ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БАЗ ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Докукина Ирина Александровна, канд. техн. наук, доцент, dokukina.ia@ssau.ru, Россия, Самара, Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева,

Антипов Дмитрий Вячеславович, д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой, con-expert@mail.ru, Россия, Самара, Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

SOFTWARE COMPLEX FOR DETERMINING THE PARAMETERS OF THE TECHNOLOGICAL PROCESS NECESSARY FOR FORMING A PLASMA COATING

E.K. Savich, I.A. Dokukina, D.V. Antipov

Simulation of heating, melting and deformation of particles of powder material used for applying heat-protective coatings on parts of gas turbine engines has been carried out. A software and computational complex has been developed to determine the parameters of the technological process necessary for the formation of a plasma coating.

Key words: software and computational complex, technological process, plasma coating.

Savich Ekaterina Konstantinovna, postgraduate, savich.ekaterina@mail.ru, Russia, Samara, Samara National Research University named after academician S.P. Queen,

Dokukina Irina Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, dokuki-na.ia@ssau.ru, Russia, Samara, Samara National Research University named after academician S.P. Queen,

Antipov Dmitriy Vyacheslavovich, doctor of technical sciences, docent, head of department, con-expert@mail.ru, Russia, Samara, Samara National Research University named after academician S.P. Queen

УДК 004.891.2

DOI: 10.24412/2071-6168-2021-9-371-373

ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БАЗ ДАННЫХ

И.Н. Набродова, Г.А. Кузнецов

Целью исследования является изучение и определение ключевых пунктов оптимизации баз данных для повышения их производительности на нагруженных проектах.

Ключевые слова: база данных, индекс, корреляционный запрос, хранимая процедура, триггер, временная таблица.

Системы управления базами данных предоставляют возможность не только хранить и управлять данными, но и исполнять пользовательский код на сервере. Примером могут выступать хранимые процедуры и триггеры. Но при том, что это достаточно популярная практика, одна операция изменения данных может привести к вызову нескольких хранимых процедур по цепочке и приведет к нежелательным блокировкам [1].

Примером может служить каскадное удаление данных из таблиц реляционных баз данных, когда исключение одной строки приводит к удалению связанных записей в таблицах (рис. 1).

SALTER TABLE [dbo].[Client] WITH HOCHECK ADD CONSTRAINT [FK_Orders_Clients] FOREIGN KEY([OrderlD]) REFERENCES [dbo] [Orders] Id OfJ DELETE CASCADE

Рис. 1. Добавление каскадного удаления строк 371

Известия ТулГУ. Технические науки. 2021. Вып. 9

В результате расширенная функциональность позволяет пользователю упростить его работу с базами данных, но при неоптимальном использовании может привести к снижению производительности.

Ключевые моменты оптимизации баз данных:

1) Грамотно использовать индексы.

Индексы - это эффективный способ управления получением информации из базы данных. Они ускоряют запросы, помогая искать данные в базе более оптимально, и предоставляют доступ к строкам данных в таблице без полного перебора. Аналогией может служить предметный указатель в книге, который хранит адреса терминов для их поиска [1].

Например, если создать кластерный индекс по первичному ключу, то в базе данных создастся иерархическое хранилище указателей на данные в этой таблице. И при попытке поиска данных будет выполняться поиск по заданному индексу, а не выполняться полный перебор всех строк таблицы (рис. 2).

CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED ([Id] ASC)

WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF,

ALLOW_ROW_LOCKS - ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON, OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY = OFF)

ON [PRIMARY]

Puc. 2. Добавление первичного ключа с кластерным индексом

Кроме того, стоит учесть, что использовать индексы в таблицах, где частые INSERT, UPDATE и DELETE, плохая практика. При обновлении таблицы так же приходится и обновлять индексы, что может привести к их фрагментации. Поэтому, если данные требуют частых обновлений, то индексы могут стать плохой практикой, замедляющей работу базы данных [2].

2) Избегать коррелирующих подзапросов.

Основная проблема коррелирующих запросов в том, что они выполняются для каждой строки (рис. 3). Для использования в родительском запросе базе данных приходится построчно выполнять код в подзапросе, что замедляет работу SELECT [3].

^SELECT CreatedAt, | Price,

(SELECT ProductName FROM Products WHERE Products.Id = Orders.Productld) AS Product FROM Orders

Puc. 3. Пример коррелирующего запроса

3) Не использовать SELECT всех столбцов через «*».

Для получения данных лучше использовать конечные имена столбцов, чтобы ограничить выборку и не выгружать ненужные строки. Для грамотного SELECT запроса необходимо указывать названия столбцов явно, а также лучше выбирать то количество строк, которое необходимо в данный момент времени (рис. 4). Даже если требуется выбрать все столбцы таблицы, лучше указать их явно, чтобы при повторном использовании кода не возникало ошибок и проблем с производительностью [1].

SELECT * FROM [dbo]■[Client] SELECT [Id],[Name],[Age] FROM [dbo].[Client] Puc. 4. Пример запросов с полным именованием колонок

4) Пользоваться временными таблицами грамотно.

Временные таблицы в основном могут усложнять структуру запроса и требовать большее количество ресурсов. Поэтому, если есть возможность создать запрос без временных таблиц, то лучше их избегать. Временные таблицы являются хорошим решением в хранимых процедурах, если операции с обрабатываемыми данными невозможно выполнить в одном запросе [2].

Например, если требуется сделать JOIN большой таблицы, то более оптимизированным решением будет вынести выборку данных во временную таблицу, и после этого сделать JOIN, так как это будет быстрее и выгоднее по памяти.

372

Также после завершения работы с временной таблицей ее лучше удалить и освободить ресурсы (рис. 5). Если не удалить ее, то таблица будет существовать до автоматической очистки (после закрытия соединения с сервером БД) [3].

CREATE TABLE »ClientSummary

(Id INT IDENTITY, Name NVARCHAR.50))

SELECT [IdJ,[Name] INTO »ClientSummary FROM [dbo].[Client] WHERE Name = 'DUMMY'

--some logic

SELECT [Id],[Name] FROM »ClientSummary: DROP TABLE »ClientSummary;

Рис. 5. Пример использования временных таблиц

Таким образом, при использовании данных рекомендаций можно повысить производительность базы данных, не прибегая к изменениям ее структуры.

Список литературы

1. Кэмпбелл Лейн, Мейджорс Черити. Базы данных. Инжиниринг надежности. СПб.: Питер, 2020. 304 с.

2. Грофф, Джеймс Р., Пол Н., Оппель, Эндрю Дж. SQL: Полное руководство. 3-е изд.: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2015. 960 с.

3. John L. Viescas, Douglas J. Steele, Ben G. Clothier Effective SQL: 61 Specific Ways to Write Better SQL. Addison-Wesley Professional, 2016. Т. 352.

Набродова Ирина Николаевна, канд. техн. наук, доцент, ira1978@tsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Кузнецов Григорий Алексеевич, магистрант, gregory.kuznetsov1998@gmail.com, Россия, Тула, Тульский государственный университет

IMPROVING DATABASE PERFORMANCE I.N. Nabrodova, G. A. Kuznetsov

The purpose of the study is to learn and determine the key points for optimizing their performance on loaded projects.

Key words: database, index, correlation query, stored procedure, trigger, temporary table.

Nabrodova Irina Nikolaevna, candidate of technical sciences, docent, ira1978@tsu.tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Kuznetsov Grigory Alekseevich, undergraduate, gregory.kuznetsov1998@gmail.com, Russia, Tula, Tula State University