כשאתם משווים בין ביצועים, הגדירו מה אתם מצפים ללמוד מהבדיקה לפני שאתם מתחילים. לדוגמה:
- מהי התפוקה המקסימלית שהמערכת יכולה להשיג?
- כמה זמן נמשכת שאילתה או עומס עבודה מסוימים?
- איך הביצועים משתנים ככל שכמות הנתונים גדלה?
- איך משווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות?
- בכמה זמן מנוע מבוסס-עמודות מקצר את זמן התגובה של ביצועי השאילתה?
- מה העומס שמסד נתונים יכול לעמוד בו לפני שצריך לשקול שדרוג למכונה חזקה יותר?
כדי להבין את המטרות של מחקר הביצועים, צריך לדעת איזה מבחן ביצועים להריץ, איזו סביבה נדרשת ואילו מדדים צריך לאסוף.
יכולת חזרה
כדי להסיק מסקנות מבדיקות ביצועים, תוצאות הבדיקה צריכות להיות ניתנות לשחזור. אם יש הבדלים גדולים בתוצאות הבדיקה, יהיה קשה להעריך את ההשפעה של השינויים שביצעתם באפליקציה או בהגדרות האישיות של המערכת. כדי להקטין את השונות, אפשר להריץ בדיקות כמה פעמים או למשך תקופות ארוכות יותר, וכך לקבל יותר נתונים.
באופן אידיאלי, כדאי להריץ בדיקות ביצועים במערכות שמבודדות ממערכות אחרות. אם מריצים את הבדיקה בסביבה שבה מערכות חיצוניות יכולות להשפיע על הביצועים של האפליקציה, אפשר להגיע למסקנות שגויות. בדרך כלל אי אפשר להשיג בידוד מלא כשמריצים בסביבת ענן עם מספר דיירים, ולכן צפויים הבדלים גדולים יותר בתוצאות
כדי להבטיח את יכולת החזרה, צריך לוודא שעומס העבודה לבדיקה נשאר זהה בין ההרצות. אפשר להשתמש במידה מסוימת של אקראיות בקלט של הבדיקה, כל עוד האקראיות לא גורמת להתנהגות שונה באופן משמעותי של האפליקציה. אם קלט הלקוח שנוצר באופן אקראי משנה את השילוב של קריאות וכתיבות מהרצה להרצה, הביצועים ישתנו באופן משמעותי.
גודל מסד הנתונים, שמירה במטמון ודפוסי קלט/פלט
חשוב לוודא שכמות הנתונים שאתם בודקים מייצגת את האפליקציה שלכם. אם יש לכם מאות ג'יגה-בייטים או טרה-בייטים של נתונים, הרצת בדיקות עם כמות קטנה של נתונים כנראה לא תיתן ייצוג אמיתי של ביצועי האפליקציה. גודל מערך הנתונים משפיע גם על הבחירות של הכלי לאופטימיזציה של שאילתות. שאילתות על טבלאות בדיקה קטנות עשויות להשתמש בסריקות טבלה שנותנות ביצועים נמוכים בקנה מידה גדול יותר, ולא תזהו אינדקסים חסרים בהגדרה הזו.
כדאי לשאוף לשכפל את דפוסי הקלט/פלט של האפליקציה. היחס בין פעולות קריאה לפעולות כתיבה חשוב לפרופיל הביצועים של האפליקציה.
משך הזמן של הערכת הביצועים
במערכת מורכבת, יש הרבה מידע על מצב המערכת שמתעדכן בזמן שהמערכת פועלת: נוצרים חיבורים למסד הנתונים, המטמון מתמלא, ונוצרים תהליכים ושרשורים. בתחילת בדיקת הביצועים, יכול להיות שהאתחול של הרכיבים האלה ינצל משאבי מערכת וישפיע לרעה על הביצועים שנמדדים, אם זמן הריצה של עומס העבודה קצר מדי.
מומלץ להריץ בדיקות ביצועים במשך 20 דקות לפחות כדי למזער את ההשפעות של חימום המערכת. מודדים את הביצועים במצב יציב אחרי ההפעלה, ולמשך זמן ארוך מספיק כדי לוודא שכל ההיבטים של פעולות מסד הנתונים נכללים. לדוגמה, נקודות ביקורת במסדי נתונים הן תכונה קריטית של מערכות מסדי נתונים, ויכולה להיות להן השפעה משמעותית על הביצועים. אם תריצו בדיקת ביצועים קצרה שמסתיימת לפני מרווח הזמן של נקודת הבדיקה, הגורם החשוב הזה בהתנהגות של האפליקציה יוסתר.
בדיקה שיטתית
כשמשפרים את הביצועים, משנים רק משתנה אחד בכל פעם. אם תשנו כמה משתנים בין הרצות, לא תוכלו לבודד את המשתנה ששיפר את הביצועים. למעשה, שינויים מרובים יכולים לקזז זה את זה, כך שלא תראו את היתרון של שינוי מתאים. אם יש שימוש יתר בשרת מסד הנתונים, נסו לעבור למכונה עם יותר ליבות וירטואליות (vCPU) תוך שמירה על עומס קבוע. אם שרת מסד הנתונים לא מנוצל מספיק, נסו להגדיל את העומס תוך שמירה על הגדרת המעבד (CPU) קבועה.
הטופולוגיה של הרשת וזמני האחזור
הטופולוגיה של הרשת במערכת שלכם יכולה להשפיע על תוצאות בדיקת הביצועים. זמן האחזור בין אזורים שונה. כשמבצעים בדיקות ביצועים, חשוב לוודא שהלקוח ואשכול מסד הנתונים נמצאים באותו אזור כדי למזער את זמן האחזור ברשת ולהשיג את הביצועים הטובים ביותר – במיוחד באפליקציות עם תפוקה גבוהה ועסקאות קצרות, כי זמן האחזור ברשת יכול להיות רכיב משמעותי בזמן התגובה הכולל של העסקה.
כשמשווים בין הביצועים של שתי מערכות שונות, חשוב לוודא שהטופולוגיה של הרשת זהה בשתי המערכות. חשוב לזכור שאי אפשר לבטל לגמרי את השונות בזמן האחזור ברשת, וגם באותו אזור יכולים להיות הבדלים בזמן האחזור בגלל הטופולוגיות של הרשת.
כשפורסים את האפליקציה, כדאי להבין טוב יותר את ההשפעה של זמני האחזור בין אזורים, על ידי בחינה של אפליקציית אינטרנט אופיינית בנפח גבוה. לאפליקציה יש מאזן עומסים ששולח בקשות לכמה שרתי אינטרנט שנפרסו בכמה אזורים כדי להבטיח זמינות גבוהה. זמני האחזור עשויים להשתנות בהתאם לשרת האינטרנט שמעבד את הבקשה, בגלל הבדלים בזמני האחזור בין אזורים שונים.
באיור הבא מוצגת הארכיטקטורה האופיינית של אפליקציית אינטרנט שמשתמשת ב-AlloyDB Omni. בקשות של לקוחות מטופלות על ידי מאזן עומסים, שמעביר כל בקשה לאחד משרתי האינטרנט הרבים. כל שרתי האינטרנט מחוברים ל-AlloyDB Omni. חלק מהשרתים נמצאים באזור שונה מזה שבו פועל AlloyDB Omni, וזמן האחזור יהיה ארוך יותר כשהם ישלחו בקשות למסד הנתונים.
מעקב אחרי ניצול המשאבים במערכת
כדי לשפר את הביצועים של מערכת מסד הנתונים, צריך לעקוב אחרי השימוש במשאבים גם של מערכת מסד הנתונים וגם של מערכות הלקוח שמשתמשות במערכת מסד הנתונים. מעקב אחרי שתי המערכות מאפשר לוודא שמערכות הלקוח מספקות מספיק עומס עבודה כדי לקבל מדידות משמעותיות במערכת מסד הנתונים. חשוב מאוד לעקוב אחרי ניצול המשאבים של המערכת שאתם בודקים. חשוב באותה מידה לעקוב אחרי ניצול המשאבים של מערכות הלקוח שבהן אתם משתמשים כדי להפעיל את עומס העבודה. לדוגמה, אם אתם רוצים לקבוע את מספר הלקוחות המקסימלי שמערכת מסד הנתונים שלכם יכולה לתמוך בו לפני שייגמרו משאבי ה-CPU, תצטרכו מספיק מערכות לקוח כדי ליצור את עומס העבודה הנדרש לניצול כל משאבי ה-CPU במערכת מסד הנתונים. לא תוכלו להעמיס על מערכת מסד הנתונים אם למכונות הלקוח שמייצרות את העומס אין מספיק CPU.
בדיקת מדרגיות
בדיקות יכולת הרחבה הן היבט נוסף של בדיקות ביצועים. יכולת התאמה לעומס מתייחסת לשינוי במדדי הביצועים כתוצאה משינוי במאפיין אחד של עומס העבודה. דוגמאות למחקרים בנושא יכולת הרחבה:
- איך הגדלה של מספר הבקשות המקבילות משנה את התפוקה ואת זמני התגובה?
- איך הגדלת גודל מסד הנתונים משנה את קצב העברת הנתונים ואת זמני התגובה?
בדיקות יכולת ההתאמה כוללות כמה הרצות של עומס עבודה, שבהן משנים מאפיין יחיד בין ההרצות ואוספים ומשרטטים מדד אחד או יותר. סוג כזה של בדיקות עוזר לקבל החלטות לגבי צווארי הבקבוק שקיימים במערכת, מהו עומס העבודה שהמערכת יכולה לטפל בו בהתאם להגדרות ספציפיות, מהו עומס העבודה המקסימלי שהמערכת יכולה לתמוך בו ומהי ההתנהגות של המערכת כשהעומס עולה מעבר לרמות האלה.
שיקולים לגבי גודל המכונה
ב-AlloyDB Omni יש הרבה תכונות חדשות ל-Postgres שמשפרות את האמינות והזמינות של מסד הנתונים. המעקב שנדרש לכך משתמש במשאבים במכונה שבה פועל AlloyDB Omni. במכונות קטנות מאוד יש משאבי זיכרון ומעבד (CPU) מוגבלים מלכתחילה, ולכן מומלץ להשתמש במכונות עם ארבעה מעבדי vCPU לפחות לצורך השוואה.