PERF03-BP04 Implementazione di strategie per migliorare le prestazioni delle query nel datastore
Implementa le strategie per ottimizzare i dati e migliorare le query sui dati in modo da consentire una maggiore scalabilità e prestazioni più efficienti per il tuo carico di lavoro.
Anti-pattern comuni:
-
Non suddividi i dati in partizioni nel tuo datastore.
-
I dati vengono archiviati in un solo formato di file nel tuo datastore.
-
Non usi gli indici nel tuo datastore.
Vantaggi dell'adozione di questa best practice: l'ottimizzazione delle prestazioni dei dati e delle query si traduce in maggiore efficienza, costi inferiori e migliore esperienza utente.
Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: medio
Guida all’implementazione
L'ottimizzazione di dati e query è un aspetto critico dell'efficienza delle prestazioni in un datastore, poiché influisce sulle prestazioni e sulla reattività dell'intero carico di lavoro cloud. Le query non ottimizzate possono comportare un maggiore utilizzo delle risorse e rallentamenti, riducendo così l'efficienza complessiva di un datastore.
L'ottimizzazione dei dati include diverse tecniche per garantire prestazioni efficienti per l'archiviazione di dati e il relativo accesso. Ciò aiuta anche a migliorare le prestazioni delle query in un datastore. Le strategie chiave includono il partizionamento, la compressione e la denormalizzazione dei dati, che contribuiscono a ottimizzare i dati sia per l'archiviazione che per l'accesso.
Passaggi dell'implementazione
-
Esamina e analizza le query sui dati critiche che vengono eseguite nel tuo datastore.
-
Individua le query lente del tuo datastore e utilizza i piani di query per comprenderne lo stato attuale.
-
Implementa le strategie per migliorare le prestazioni delle query. Ecco alcune strategie chiave:
-
Utilizzo di un formato di file colonnare (come Parquet o ORC).
-
Compressione dei dati nel datastore per ridurre lo spazio di archiviazione e il funzionamento di I/O.
-
Partizionamento dei dati per suddividere i dati in parti più piccole e ridurre i tempi di analisi dei dati.
-
Indicizzazione dei dati sulle colonne comuni della query.
-
Uso delle viste materializzate per le domande frequenti.
-
Scelta dell'operazione di unione corretta per la query. Quando unisci due tabelle, specifica la tabella più grande sul lato sinistro dell'unione e la tabella più piccola sul lato destro.
-
Miglioramento della latenza e riduzione del numero di operazioni di I/O del database grazie alla soluzione di cache distribuita.
-
Manutenzione regolare, ad esempio vacuum, reindicizzazione ed esecuzione di statistiche.
-
-
La sperimentazione e i test delle strategie in un ambiente non di produzione.
Risorse
Documenti correlati:
Video correlati:
Esempi correlati:
