Классика баз данных - статьи
с увеличением производительности до любого
Но с увеличением производительности до любого уровня на тот же уровень прилива поднимается и жизненная лодка каждого человека. Если можно убыстрить работу базы данных на небольшой системе, то вам не требуется покупать слишком много оборудования, чтобы добиться результата. На самом деле, производительность является решающей мерой того, что делается. Это как при домашней уборке: вы должны этим заниматься, потому что иначе может произойти всякая ерунда.
Например?
Например, алгоритмы на порядок длиннее допустимых. Заклинание "производительность, производительность и производительность" по-прежнему актуально, потому что именно в этом мы состязаемся со своими конкурентами, и именно благодаря производительности наши клиенты получают возможность работать быстрее и качественнее.
Я думаю, что имеется еще один аспект баз данных, который часто игнорируется: утилиты, пограничные продукты. Об этом не слишком задумываются, но без утилит просто невозможно ничего сделать. Утилиты помогают эффективно загружать данные, выполнять резервное копирование и управлять организацией базы данных.
Видите ли Вы какие-либо исследовательские проблемы в связи с внешними утилитами, или же поддержка высокого уровня их производительности - это всего лишь дело хорошей инженерии?
В области утилит имеется чрезвычайно большое число проблем, особенно в современном мире "7x24", где недопустим простой во время резервного копирования. Обеспечение возможности выполнять эти операции в режиме on-line без нарушения идущей производственной работы действительно является инженерной и конструкторской проблемой.
Требуется ли что-нибудь в связи с этим от исследовательского сообщества, или же оно уже выполнило свою часть работы?
Я считаю, что исследовательское сообщество выполнило очень хорошую работу по игнорированию этих проблем.
Мне попадались статьи про массовую загрузку.
Я тоже встречал их, но, насколько я помню, в них говорилось не про загрузку в режиме on-line. Идея добавления, скажем, 10 Гб записей к таблице без нарушения процесса запросов к этой таблице - это нечто, чего я никогда не встречал в академической литературе.
