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\chapter{Evaluierung}
\label{ch:evaluation}

Nun werden die durchgeführten Anpassungen anhand ihre Effektivität betrachtet und unter welchen äußeren Einflüssen
diese eine Optimierung darstellen. Weiterhin werden die Nachteile der Anpassungen überprüft und und bei der Betrachtung
der Effektivität mit beachtet.

Es wurden die Konfigurationen der Caches von OpenJPA, JPA und EJB aktiviert und deren Auswirkung betrachtet. Bei den
Caches, bei denen eine Größe angebbar ist, wurde zusätzlich mit der Anzahl variiert, um zu ermitteln in welchen Umfang
sich diese auswirkt. Des Weiteren wird die Art der Programmierung für die Abfragen betrachtet, ob signifikante
Unterschiede in der Performance und der Abarbeitung erkennbar sind. Als weiteren Punkt werden die Abfragen an die 
Datenbank untersucht, um zu ermitteln ob diese durch Umstellung verbessert werden können. Abschließend werden die 
\textit{Materialized View} verwendet, um zu ermitteln, ob durch einen vorverdichteten und aufbereiteten Datenbestand 
die Abfragen beschleunigt werden können.

\section{Nutzerumfrage}
\label{sec:evaluation:user-survey}

Zusätzlich war noch eine Befragung unter den Benutzer und den Entwicklern geplant. Auf Grund dessen, dass nur fünf 
Personen zur Verfügung stehen ist dies nicht zielführend. Daher ist die einzig sinnvolle Alternative, welche gewählt 
wurde, ein rein technischer Ansatz.

\section{Umgestalten der Datenbanktabellen}
\label{sec:evaluation:new-table}

Hierfür wurde die aktuelle Datenstruktur untersucht um zu prüfen, ob eine Umgestaltung der Tabelle einen Verbesserung
bringen würden. Die typische Optimierung ist die Normalisierung der Tabellenstruktur. Die Tabellenstruktur ist aktuell
schon normalisiert, daher kann hier nichts weiter optimiert werden.

Eine weitere Optimierungsstrategie besteht in der Denormalisierung, um sich die Verknüpfungen der Tabellen zu sparen.
Dies ist in diesem Fall nicht anwendbar, da nicht nur 1:n Beziehungen vorhanden sind, sondern auch auch n:m Beziehungen.
Dadurch würden sich die Anzahl der Dokumentenliste erhöhen. Eine weitere Möglichkeit wäre es, die Duplikate auf der
Serverseite zusammenzuführen.

\section{Statische Webseiten}
\label{sec:evaluation:static-website}

Eine Umstellung der Dokumentenliste in statische Webseite, würde die Zugriffszeiten sehr verkürzen. Darüber hinaus
funktionieren in statischen Webseiten aber keine Suchen oder eine Sortierungen. Die Sortierung könnte durch das Erstellen
von statischen Seiten aller Möglichkeiten der Sortierung emuliert werden, diese würde den notwendigen Speicherbedarf der
Webseite vervielfachen. Für die Suchanfragen ist dies nicht mehr möglich, da nicht alle Suchanfragen vorher definiert
werden können.

Die Umstellung der Suche auf Client"=Basis wäre noch eine Möglichkeit, dafür benötigen die Clients entsprechend
Leistung und es muss eine Referenzdatei erstellt werden, die alle Informationen über die Dokumente beinhaltet, nach 
welcher gesucht werden kann.

Daher ist eine Umstellung auf statische Webseiten nicht sinnvoll.

\section{Client basierte Webseiten}
\label{sec:evaluation:client-side-rendering}

Als weitere Möglichkeit könnte man die Webseite so umbauen, dass die Daten erst im Nachgang über eine AJAX-Anfrage
ermittelt und die Sortierung und Aufteilung im Client durchgeführt wird. Hierbei wird allerdings je nach Datenmenge ein
großer Speicher am Client benötigt und der Großteil der benötigten Rechenleistung zu dem Client verschoben.

Dies wiederrum ist ein Vorteil für den Serverbetreiber, da durch die Verschiebung weniger Rechenleistung am Server
benötigt wird. Gleichzeitig würde man wiederrum schwächere Clients, wie Smartphones, aussperren, da bei diesem
die notwendige Rechenleistung fehlt, um die Webseite in annehmbarer Zeit darzustellen.

\section{Caching im OpenJPA}
\label{sec:evaluation:caching-jpa}

Bei der Verwendung des OpenJPA"=Caches gibt es einige Verbesserungen in der Geschwindigkeit zu sehen. Die Höhe der 
Optimierungen hängt stark von der gewählten Cache"=Größe und der aufgerufenen Webseiten ab. Solange die Anfragen sich
auf die gleichen Objekte beziehen und diese alle im Cache hinterlegt werden können, fällt die Optimierung entsprechend
hoch aus. Sobald bei den Anfragen aber häufig die zu ermittelnden Objekte sich unterscheiden und alte Objekte wieder
aus dem Cache entfernt werden, fällt die Performance"=Verbesserung immer geringer aus. 

Das Entfernen der Objekte kann zwar umgangen werden, indem die häufig abgefragten Objekte gepinnt werden, was aber
den Speicherbedarf noch weiter erhöht, da diese Objekte nicht in die Zählung der Cache"=Objekte beachtet werden.
Was uns direkt zum größten Nachteil diese Caches kommen lässt, die notwendig Speichermenge die ständig zur Verfügung
gestellt werden muss. Damit ist immer ein gewisser Grundbedarf notwendig, da sich der Speicher bis zum eingestellten
Grenzwert aufbaut und dann nicht mehr entleeren wird. Gerade bei kleiner dimensionierten Servern stellt dies ein
größeres Problem dar, da nun weniger Speicher für die anderen laufenden Programme, wie dem Datenbankmanagementsystem,
zur Verfügung steht. 

Hierbei ist aber noch zu beachten, dass die Optimierung durch den Cache nicht die Laufzeit der Abfragen in der Datenbank
enorm verringert hat, sondern die Laufzeit beim Erstellen der Objekte im \textit{OpenJPA}"=Framework. Dies sieht man
sehr gut schon bei der ersten Messung, wie in \autoref{tbl:measure-ojpa-active}. Hierbei werden die Laufzeit in der
Datenbank im Schnitt um circa 5 ms reduziert, allerdings wird die komplette Webseite fast 100 ms schneller an den Client
ausgeliefert. Dies ist nur dadurch erklärbar, dass das Erstellen und mit den Datenwerte zu befüllen mehr Zeit kostet,
als das Objekt aus dem Cache zu ermitteln und zurückzugeben.

Daher ist die Verwendung des OpenJPA"=Cache nur in Verbindung mit einem größer dimensionierten Server gut verwendbar,
wenn der Großteil der Objekte im Cache gehalten werden kann. Bei Bedarf sollten die häufig frequentierten Objekte
explizit im Cache aufgenommen und angepinnt werden.

\section{Cached Queries}
\label{sec:evaluation:cached-queries}

Die Optimierung über die gespeicherten Anfragen brachte keine Verbesserung hervor. Dies ist dadurch erklärbar, dass
für die diese Art nur Anfragen verwendet werden, die keinerlei Bedingungen besitzen. In diesem Fall sind in der Tabelle
noch nicht freigegebene und ungültige Datensätze gespeichert, daher müssen diese vor dem Übertragen herausgefiltert
werden. Dies ist der Grund warum diese Anfragen in diesem Cache nicht gespeichert werden.

Dadurch ist dieser Cache für eine Performance"=Verbesserung in dem Fall der Dokumentenliste nicht anwendbar.

\section{Caching mit Ehcache}
\label{sec:evaluation:ehcache}

Mit dem Ehcache konnte eine Verbesserung in der Performance erzielt werden. Im Vergleich zum Cache von OpenJPA sind
die Verbesserung sehr ähnlich. Die Standardwerte dieses Caches sind gut vordefiniert, es wird für den aktuellen Fall
keine Anpassung benötigt um eine gute Performance zu bekommen. Hierbei ist natürlich das gleiche Problem wie in anderen
Caches, dass beim Erreichen der Grenzen, alte Objekte entfernt werden müssen.

Nach aktueller Beobachtung scheint die Verwaltung im Ehcache effizienter gestaltet zu sein, als die des OpenJPA"=Caches.
Im Falle des Ehcache ist die interne Verwaltung auf mehrere Caches aufgebaut, dies ist daran zu sehen, dass in der 
Standardkonfiguration jede Klasse ihren eigenen Cache besitzt. Diese können einzeln konfiguriert und diagnostiziert 
werden, um diese genau auf die jeweiligen Bedürfnisse der Objekte anzupassen.

Im Falle der Verwendung des Caches, ist auch hier gut zu sehen, dass der Speicheranstieg bei der Verwendung des Caches
sehr gering ist, dies deutet ebenfalls darauf hin, dass die Speicherproblematik beim Erstellen von Objekten innerhalb
des OpenJPA Framework liegen muss.

Durch die effizienter Verwendung des Speichers, ist der Ehcache die bessere Alternative zum OpenJPA"=Cache. Dieser ist
auch schon für kleinere Serverkonfigurationen gut verwendbar. Hierbei ist nur abzuwägen, mit welcher Größe der Cache
bereitgestellt werden kann, was direkt am verfügbaren Arbeitsspeicher abhängt.

\section{Caching in EJB}
\label{sec:evaluation:ejb}

Bei der Erweiterung des EJB konnte keine Verbesserung in der Performance festgestellt werden. Der Grund hierfür ist, dass
im EJB"=Cache die Provider beinhaltet, aber keine Daten"=Objekte. Dadurch kann der Cache das Ermitteln der Objekte
nicht optimieren.

Auf Grund dessen ist der EJB"=Cache nicht für eine Performance"=Verbesserung nutzbar.

\section{Abfragen mit JPQL und Criteria API}
\label{sec:evaluation:jpal-capi}

Bei dem Vergleich zwischen den zwei Abfragemöglichkeiten der \ac{JPQL} und der Criteria API konnte in der Art der 
Abfragen kein Unterschied festgestellt werden. Die Abfragen der beiden Systeme sind auf Datenbankseite komplett 
identisch. Auch in der Übertragung der Daten aus der Datenbank in die Java"=Objekte konnte keine Unterschied in der 
Art und Geschwindigkeit festgestellt werden.

Ebenfalls sind die Möglichkeiten über der Optimierung über Hints identisch. In beiden Fällen, haben die meisten Hints
keine nennenswerten Einfluss auf die Laufzeit der Abfragen und Übertragung in die Java"=Objekte. Das sinnvolle Setzen
von OptimizeResultCount, der FetchSize sowie der FetchBatchSize hilft dem Framework die Bearbeitung der Anfrage
effizient abzuarbeiten, konnte aber in den gemessenen Laufzeiten nicht verifiziert werden.

Anders verhält sich dies mit den Einstellungen für EagerFetchMode, welche definiert wie die Daten für abhängige Klasse 
ermittelt werden. Bei Umstellung auf \textit{parallel} konnte für die Ermittlung der Dokumente einiges an Performance gewonnen
werden. Das liegt daran, dass nun für die abhängigen Objekte, wie den Koautoren, nicht pro Dokument eine Anfrage an die
Datenbank gestellt wird, sondern es werden alle Koautoren für die ermittelten Dokumente auf einmal ermittelt. Die
Zuordnung der Koautoren zu dem Dokument wird dann nun im Framework und nicht mehr durch die Datenbank durchgeführt.
Diese Abarbeitung reduziert viele einzelne Abfragen und somit auch den entsprechend Overhead im Framework.

Auf Grund dessen ist die Entscheidung der Technik für die Performance irrelevant und es kann das genutzt werden, was für
jeweiligen Einsatzzweck besser beziehungsweise einfacher zu programmieren ist. Das Setzen der richtigen Hints wiederrum
ist in beiden Fällen äußerst wichtig. Explizit bei der EagerFetchMode muss vorher darüber nachgedacht werden, wie viele
abhängige Objekttypen es zu dieser Klasse gibt, welche dazu geladen werden sollen und von welcher Anzahl an Objekte 
ausgegangen werden kann. Gerade bei ein größeren Anzahl lohnt es sich den Hint auf \textit{parallel} zu setzen.
Gleiches gilt dem Hint SubclassFetchMode, dieser steuert dimensionierte Abfragen im Falle von abgeleiteten Klassen.

\section{Materialized View}
\label{sec:evaluation:materialized-view}

Die Idee der \textit{Materialized View} ist simple aber sehr effizient, gerade für einen Datenbestand welcher häufig gelesen
und selten verändert wird. Hierbei werden komplexe Abfragen einmalig ausgeführt und das Ergebnis intern 
zwischengespeichert. Für alle weiteren Aufrufe, werden die Daten nun aus der Zwischenspeicher gelesen und dem Aufrufer
zurückgegeben. Der größte Nachteil der \textit{Materialized View} ist, das bei einer Änderung an den Quelldaten die
Sicht aktualisiert werden muss. Dieser Nachteil kommt in einer Briefedition nicht zum tragen, da in dieser nach dem die 
Briefe einmalig eingepflegt wurden, noch selten Änderungen erfahren. Die Recherche über den Datenbestand die größte Zeit
gewidmet wird.

Ein weiterer Nachteil der \textit{Materialized View} ist die doppelte Speicherung der Daten, da die Daten für die Sicht
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.

Eine weitere Optimierung, welche durch die \textit{Materialized View} entstanden ist, ist die direkte integration der
Autoren, der Koautoren und der Adressen im \textit{Json}"=Format. Durch diese 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 bei
schwächeren Clients in kurzer Zeit durchführbar.

Zusammenfassend ist zu sagen, dass die \textit{Materialized View} 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 \textit{Materialized View} 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 \textit{Materialized View} auf langezeit gesehen kostengünstiger und 
stabiler.

\section{Optimierung der Abfrage}
\label{sec:evaluation:optimize-query}

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 kompletten Durchlaufen der Tabelle 
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 während der Verarbeitung enorm verringert werden, wodurch einige der Verknüpfungen auf Indexzugriffe 
umgestellt wurden. Durch die Umstellung konnte die Abfragezeit um mehr als das dreifache reduziert wurde.

Mit dieser Art der Umstellung können Abfragen optimiert werden, die fürs Paging verwendet werden und die Abfrage aus
mehrere Tabellen besteht. Das wichtigste hierbei ist, dass die Bedingungen und die Sortierkriterien auf der 
Haupttabelle arbeiten. Wenn dem nicht so ist, müssen Joins in die \textit{Common Table Expression} mit aufgenommen 
werden und damit funktioniert die Reduzierung der Datensätze nicht mehr. Bei der Selektion einer Tabelle hat diese Art 
der Optimierung keine Auswirkung, hier hilft nur das geschickte setzen von Indexen auf die Tabelle, welche die
Bedingungen und die Sortierkriterien beinhalten. Dies wurde mit der Untersuchung der Abfrage auf die 
\textit{Materialized View} bestätigt.