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Binäre Optionen Demokonto Kostenlos EchtesSQL-Dialekt und schrieb einen Motor um diese Abfragen gegen Cloud-Spanner, versucht, die Merkmale der ursprunglichen Arbeitsbelastung zu replizieren. von der Probe zu replizieren wir. in der Regel mit einer Gleichverteilung abgefragt; vor kurzem sind die eingefugte Zeilen mit gro?erer Haufigkeit abgefragt. Re Abfragen generieren, anstatt die genaue Abfragen aus der ursprunglichen Arbeitsbelastung. Wir versuchen auch, die Verteilung der Werte fur die Abfrageparameter ubereinstimmen. Obwohl die Abfragen generiert werden, sind die Daten, auf denen wir testen, eine Kopie unserer Produktionsdatenbank. Dennoch glauben wir, unsere synthetischen Tests robust ist. Allerdings wir kummern uns mussen um zustellen, dass die Arbeitsbelastung die Stichprobe repliziert, gibt synthetische Tests uns eine kontrollierte, saubere und skalierbare Moglichkeit zum Experimentieren mit der Belastung der Auskunftspflichtigen Spanner.

Hier sind die Abfragen in der synthetischen Arbeitsauslastung enthalten. synthetische Arbeitslast bei n Abfragen pro Sekunde tendenziell er fur eine Datenbank zu handhaben als n Produktion Abfragen pro Sekunde, weil Rand Fall Abfragen ubergro?en Einfluss auf die Leistung haben. wahlt alle Begriffe aus einer Liste von Satzen. Laden der Anwendung zu schreiben. Zum Beispiel konnen wir Tests mit beliebig hoher Abfrage Preise unabhangig von der Gro?e oder der Durchsatz der ursprunglichen Stichprobe ausfuhren. Ve abgestimmt die InnoDB-Puffer-Pool zu 340 GiB. Alle Festplatten auf GCE sind aus der Ferne montiert.

Anderen Workloads verrichten viel anders. Denken Sie daran, dass dies eine ziemlich schmale Test. Ve versucht MySQL und Cloud Schraubenschlussel Leistung in diesem speziellen Fall fair zu vergleichen.

wichtig, nicht nur, um die Abfragen sich in synthetischen Tests vertreten, sondern auch um die Ortschaft Merkmale der Abfragen zu replizieren. Kapazitat-Cluster kann leicht handhaben Arbeitslasten, die unsere MySQL-Infrastruktur zu Strecken. Abfragen pro Sekunde schafft einen Uberblick uber Leistung. Es fuhrt mit deutlich hoherer Latenz auf MySQL und etwas hoheren Latenz fur Spanner. Der Schlussel zum Mitnehmen von unseren Tests war, dass Cloud Spanner Abfragen hoheren Latenz bei geringen Durchsatzen im Vergleich mit einer virtuellen Maschine lauft MySQL. QPS, Spanner Latenz ist im Wesentlichen unverandert, wahrend MySQL Latenz aufgesprungen ist. Da wir unsere Leistung-Decke zu erreichen und MySQL unterstreichen, beginnen wir mittlere Latenzen steigen sehen.

Abfrage 5, die wahlt mehrere vollstandige Satze und dann filtert sie, ist das teuerste der Abfrage-Suite. Dies ist ein sehr er Test. Knotendatenbank versus Spanner. Core-MySQL-Maschine mit der beschriebenen Arbeitslast. Wenn MySQL in der Nahe der Grenze auf den Durchsatz ist, erhoht Latenz drastisch. In jede dieser Konfigurationen fanden wir den maximalen Durchsatz, an dem wir die Abfrage Arbeitsbelastung fuhren konnte.

bei leichten Arbeitslasten zeigt MySQL hoheren p99 Latenz. In diesen Diagrammen kann man auch beobachten, dass Spanner nahezu linear skaliert. Skalierbarkeit der Datenbank ist das Hauptziel unserer Experimente mit Spanner, so dass wir Abfragewartezeit von 9, 15 und 30 Spanner Knoten verglichen. immer Koordination overhead bei der Kommunikation mit zusatzlichen Knoten. Wenn Spanner die Durchsatzleistung erreicht ist jedoch der mittlere Latenz weitgehend unverandert, obwohl Latenz erhoht am Heck, die Sie in die p99 Diagramm sehen konnen. In der Praxis konnten Sie Shard die Arbeitslast auf mehrere MySQL-Maschinen, was bedeutet, dass es moglich ist zu einem Arbeitsaufwand von dieser Gro?e auf MySQL laufen, aber zu tun, so dass Sie eine zusatzliche Schicht der Komplexitat einfuhren wurde. relativ wenig zusatzlichen Aufwand als die Clustergro?e wird verdoppelt.

Wie verandert die Abfragedurchsatz erhohen wir die Anzahl der Knoten? Oben haben wir gesehen, wie die Latenz auf diese beiden Systeme andert, wenn die Abfragen pro Sekunde verandern. Zum besseren Verstandnis Spanner experimentieren wir auch mit der Anzahl der Spanner Knoten. Wir variiert die Anzahl der Knoten wahrend der Abfrage Durchsatz konstant halten. Wie verandert die Abfragewartezeit wie wir die Anzahl der Knoten erhohen? Wir beobachteten eine negative Korrelation zwischen Knoten und die mittlere Abfragewartezeit.

dann wahlen Sie Qps und Ausrichtung auf das nachste Inkrement von 100, die Cloud Spanner bequem ausfuhren konnen, ohne zu fallen hinter dem Ziel. Ve variiert die Anzahl der Knoten und beobachtet, dass der maximale Durchsatz Spanner zu handhaben konnte gegeben eine feste Anzahl von Kunden, die Durchfuhrung von Tests. aber naturlich einige Dinge, die Sie durch Experimentieren entdecken. Es scheint, dass die Abfragelast mehr vertreibt Rechenkapazitat hinzufugen und reduziert die Behauptung, die Latenz senkt. Die Starke dieses Effekts wahrscheinlich hangt der Abfragearbeitsauslastung. Dies durfte mit einem verteilten System. Maulschlussel Abfragewartezeit ist positiv korreliert mit der Anzahl der Teilungen, die eine bestimmte Abfrage zugreifen muss.

Das wichtigste: mit Cloud Spanner Sie haben leicht hoheren Latenz fur e Abfragen mit MySQL im Vergleich, sondern eine weitaus skalierbare Datenbank. Was wir nicht zu erwarten, war jedoch die Wirkung von einem sekundaren Index auf die Abfrageleistung. hohe Arbeitsbelastung, entdeckten wir, dass Masse schreibt die Leistung von Abfragen mithilfe des sekundaren Indexes erheblich beeintrachtigen wurde. jede Datenbank macht Architekturentscheidungen, die Sie optimieren sollten. maximale Anzahl von Spalten pro Spanner Knoten. Da Spanner verwendet pessimistische Sperren eine Masse mit Schreiben aktualisiert ein Sekundarindex viele Risse, wodurch entsteht Streit fur Lesevorgange, die diesen sekundaren Index verwenden. Also dauert eine Abfrage, die auf 10 Zeilen in unterschiedlichen Teilen der primaren Schlusselraum zugreift langer als man wo befinden sich die Schlussel auf die gleiche Teilungen.

Obwohl unser schreibt starke Ortschaft hatte, bedeutete der sekundare Index, dass eine Reihe von Teilungen mussen aktualisiert werden, wenn eine Gro?teil schreiben zu tun. nicht moglich, vorherzusagen, die minimale Knoten setzen Sie ohne Experimente. Dadurch konnen Probleme bei der Kapazitatsplanung.

Fur bedeutende Workloads macht es mehr Sinn. Kosten im Vergleich zu anderen Optionen ist ein weiterer Bereich, der Ihre Arbeit sehr viel abhangt. Split-Optimierung erzeugt einen uberraschenden Effekt: es ware unmoglich, die Anzahl der Knoten in Ihrer Datenbank zu reduzieren, auch wenn Sie zuvor die Datenbank mit dieser Zahl von Knoten ausgefuhrt wurde. Beispielsweise Sie moglicherweise nicht in der Lage, automatische Skalierung ein Cloud-Spanner-Cluster auf eine Gro?e Ihrer Wahl wenn es den Spagat fur einen gro?eren Cluster optimiert. Die Beispiel-Arbeitslast zeigen wir oben lauft in der Produktion auf 3 gro?en GCE-Instanzen mit SSD-Laufwerke. Es dauert ein Jahrzehnt, um eine Datenbank zu schreiben.



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