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\chapter{Performance-Untersuchung}
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\label{ch:performance-checking}
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Für die Untersuchung der Performance"=Probleme sollten einige Vorbereitungen getroffen werden. Dazu gehören die
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Konfigurationen des Servers und in welcher Art und Umfang Anpassungen für die Performance"=Messungen an der Software
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durchgeführt werden müssen. Hierbei ist zu beachten, dass die Anpassungen minimal sind, damit die Messung selbst nicht
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das Ergebnis verfälscht. Zum Abschluss wird noch auf die Untersuchung der Abfragen eingegangen, wie diese im
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PostgreSQL"=Server durchgeführt wird.
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\section{Überprüfung des Servers}
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\label{sec:performance-checking:server-checking}
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Die einfachste Art die Einstellungen am PostgreSQL"=Server zu überprüfen, ist die Abfrage von
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\ref{lst:postgresql-select-settings} am Datenbankserver auszuführen.
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\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={Ermitteln der PostgreSQL Einstellungen},label=lst:postgresql-select-settings]
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SELECT name AS setting_name
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, setting AS setting_value
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, unit AS setting_unit
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FROM pg_settings
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WHERE name IN (
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'shared_buffers'
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, 'temp_buffers'
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, 'work_mem'
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, 'max_connections'
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, 'maintenance_work_mem'
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, 'autovacuum'
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)
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\end{lstlisting}
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Zusätzlich sollte noch die aktuelle Auslastung des Server überprüft werden.
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Als Server wird hier ein Redhat"=Server mit der Standard"=Konfiguration des PostgreSQL"=Server 10 verwendet. Daher
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wird von einer richtigen Konfiguration der Speicher ausgegangen. Ebenfalls wird davon ausgegangen, dass der
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automatische Dienst für \texttt{VACUUM} und \texttt{ANALYZE} aktiv ist. Eine weitere Überprüfung des Servers ist nicht
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möglich, da kein Zugang zum aktuellen Produktionsservers möglich ist.
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\section{Einbau und Aktivieren von Performance-Messung}
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\label{sec:performance-checking:performance-measure}
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Um eine Messung der Performance in der Webseite durchführen zu können, gibt es in \ac{JSF} die Möglichkeit, über eine
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eigene Implementierung der Klasse \texttt{ViewDeclarationLanguageWrapper} sich in das Generieren der Webseite
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einzuhängen. Hierbei können die Funktionen für das Erstellen, das Bauen und das Rendern der Webseite überschrieben
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werden. In den überschriebenen Funktionen werden nun Laufzeiten gemessen und die ermittelten Zeiten mit einer Kennung
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in die Log"=Datei eingetragen. Durch die Kennung können die Zeiten im Nachgang über ein Script ermittelt und
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ausgewertet werden.
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Zusätzlich wird noch eine Implementierung der zugehörigen Factory"=Klasse \texttt{ViewDeclarationLanguageFactory}
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benötigt. Durch diese Factory"=Klasse wird der eigentlichen Wrapper mit der Performance"=Messung in die Bearbeitungsschicht
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eingehängt. Diese Implementierung wird dann noch in der \texttt{faces-config.xml} eingetragen, wie das in
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\autoref{lst:activate-factory} aufgezeigt wird, damit die Factory durch das System aufgerufen wird.
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\begin{lstlisting}[language=xml,caption={Einbindung Factory},label=lst:activate-factory]
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<factory>
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<view-declaration-language-factory>
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de.wedekind.utils.VdlLoggerFactory
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</view-declaration-language-factory>
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</factor>
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\end{lstlisting}
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Der Quellcode der Klassen ist in \autoref{ap:jsf_performance_measure} zu finden.
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Um die Abfragen im \textit{PostgreSQL} untersuchen zu können, ist es am einfachsten, wenn man die Konfiguration so
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anpasst, dass alle Abfragen mit entsprechenden Zeitmessungen in die Log"=Datei ausgegeben werden.
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Über die Einstellungen in \autoref{lst:postgresql_logfile} wird die Datei und das Format der Ausgabe definiert.
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\begin{lstlisting}[language=yaml,caption={PostgreSQL Dateikonfiguration},label=lst:postgresql_logfile]
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log_destination = 'jsonlog'
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logging_collector = on
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log_directory = 'log'
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log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
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log_file_mode = 0640
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log_rotation_size = 100MB
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\end{lstlisting}
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Über die Konfiguration unter \autoref{lst:postgresql_logconf} wird definiert welche Werte protokolliert werden. Die
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wichtigste Einstellung ist \texttt{log\_min\_duration\_statement}, diese definiert, ab welcher Laufzeit eine Abfrage
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protokolliert werden soll. Mit dem Wert 0 werden alle Abfragen protokolliert. Alle weiteren Einstellungen sind so
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gesetzt, dass nur notwendige Abfragen für die spätere Auswertung mit \textit{pgBadger} protokolliert werden.
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Zusätzlich ist die Einstellung \texttt{log\_temp\_files} auf 0 zu setzen, dadurch werden alle erzeugten temporären
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Dateien und ihre Größe ebenfalls protokolliert. Diese Dateien entstehen, wenn der temporäre Puffer für die Abfrage
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nicht ausreicht und die Zwischenergebnisse ausgelagert werden müssen.
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\begin{lstlisting}[language=yaml,caption={PostgreSQL Ausgabekonfiguration},label=lst:postgresql_logconf]
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log_min_duration_statement = 0
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log_autovacuum_min_duration = 10
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log_checkpoints = off
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log_connections = on
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log_disconnections = on
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log_disconnections = on
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log_duration = off
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log_error_verbosity = default
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log_hostname = on
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log_lock_waits = on
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log_statement = 'none'
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log_temp_files = 0
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log_timezone = 'Europe/Berlin'
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\end{lstlisting}
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\section{Prüfung von Abfragen}
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\label{sec:performance-checking:sql-query-checking}
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Das Untersuchen der protokollierten Abfragen auf Performance"=Optimierungen ist ein weiterer Bestandteil dieser Arbeit.
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Das Schlüsselwort \texttt{EXPLAIN} ist im PostgreSQL vorhanden, um den Abfrageplan einer Abfrage zu ermitteln und
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darzustellen, um diese anschließend zu untersuchen. Der Abfrageplan ist als Baum dargestellt, bei welchem die Knoten die
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unterschiedlichen Zugriffsarten darstellen. Die Verbindung der Knoten und der Aufbau zeigt die Operationen, wie
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etwa Joins, Aggregierung und Sortierung, und die Reihenfolgen der Abarbeitung. Zusätzlich sind auch Zwischenschritte
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wie Zwischenspeicherungen ersichtlich. Zu jeder Operation gibt es neben dem Typ noch zusätzliche Informationen, wie
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die geschätzten Anlauf"= und Gesamtkosten (\textit{costs}), die geschätzte Anzahl der Zeilen (\textit{rows}) und die
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geschätzte Breite jeder Zeile (\textit{width}). Der Wert von \textit{costs} wird bei übergeordneten Knoten summiert.
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Bei der Option \texttt{ANALYZE} wird die Abfrage ausgeführt und die echten Werte und Laufzeiten angezeigt. Ohne diese
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wird nur der Plan erstellt und dargestellt. Durch \texttt{VERBOSE} wird der Abfrageplan um zusätzliche Informationen
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angereichert. Die Option \texttt{BUFFERS} erweitert die Informationen über die Nutzung der Caches. Für eine
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Zusammenfassung am Ende des Abfrageplans, gibt es die Option \texttt{SUMMARY}. Eine vereinfachte Form des Aufrufs
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ist in \autoref{lst:explain-easy} dargestellt.
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\begin{lstlisting}[language=SQL,caption={Aufruf von EXPLAIN},label=lst:explain-easy]
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EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE, BUFFERS, SUMMARY)
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select * from document;
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\end{lstlisting}
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Die zwei bekanntesten Knotentypen sind \texttt{Seq Scan} und \texttt{Index Scan}. Wenn eine Tabelle Zeile für Zeile
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gelesen wird, zeigt der Abfrageplan einen \texttt{Seq Scan}"=Knoten an. Hierbei entsteht, unabhängig davon ob eine
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Bedingung zum filtern vorhanden ist, eine unsortierte Liste, deren Startkosten entsprechend niedrig sind. Je weiter die
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Liste durchlaufen wird, desto höher steigen die notwendigen Kosten. Die kostengünstigere Alternative ist der
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\texttt{Index Scan}, bei dem der Index nach den Kriterien durchsucht wird, was meist durch den Aufbau des Index als
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BTree (Multi"=Way Balanced Tree) rapide geht.
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Eine weitere Optimierungsmöglichkeit ist die Verwendung von Indexen. Diese sind aber mit Bedacht zu wählen, da bei
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mehreren Indexen, die sehr ähnlich sind, nicht immer der gewünschte Index bei der Abfrage verwendet wird. Auch bedeutet
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ein Index bei jeder Änderung der Daten zusätzliche Arbeit, da dieser entsprechend mit gepflegt werden muss und ebenso
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dessen Statistik muss regelmässig aktualisiert werden. Ebenfalls ist die Reihenfolge der Spalte in einem
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zusammengesetzten Index von Bedeutung. Als Grundlage sollte hier mit der Spalte gestartet werden, welche die größte
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Einschränkung durchführt. Zusätzlich muss die Art des Index definiert werden, welche davon abhängig ist, mit welcher
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Vergleichsoperation auf die Tabellenspalte zugegriffen wird.
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Um größere und aufwendigere Abfragen zu optimieren, bietet der PostgreSQL noch die Möglichkeit von
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\textit{Materialized View}. Diese sind sehr ähnlich zu den Sichten, zusätzlich werden aber die Ergebnisse in einer
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tabellenähnlichen Form abgespeichert, somit sind die Zugriff auf diese Daten häufig performanter als die eigentliche Abfrage.
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Daher muss abgewägt werden, ob die Performance"=Verbesserung trotz der zusätzlichen Aktualisierung des Datenbestandes
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als sinnvoll erachtet werden kann.
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Zusätzlich können über die Systemtabelle \texttt{pg\_statistic} oder die lesbarere Systemsicht \texttt{pg\_stats} die
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aktuellen statistischen Informationen über eine Tabelle und deren Spalten ermittelt werden. In dieser Tabelle werden
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durch das \texttt{ANALYZE} beziehungsweise \texttt{VACUUM ANALYZE} Kommando die Informationen zum Anteil der
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\texttt{NULL}"=Werte (null\_frac), durchschnittlichen Größe (avg\_width), unterschiedlicher Werte (n\_distinct) und
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weitere gesammelt und für die Erstellung der Abfragepläne verwendet \citep{PostgreS39:online}. Diese Information
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sollte vor dem erstellen eines Index betrachtet werden.
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Durch das Kommando \texttt{CREATE STATISTICS} können diese Informationen erweitert werden, um das Erstellen des Abfrageplans
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zu verbessern. Das Aktivieren der zusätzlichen Statistiken sollte immer in Verbindung mit der Überprüfung des
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Abfrageplans durchgeführt werden, um zu ermitteln inwieweit die Anpassung zu einer Optimierung und keiner
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Verschlechterung führt.
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