이것은이다 표준 질문 데이터베이스에 대한 용량 계획에 대해.
관련 :
데이터베이스 용량 계획의 도구 및 방법에 대한 표준 질문을 작성하려고합니다. 이것은 정식 질문입니다.
분명히 일반적인 워크 플로는 다음과 같습니다.
모범 사례뿐만 아니라 다른 웹 서버, 프레임 워크 등에 대한 다양한 도구와 기술을 자유롭게 설명하십시오.
답변:
일반적인 지침으로 다음을 제공합니다.
모든 데이터베이스 공급 업체에는 디스크 / 메모리 / OS 커널의 성능 조정에 대한 지침이 있습니다. 배포 전에이 설명서를 사용하여 시간을 보내십시오. 도움이 될거야.
이제 실제 벤치마킹으로 벤치마킹에 ABSOLUTELY MEANINGLESS대한보다 현실적인 접근 방법을 고려해 보겠습니다. 데이터베이스 스키마를로드하고 더미 데이터로 채우는 프로그램을 작성한 다음 해당 데이터에 대해 애플리케이션 쿼리를 실행하십시오.
이는 세 가지 중요한 사항을 벤치마킹합니다. 1. 데이터베이스 서버 (하드웨어) 2. 데이터베이스 서버 (소프트웨어) 3. 데이터베이스 디자인 및 데이터베이스가 위의 (1) 및 (2)와 상호 작용하는 방식.
이렇게하려면 간단한 사전 구축 된 벤치 마크보다 훨씬 많은 노력이 필요합니다. 채우기 pgBench를 수행하려면 코드를 작성해야하며 쿼리 및 보고서 실행 시간을 수행하려면 일부 코드를 작성해야합니다.
이러한 종류의 테스트도 훨씬 더 정확합니다. 스키마와 쿼리를 사용하여 작업하는 방법을 확인할 수 있으며 데이터베이스 / 쿼리를 프로파일 링하고 개선 할 수있는 기회를 제공합니다.
이러한 벤치 마크 결과는 이상적인 데이터베이스 뷰입니다. 안전을 위해 프로덕션 환경에서이 성능의 50-70 % 만 달성한다고 가정합니다 (나머지는 예기치 않은 성장, 하드웨어 오류, 워크로드 변경 등을 처리 할 수있는 쿠션입니다).
시스템이 프로덕션 환경에 들어가면 "벤치 마크"에 도달하기에는 너무 늦습니다. 쿼리 로깅 / 타이밍을 짧게 켜고 시간이 얼마나 걸리는지 확인할 수 있으며, 오프 동안 큰 데이터 세트에 대해 "스트레스 테스트"쿼리를 실행할 수 있습니다. 시간. 또한 시스템의 CPU, RAM 및 I / O (디스크 대역폭) 사용률을보고 얼마나 많은로드가 있는지에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
불행히도 이러한 모든 작업은 시스템이 수행하는 작업에 대한 아이디어와 포화 상태에 대한 모호한 개념을 제공합니다.
그것은 우리를…
시스템에 갑자기 새로운 / 다른 사용 패턴이 나타나는 경우 전 세계의 모든 벤치 마크가 도움이되지 않습니다.
더 나은 또는 더 나쁜 데이터베이스 배포는 정적 인 것이 아닙니다. 개발자가 상황을 바꾸고, 데이터 세트가 커지고 (수축되지 않는 것처럼 보임), 사용자는 테스트에서 예측하지 못한 미친 듯이 조합 된 이벤트를 생성하게됩니다.
데이터베이스에 대한 적절한 용량 계획을 수행하려면 데이터베이스 성능이 더 이상 기대치를 충족하지 않을 때 경고하기 위해 일종의 성능 모니터링을 구현해야합니다. 이 시점에서 치료 작업 (새 하드웨어, DB 스키마 또는 리소스 사용 최적화를위한 쿼리 변경 등)을 고려할 수 있습니다.
참고 : 이것은 데이터베이스 하드웨어의 크기를 조정하고 남용 할 수있는 정도를 파악하는 매우 높은 수준의 일반적인 안내서입니다. 특정 시스템이 귀하의 요구를 충족시키는 지 판단하는 방법이 여전히 확실하지 않은 경우 데이터베이스 전문가에게 문의하십시오.
특히 데이터베이스 관리 전용의 dba.stackexchange.com Stack Exchange 사이트도 있습니다 . 성능 조정에 대한 추가 조언이 필요하면 해당 질문 아카이브를 검색하거나 데이터베이스 엔진 고유의 태그를 찾아보십시오.