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La inserción de Spring data jpa en una tabla de particiones está llevando más tiempo en comparación con una tabla no particionada.

Necesitamos ayuda con el siguiente caso de uso.
Estamos insertando datos en Yugabyte DB utilizando Spring Data JPA (YSQL).
Hemos observado una diferencia significativa de tiempo en la tabla particionada durante el INSERT DML.
La aplicación está tardando aproximadamente de 6 a 10 veces más tiempo durante el registro de datos en la tabla particionada.
Realizamos un ejercicio con la conexión JDBC y esta vez no se observó mucha diferencia de tiempo.
Es decir, la aplicación tarda casi el mismo tiempo para una tabla particionada y no particionada.
La infraestructura base es la misma en ambos casos.

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    Solución para la Diferencia de Tiempo Significativa al Insertar Datos en Yugabyte DB usando Spring Data JPA

    Si te enfrentas a una diferencia de tiempo significativa durante el registro de datos en la tabla particionada en Yugabyte DB usando Spring Data JPA, puedes considerar las siguientes soluciones:

    1. Revisa el Código de tu Aplicación:
      • Verifica si el código está obteniendo datos en un solo hilo o en múltiples hilos.
      • Asegúrate de estar utilizando procesamiento por lotes (batch processing).
      • Revisa el uso de Spring Data JPA con Yugabyte DB y verifica el impacto de usar Spring Data JPA en lugar del controlador nativo de Yugabyte DB.
    2. Optimiza Yugabyte DB:
      • Verifica los parámetros de configuración de Yugabyte DB.
      • Mejora el clúster de Yugabyte DB para aumentar el rendimiento.
      • Utiliza el controlador nativo de Yugabyte DB en lugar de Spring Data JPA.
    3. Particionamiento:
      • Mejora el esquema de particionamiento de la tabla particionada.
      • Optimiza la clave de partición para distribuir los datos de manera uniforme en diferentes fragmentos.
      • Verifica si los datos están sesgados en algún fragmento en particular.
      • Re-particiona los datos para equilibrar los fragmentos.
      • Aumenta el número de fragmentos para distribuir la carga de manera uniforme.
    4. Indexación:
      • Identifica qué columnas se utilizan frecuentemente en cláusulas WHERE, JOIN y GROUP BY.
      • Crea un índice en esas columnas para mejorar el rendimiento de la consulta.
    5. Monitoreo de la Base de Datos:
      • Supervisa el rendimiento de la base de datos utilizando herramientas adecuadas.
      • Analiza los archivos de registro para identificar los problemas de rendimiento.
      • Monitorea el tráfico de red y la utilización de la base de datos para identificar los cuellos de botella.
      • Utiliza herramientas de perfilado para encontrar el cuello de botella en el código.

    En conclusión, si te enfrentas a una diferencia de tiempo significativa durante el registro de datos en la tabla particionada, puedes seguir las soluciones mencionadas anteriormente para mejorar el rendimiento de tu clúster de Yugabyte DB.

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