OLAP.RU: Buffer Pool Extension в SQL Server 2014, сравнительное тестирование производительности

Давайте посмотрим поближе, насколько можно ускорить производительность вашей системы с помощью BPE. Для тестирования я буду использовать виртуальную машину с 4 Гб оперативной памяти. Я создал отдельную базу данных с одной таблицей. В таблице всего 2 столбца [id] и [n]. Первый столбец имеет целочисленный тип данных и является первым ключом с кластеризованным индексом на нем. Второй столбец просто выполняет роль каких-то данных в системе.

Размер таблицы получается чуть больше 1 Гб и в первом тесте она целиком будет помещаться в память. Это так называемая идеальная ситуация, когда памяти хватает для всех оперативных данных.

Тестирование будет заключаться в том, что я буду выполнять 10000 случайных запросов на выборку одной строки данных. Это хороший пример OLTP нагрузки на чтение. Данный запрос я буду выполнять несколько раз и считать среднее арифметическое результатов:

Итак, результаты первого теста, когда все данные в оперативной памяти и BPE отключен: 1.4 секунды. Это так называемая идеальная ситуация, когда памяти достаточно и все данные находятся в кэше.

Во втором результате я слегка модифицирую запрос и добавлю в него команду очистки Buffer Pool, чтобы посмотреть на "худший" вариант, когда в кэше нет никаких данных.

Во третьем тесте я ограничу размер максимально доступной памяти для SQL Server до 256 Мб - это почти в 4 раза меньше, чем размер данных и попробую повторить тест. При этом стоит отметить, что во время теста в кэше не находилось больше чем 90 Мб от всех данных в таблице, что составляет примерно только 8% от всего объема. Результат: 1 минута 56 секунд. Получилось вполне ожидаемо.

В четвертом тесте я включу Buffer Pool Extension размером 4 Гб и сделаю полное сканирование таблицы перед началом теста, чтобы все данные были либо в памяти, либо в BPE. Стоит отметить, что практически все данные размещаются в BPE, т.е. SQL Server старается поместить все чистые страницы туда и не держать их в памяти. Результат теста: 4.6 секунды. Это в 3 раза хуже, чем если бы данные находились в памяти, но в 25 раз лучше, чем случайно считывать их с диска, если памяти не хватает. Вполне достойно на мой взгляд.

И последний, пятый тест. Всю базу данных я размещу на SSD диске, отключу BPE и буду очищать кэш каждый раз перед запуском. Результат: 6.3 секунды - даже медленнее, чем использовать BPE.

№ теста	Описание теста	Результат, время
1	Все данные находятся в памяти.	1.5 сек.
2	Все данные находятся на диске, ("холодный" кэш, в памяти данных нет).	2 мин. 02 сек.
3	Размер оперативной памяти ограничен. В кэше находится примерно 8% от всего объема данных.	1 мин. 56 сек.
4	Размер оперативной памяти ограничен как в тесте №3, но включен BPE - практически все данные находятся в BPE, а не в памяти.	4.6 сек.
5	База данных расположена на SSD, ("холодный" кэш, в памяти данных нет).	6.3 сек.

Итак, какой вывод можно сделать из тестирования. Использование BPE может заметно ускорить случайную выборку данных из таблицы, если памяти недостаточно для полного кэширования таблицы. При этом очень интересны результаты четвертого и пятого тестов - получается, что использовать BPE может быть выгоднее, чем располагать базу на SSD. Но опять же, стоит оговориться, что мое тестирование не отражает вашей ситуации и данные могут заметно различаться. Поэтому перед внедрением стоит протестировать опцию на вашей конкретной нагрузке и только после этого принимать решение. Если вы тоже тестировали BPE и у вас получаются другие результаты - предлагаю поделиться и обсудить это в комментариях к заметке.