Técnicas de tuning lógico

Não devemos pensar em um banco de dados somente como armazenamento de dados, mas sim, atentar para como ele processa e trata essas informações de forma sistêmica, consistente e íntegra.

O tratamento dessas informações pode ocorrer de diversas formas, utilizando soluções que são apresentadas por diferentes arquitetos (por exemplo: client/server, três camadas e camada de abstração de dados). Seja qual for a solução, o que interessa no final é a disponibilidade dos dados.

Quando se trata de bancos de dados de missão crítica, a pressão sofrida pela equipe responsável pelo ambiente de produção (em TI) da empresa costuma ser muito maior, já que há a necessidade de disponibilidade de dados em regime de vinte e quatro horas por dia durante os sete dias da semana.

Normalmente são pouquíssimas as janelas de manutenção e uma instabilidade, mesma que momentânea, pode criar problemas que são sentidos imediatamente por todos os usuários conectados.

Evitar momentos de instabilidade e se antecipar é uma tarefa do DBA para o ambiente de produção. Essa atividade é um pouco diferente do DBA que está ligado a projetos e que irá modelar o banco de dados e encontrar a melhor forma de processamento e armazenamento de informações. No entanto, esse último é igualmente responsável pelo desempenho do ambiente produtivo.

Em muitas empresas, o mesmo profissional atua nas duas funções justamente para ajudar a área de desenvolvimento de aplicações e implementar, desde o início do projeto, todas as regras, normas e modelagem que o DBA acredita ser mais viável para aquele projeto.

Quando existem dois DBAs desenvolvendo papéis diferentes, sendo um em projetos e outro em produção, a comunicação entre eles deve ser finamente ajustada, porque é dessa parceria que sairão os bancos com os melhores desempenhos.

Existem empresas que nunca contrataram um DBA. Não é raro encontrar empresas com servidores superdimensionados para bases que jamais tiveram qualquer tratamento ou manutenção, assim como também não é raro encontrar empresas que possuem servidores subdimensionados. No entanto, existem técnicas que podem ajudar a encontrar vários problemas e tratá-los rapidamente.

A configuração adequada de alguns itens do banco de dados pode garantir um excelente desempenho. Itens como auto crescimento dos arquivos de bancos, índices, fragmentação e shrink (diminuição dos arquivos de banco) são fáceis de configurar, requerem pouco esforço e dão uma excelente resposta.

Características diferentes, tratamentos diferentes

No geral, costuma-se classificar bancos de dados em três modelos diferentes:

1. Missão crítica: é um banco de dados de alta disponibilidade e pouco volume de dados.

Por exemplo, quando uma consulta ao saldo da conta corrente é feita, o banco de dados envolvido nessa consulta será um banco de missão crítica e necessariamente conterá apenas os dados do mês de competência, ou seja, apenas do mês corrente.

Os dados do último trimestre ficarão em um banco diferente e os dados históricos ficarão em um outro banco. Ao final do mês, os dados são migrados de um banco para o outro e o mês de competência ficará vazio.

Isso garante que haverá alto desempenho nas consultas de saldos e extratos e, talvez, um pouco menos de desempenho nas consultas do último trimestre. À medida que o período desejado aumenta, o desempenho tende a diminuir;

2. Grande volume: é um banco de dados que contém milhares de registros e suas tabelas e índices são enormes. Normalmente são usados para guardar dados históricos e que não sofrerão mais alterações, mas que com certeza, sofrerão muitas consultas. É nesse tipo de banco onde estão os dados históricos de uma conta corrente;

3. Grande concorrência: é um banco de dados que não chega a ter um grande volume de dados e que, às vezes, não tem a mesma característica de um banco de missão crítica, porém, é muito acessado para consultas e alterações diversas. Alguns exemplos são os bancos de indicadores econômicos ou um banco que registra dados de entrada e saída de funcionários. " [...] continue lendo...