Num qualuqer sistema de informação, talvez o contributo mais importante para o seu desempenho seja a definição das estruturas de dados que o vão suportar...
Após tantos anos decorridos da criação do modelo relacional, é ainda habitual criarem-se bases de dados não normalizadas e que a desculpa para a desnormalização das mesmas seja sempre a mesma: performance.
Este problema afecta em maior grau os chamados sistemas de OLTP, ou seja, bases de dados muito dinâmicas com grande percentagem de operações de alteração de dados em relação ao total de operações realizadas.
Embora haja casos específicos em que um pequeno grau de desnormalização traz alguma melhoria de performance, são situações que envolvem a replicação de dados em tabelas diferentes, o que obriga a um maior esforço dos programadores do sistema para que não existam dados incoerentes. Esta duplicação de dados vai aumentar o espaço necessário para guardar a base de dados e a complexidade das operações de alteração de dados.
Um outro problema que afecta a performance dos sistemas de informação é o tipo de dados com que se criam os diversos camposnas tabelas. Muitas vezes, ao tentar definir o tipo de dados que queremos atribuir a determinado campo deparamo-nos com a dificuldade de prever os valores que irão "povoar" esse campo e existe sempre a tendência de "usar o maior que se possa", ou seja, definir os campos de inteiros como BIGINT e os campos de caracteres como VARCHAR(2000) ou algo semelhante. Para além deste erro, existem outros que indicam desperdício de recursos, tais como usar dois campos DATETIME para guardar data e hora de entrada (um dos campos só tem datas e o outro só tem horas)...
Ao estruturar correctamente os dados, e criar código SQL eficiente estamos a contribuir de modo muito importante para que o sistema de informação tenha a maior performance possível.
No caso de ser necessário alterar ou expandir um esquema que tenha erros de concepção pode ser mais fácil redesenhar o sistema (ou a parte a intervencionar) do que tentar rodear os problemas, pois como diz o ditado popular: "O que nasce torto, tarde ou nunca se endireita".
1 comentário:
"Normalized data is for sissies" (Cal Henderson, 2004)
;-)
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