Grazie alle performance del DBMS SADAS un'importante realtà bancaria ha implementato il DWH e consente agli utenti un accesso agevole ed immediato ai dati aziendali.

                        

Numero totale di records caricati   46 mld 
Tabella più grande dei movimenti   1,3 mld 
Record aggiornati quotidianamente    dai 4 ai 6 mld 
Numero di DataBase   188
Tabelle per singolo DB   > 1000 
Numero medio di query giornaliere   780.000
Picco massimo di query giornaliere   2.600.000 
Tempo medio di risposta   < 0,03 sec
Concorrenza massima query   120

 

Introduzione degli Hint per personalizzare la modalità di esecuzione delle query.

Gli Hint sono dei commenti che è possibile inserire nella stringa che contiene la query e che sono in grado di modificare il comportamento del motore di Sadas. Il comportamento del motore viene influenzato dall’hint solo per l’esecuzione della query che lo contiene.

Inoltre la loro attivazione nel motore e la modalità di utilizzo nella stringa è parametrizzabile. Il comportamento del motore può anche essere modificato non solo per la esecuzione della query corrente, ma anche persistentemente per tutta la durata della corrente connessione. Per fare ciò è possibile utilizzare dei comandi per valorizzare alcune specifiche variabili della connessione.

 

Ottimizzazione del parallelismo Intraquery (parallelismo per ottimizzare le performance della singola query) ed Interquery (parallelismo per ottimizzare le performance del motore in presenza di query concorrenti).

Punti di intervento:
• Miglioramenti della gestione dell’Heap per ridurre gli effetti negativi della Heap Contention (frequenti richieste concorrenti di allocazione dinamica di segmenti di memoria da parte di thread).
• Nuovi algoritmi per la gestione automatica e/o guidata del parallelismo nei Nested Loop.
• Resizing dei buffer locali ad alcuni algoritmi paralleli per l’ottimizzazione dell’utilizzo della cache di primo e di secondo livello.
• Ridisegno degli algoritmi paralleli e della loro schedulazione per ridurre la frequenza degli switch context dei thread.

Risultati:
• Tempi complessivi di throughput delle query migliorati di un ordine di grandezza in presenza di numerose richieste concorrenti.
• Tempi di risposta migliorati del 50% in presenza di query con operatori di Union e riduzione del picco di utilizzo della RAM del 50%.

 

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