WYDAJNE PRZETWARZANIE DANYCH W TABELI Z MILIARDAMI REKORDÓW

Over time, systems connected to databases slow down. This is usually due to the increase in the amount of data stored in individual tables, counted even in the billions of records. Nevertheless, there are methods for making the speed of the system independent of the number of records in the database. One of these ways is table partitioning. When used correctly, the solution can ensure efficient operation of very large databases even after several years. However, not everything is predictable because of some undesirable phenomena become apparent only with a very large amount of data. The article presents a study of the execution time of the same queries with increasing number of records in a table. These studies reveal and present the timing and circumstances of the anomaly for a certain number of records.Z biegiem czasu systemy podłączone do baz danych zwalniają. Wynika to zwykle ze wzrostu ilości danych przechowywanych w poszczególnych tabelach, liczonych nawet w miliardach rekordów. Niemniej jednak istnieją metody uniezależnienia szybkości systemu od liczby rekordów w bazie danych. Jednym z tych sposobów jest partycjonowanie tabel. Przy prawidłowym zastosowaniu rozwiązanie to może zapewnić wydajne przetwarzanie danych w bardzo dużych bazach danych nawet po kilku latach działania. Jednak nie wszystko jest tak przewidywalne ponieważ niektóre niepożądane zjawiska ujawniają się dopiero przy bardzo dużej ilości danych. W artykule przedstawiono badanie czasu wykonania tych samych zapytań przy rosnącej liczbie rekordów w tabeli. Badania te ujawniają i przedstawiają moment i okoliczności występowania anomalii dla pewnej liczby rekordów