, A principal with Relational Database Architects Inc.
, September 1998
Оригинал статьи можно найти по адресу
Чем лучше логическая модель,
тем выше производительность физической реализации базы данных
Приложение представляет собой небольшую биллинговую базу данных для телекоммуникационной компании. Месяц ушел на то, чтобы разобраться с бизнес-потребностями и утвердить проект. Был подобран высококвалифицированный штат. Два месяца были посвящены анализу и проектированию. Сильная группа администраторов БД произвела реализацию проекта. Через два месяца после завершения реализации обнаруживаются существенные проблемы с производительностью.
Сколько раз приходилось производить послереализационное обследование только для того, чтобы понять, соответствует ли производительность ожиданиям. И в конце концов удается убедиться в том, что анализу бизнес-процессов и данных было уделено достаточное время, что разработанная модель соответствует бизнесу, что база данных, созданная для удовлетворения потребностей приложения, корректно спроектирована и правильно реализована. Тем не менее, имеется причина, по которой эффективность базы данных недостаточна. Вызвана ли она ограничениями СУБД? Возможно. Но если это так, то СУБД будет влиять и на другие приложения. Более вероятно, что причиной является выбранный способ разработки логической модели и ее последующей трансляции в физическую модель при реализации. Неэффективное выполнение этих стадий влияет на производительность приложения. Как найти узкие места? Следует проанализировать базовые компоненты моделей, их характеристики и действия, которые можно предпринять для преобразования логической модели с тем, чтобы максимизировать производительность, продолжая поддерживать потребности исходной бизнес-модели.
