von JavaScript und damit auch auf
|
||||||
|
schwächeren Clients in kurzer zeit zu erledigen.
|
||||||
|
|
||||||
|
Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Materialisierten Sichten eine gute Wahl sind, um die Listendarstellungen
|
||||||
|
zu optimieren. Mit dieser Technik können zum einen die Abfragezeiten optimiert werden, wodurch gleichzeit die
|
||||||
|
Ressourcennutzung verringert wird. Zum anderen wird die Ressourcennutzung des Servers noch weiter reduziert, wenn die
|
||||||
|
\textit{Json}"=Verarbeitung an den Client ausgelagert wird.
|
||||||
|
Durch die doppelte Datenhalten muss bei jeder Abfrage geprüft werden, ob der Nutzung der Materialisierte Sicht sinnvoll
|
||||||
|
ist oder direkt auf denormalisierte Daten umgestellt werden sollte, weil der zusätzliche benötigte Speicher größer als
|
||||||
|
die Quelle ist.
|
||||||
|
Im Gegensatz zu einer reinen Cache"=Lösung die die gleiche Optimierung besitzt, ist diese vorzuziehen, da in den
|
||||||
|
meisten Fällen der Festplattenspeicher kostengünstiger als der Arbeitsspeicher ist. Zusätzlich ist der Cache begrenzt
|
||||||
|
und wirft alte Objekte aus dem Cache, wenn dieser voll ist und dadurch wird ein Zugriff auf so ein Objekt wieder
|
||||||
|
langsamer. Somit ist die Optimierung über die Materialisierten Sichten auf langezeit gesehen kostengünstiger und
|
||||||
|
stabiler.
|
||||||
|
|
||||||
\subsection{Optimierung der Abfrage}
|
\subsection{Optimierung der Abfrage}
|
||||||
\label{sec:evaluation:result-optimization:optimize-query}
|
\label{sec:evaluation:result-optimization:optimize-query}
|
||||||
|
|
||||||
\mytodos{fehlt noch}
|
Die Abfragen die durch die OpenJPA an die Datenbank abgesetzt werden, sind meist durch ihre Einfachheit gut optimiert.
|
||||||
|
Nur durch Sortierung oder Bedingungen können die Abfragen langsam werden. Diese können durch entsprechende Indexe
|
||||||
|
gelöst werden. Bei größeren Abfragen mit mehreren Joins kann durch geschicktes umstellen die Performance verbessert
|
||||||
|
werden. Die Hauptabfrage der Dokumentenliste ist eine mit mehreren Joins, und diese wurde explizit untersucht.
|
||||||
|
|
||||||
|
Der Abfrageplan der Hauptabfrage wurde visuell untersucht und zeigt, dass das Hauptproblem die nicht eingeschränkte
|
||||||
|
Datenmenge der Haupttabelle \textit{document} ist. Dadurch werden zum einen die anderen Tabellen komplett dazu geladen
|
||||||
|
und es werden trotz direkter Primary Key Bedingungen keine Zugriffe über die Index durchgeführt. Für den PostgreSQL
|
||||||
|
ist es laut Berechnung kostengünstiger mit einem \textit{Seq Scan}, was einem Tabellenscan entspricht, zu arbeiten.
|
||||||
|
|
||||||
|
Um dies zu optimieren, wurde über eine \textit{Common Table Expression} zuerst die eingeschränkten Datenzeilen
|
||||||
|
ermittelt, dieser mit der Haupttabelle verknüpft und nun die anderen Tabellen dazugenommen. Hierdurch konnten die
|
||||||
|
Zeilenanzahl enorm verringert werden, wodurch einige der Verknüpfungen auf Indexzugriffe umgestellt wurden.
|
||||||
|
Durch die Umstellung konnte die Abfragezeit mehr als das dreifache reduziert wurde.
|
||||||
|
|
||||||
|
\mytodos{hier weiter...}
|
|
@ -4,3 +4,6 @@
|
||||||
\label{ch:summary_and_outlook}
|
\label{ch:summary_and_outlook}
|
||||||
|
|
||||||
\mytodos{hier eine kurze Zusammenfassung über 2-3 Seiten}
|
\mytodos{hier eine kurze Zusammenfassung über 2-3 Seiten}
|
||||||
|
|
||||||
|
% umstellung auf matview sinnvoll bei verwendung von joins
|
||||||
|
% bei joins von 1:n ist die Wandlung über json sinnvoll, aber parsen erst am client
|
||||||
|
|
|
@ -90,6 +90,15 @@
|
||||||
urldate = {2024-09-20}
|
urldate = {2024-09-20}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
|
||||||
|
@online{Dokument53:online,
|
||||||
|
author = {},
|
||||||
|
title = {Dokumentenliste mit Native Query und Materialized View (b1f4c93d) · Commits · Wedekind / briefdb 2.0 · GitLab},
|
||||||
|
url = {https://code.dbis-pro1.fernuni-hagen.de/wedekind/briefdb-2.0/-/commit/b1f4c93d49ba31bf4da49845f47b5656e23aa76e},
|
||||||
|
month = {},
|
||||||
|
year = {},
|
||||||
|
urldate = {2024-09-21}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
|
||||||
@online{AspNetCore:2024:MVC,
|
@online{AspNetCore:2024:MVC,
|
||||||
year = 2024,
|
year = 2024,
|
||||||
url = {https://learn.microsoft.com/de-de/aspnet/core/fundamentals/middleware/?view=aspnetcore-8.0},
|
url = {https://learn.microsoft.com/de-de/aspnet/core/fundamentals/middleware/?view=aspnetcore-8.0},
|
||||||
|
|
|
@ -19,7 +19,7 @@
|
||||||
\newcommand{\myId}{8335710\xspace}
|
\newcommand{\myId}{8335710\xspace}
|
||||||
\newcommand{\myProf}{Prof. Dr. Uta St\"orl\xspace}
|
\newcommand{\myProf}{Prof. Dr. Uta St\"orl\xspace}
|
||||||
\newcommand{\referent}{Referentin\xspace}% Referentin/Referent, depending on the gender of your prof
|
\newcommand{\referent}{Referentin\xspace}% Referentin/Referent, depending on the gender of your prof
|
||||||
\newcommand{\mySupervisor}{Sebastian Bruchhaus, Tobias Holstein\xspace}
|
\newcommand{\mySupervisor}{Tobias Holstein\xspace}
|
||||||
\newcommand{\supervisor}{Betreuer\xspace}% Betreuerin/Betreuer, depending on the gender of your supervisor
|
\newcommand{\supervisor}{Betreuer\xspace}% Betreuerin/Betreuer, depending on the gender of your supervisor
|
||||||
\newcommand{\myFaculty}{Fakult\"at f\"ur Mathematik und Informatik\xspace}
|
\newcommand{\myFaculty}{Fakult\"at f\"ur Mathematik und Informatik\xspace}
|
||||||
\newcommand{\myUni}{FernUniversit\"at in Hagen\xspace}
|
\newcommand{\myUni}{FernUniversit\"at in Hagen\xspace}
|
||||||
|
|
BIN
thesis.pdf
BIN
thesis.pdf
Binary file not shown.
Loading…
Reference in a new issue