Optimização e Avaliação do Desempenho e Recuperação em SGBD na Presença de Falhas de Operador
Authors
Abstract
As falhas de operador são actualmente consideradas uma das principais causas de indisponibilidade em sistemas de gestão de bases de dados (SGBD). Apesar da maior parte dos SGBD existentes possuírem mecanismos de recuperação bastante completos, a eficiência desses mecanismos é difícil de caracterizar. Por outro lado, a optimização de grandes SGBD é uma tarefa complexa e os administradores tendem em concentrar-se no desempenho, esquecendo muitas vezes os mecanismos de recuperação. A elevada complexidade destes mecanismos e o facto de raramente existir algum retorno sobre a eficiência de uma determinada configuração (em termos de recuperação), facilmente explicam este cenário.Neste trabalho é proposta uma abordagem experimental para a avaliação do desempenho e da recuperação em SGBD. Esta abordagem baseia-se na extensão de benchmarks para avaliação do desempenho, através da introdução de dois novos elementos: 1) medidas relacionadas com a recuperação; e 2) uma faultload (conjunto de falhas ou condições que levem à activação dos mecanismos de recuperação) baseada em falhas de operador.
Para além de constituir a primeira proposta de extensão de uma benchmark para avaliação do desempenho, de modo a permitir a caracterização da recuperação, este trabalho propõe ainda uma classificação e um método de emulação para falhas de operador em sistemas de bases de dados. Este método consiste na execução de comandos de administração errados, usando exactamente as mesmas ferramentas utilizadas pelos administradores de bases de dados no seu dia-a-dia (o que garante uma fiel reprodução deste tipo de falhas). As principais falhas de operador possíveis em três SGBD existentes no mercado, são identificadas e classificadas.
A abordagem experimental proposta é demonstrada através de um exemplo concreto de avaliação do desempenho e recuperação de diferentes configurações de um SGBD Oracle 8i, através da extensão da benchmark TPC-C. Esta abordagem experimental é genérica (i.e., pode ser aplicada em qualquer SGBD) e totalmente automática. A tese termina com a análise e discussão dos resultados obtidos, sendo propostos alguns guias que podem ser usados para alcançar o melhor compromisso entre o desempenho e a recuperação.