Hagamos un peque\u00f1o experimento mental.<\/p>\n
S\u00ed, lo s\u00e9, pensando. \u00bfQui\u00e9n quiere hacer eso?<\/p>\n
\u00a1Espera!<\/p>\n
Antes de que me dejes de lado y pases al siguiente post sobre \u00edndices sexys...<\/p>\n
Al menos dame un par de minutos.<\/p>\n
Supongamos que tiene un sitio web.<\/p>\n
Bueno, no cualquier sitio web...<\/p>\n
Eso es demasiado gen\u00e9rico.<\/p>\n
Digamos que tienes un sitio web de viajes.<\/p>\n
Un lugar donde la gente viene a hacer reservas de avi\u00f3n.<\/p>\n
Creo que todos hemos usado uno de esos alguna vez.<\/p>\n
As\u00ed, sus usuarios llegan a su sitio y quieren ver qu\u00e9 vuelos est\u00e1n disponibles.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es lo primero que hacen?<\/p>\n
\u00bfEscriben una pregunta a mano?<\/p>\n
Hoy en d\u00eda, no.<\/p>\n
Probablemente empiecen seleccionando desde d\u00f3nde quieren salir.<\/p>\n
Su aeropuerto local.<\/p>\n
Y luego probablemente quieran seleccionar a d\u00f3nde quieren ir.<\/p>\n
As\u00ed que, dos opciones, ambos aeropuertos.<\/p>\n
Podr\u00edas hacerles adivinar qu\u00e9 aeropuertos hay cerca.<\/p>\n
Por lo general, introduzco la ciudad a la que tengo que ir y dejo que el sitio web averig\u00fce a qu\u00e9 aeropuerto tengo que volar.<\/p>\n
Pero supongamos que sus usuarios ya conocen los aeropuertos de ambos extremos de su viaje.<\/p>\n
Facilita nuestro peque\u00f1o experimento mental.<\/p>\n
Por tanto, debe presentar al usuario una lista de aeropuertos entre los que elegir.<\/p>\n
S\u00ed, ser\u00e1 una larga lista.<\/p>\n
Parece que hay muchos aeropuertos repartidos por el mundo.<\/p>\n
S\u00f3lo cargando nuestro cubo de muestras de viaje tenemos casi 2.000.<\/p>\n
T\u00edo, \u00a1son muchos aeropuertos!<\/p>\n
Alguien introdujo muchos datos...<\/p>\n
Pero lo bueno de los aeropuertos es que no cambian tan a menudo.<\/p>\n
Quiero decir, s\u00ed, se est\u00e1n construyendo nuevos...<\/p>\n
Y a los viejos dej\u00e1ndolos en la ruina...<\/p>\n
Pero todo eso ocurre con el tiempo.<\/p>\n
Por lo general, el abandono de un aeropuerto se debe a la construcci\u00f3n de otro m\u00e1s nuevo y brillante.<\/p>\n
Y se tarda mucho tiempo en construir un nuevo aeropuerto.<\/p>\n
No es que los vomiten todos los d\u00edas.<\/p>\n
As\u00ed que, volviendo a nuestra lista de aeropuertos...<\/p>\n
Larga o no, tendr\u00e1 que proporcionar alg\u00fan tipo de lista de aeropuertos para que el usuario elija.<\/p>\n
Y si su sitio web tiene mucho tr\u00e1fico, puede haber muchos usuarios.<\/p>\n
Y todos queremos que nuestros sitios web est\u00e9n ocupados.<\/p>\n
As\u00ed que vamos a seguir adelante y asumir que nuestro sitio web no s\u00f3lo ocupado ...<\/p>\n
Est\u00e1 muy ocupado.<\/p>\n
Millones de usuarios cada d\u00eda.<\/p>\n
Miles de usuarios cada minuto.<\/p>\n
Son muchas veces las que tienes que servir esa lista de aeropuertos.<\/p>\n
As\u00ed pues, vamos a empezar suponiendo que los documentos del aeropuerto de tu bucket de Couchbase est\u00e1n estructurados como los de nuestro bucket de muestra de viajes.<\/p>\n
Oye, viene con nuestro producto Couchbase Server, \u00a1m\u00e1s vale usarlo!<\/p>\n
Facilita las cosas...<\/p>\n
As\u00ed pues, basta con enumerar los aeropuertos mediante una simple consulta N1QL:<\/p>\n
SELECT `travel-sample`.*\r\nFROM `travel-sample`\r\nWHERE type = \"airport\"\r\n;<\/pre>\nNos da esto:<\/p>\n
[\r\n {\r\n \"airportname\": \"Calais Dunkerque\",\r\n \"city\": \"Calais\",\r\n \"country\": \"France\",\r\n \"faa\": \"CQF\",\r\n \"geo\": {\r\n \"alt\": 12,\r\n \"lat\": 50.962097,\r\n \"lon\": 1.954764\r\n },\r\n \"icao\": \"LFAC\",\r\n \"id\": 1254,\r\n \"type\": \"airport\",\r\n \"tz\": \"Europe\/Paris\"\r\n },\r\n {\r\n \"airportname\": \"Peronne St Quentin\",\r\n \"city\": \"Peronne\",\r\n \"country\": \"France\",\r\n \"faa\": null,\r\n \"geo\": {\r\n \"alt\": 295,\r\n \"lat\": 49.868547,\r\n \"lon\": 3.029578\r\n },\r\n \"icao\": \"LFAG\",\r\n \"id\": 1255,\r\n \"type\": \"airport\",\r\n \"tz\": \"Europe\/Paris\"\r\n },\r\n...\r\n]<\/pre>\nHmm, no va a ser f\u00e1cil encontrar lo que nuestros usuarios necesitan en esto. Tal vez si lo ordenamos por el c\u00f3digo de aeropuerto de la FAA, y luego eliminamos aquellos en los que el c\u00f3digo es nulo...<\/p>\n
[\r\n {\r\n \"airportname\": \"Lansdowne Airport\",\r\n \"city\": \"Youngstown\",\r\n \"country\": \"United States\",\r\n \"faa\": \"04G\",\r\n \"geo\": {\r\n \"alt\": 1044,\r\n \"lat\": 41.1304722,\r\n \"lon\": -80.6195833\r\n },\r\n \"icao\": null,\r\n \"id\": 8534,\r\n \"type\": \"airport\",\r\n \"tz\": \"America\/New_York\"\r\n },\r\n {\r\n \"airportname\": \"Moton Field Municipal Airport\",\r\n \"city\": \"Tuskegee\",\r\n \"country\": \"United States\",\r\n \"faa\": \"06A\",\r\n \"geo\": {\r\n \"alt\": 264,\r\n \"lat\": 32.4605722,\r\n \"lon\": -85.6800278\r\n },\r\n \"icao\": null,\r\n \"id\": 8317,\r\n \"type\": \"airport\",\r\n \"tz\": \"America\/Chicago\"\r\n },\r\n...\r\n]<\/pre>\nEso est\u00e1 mejor, pero son m\u00e1s datos de los que necesitamos proporcionar al sitio web.<\/p>\n
As\u00ed pues, reduzcamos lo que estamos devolviendo al c\u00f3digo de la FAA, el nombre del aeropuerto, la ciudad y el pa\u00eds:<\/p>\n
[\r\n {\r\n \"airportname\": \"Lansdowne Airport\",\r\n \"city\": \"Youngstown\",\r\n \"country\": \"United States\",\r\n \"faa\": \"04G\"\r\n },\r\n {\r\n \"airportname\": \"Moton Field Municipal Airport\",\r\n \"city\": \"Tuskegee\",\r\n \"country\": \"United States\",\r\n \"faa\": \"06A\"\r\n },\r\n...\r\n]<\/pre>\nBien, ahora vamos a lo que buscamos.<\/p>\n
Por lo tanto, si hacemos una consulta obtendremos, digamos, un tiempo de respuesta de unos 50-60 ms.<\/p>\n
No est\u00e1 mal.<\/p>\n
Pero con miles de peticiones de esta lista cada minuto...<\/p>\n
Hmm, tal vez podamos acelerar las cosas un poco.<\/p>\n
Hagamos una consulta cubierta a\u00f1adiendo nuestro propio \u00edndice que incluya todo lo que necesitamos.<\/p>\n
CREATE INDEX myFaaIndex on `travel-sample`(faa asc,airportname,city,country)\r\nWHERE type = \"airport\" AND faa IS NOT NULL;<\/pre>\nY ahora volvemos a ejecutar la consulta y obtenemos un tiempo de respuesta en torno a 17,5 ms.<\/p>\n
Mucho mejor.<\/p>\n
Pero, \u00bfes posible hacerlo a\u00fan mejor?<\/p>\n
Esta lista ser\u00e1 solicitada miles de veces cada minuto.<\/p>\n
Esos milisegundos se acumulan.<\/p>\n
\u00bfY si tomamos los resultados de esta consulta y los guardamos en un \u00fanico documento?<\/p>\n
Llam\u00e9mosla \"lista_de_aeropuertos\".<\/p>\n
As\u00ed que ahora, si ejecutamos una consulta seleccionando todo el documento con la cl\u00e1usula \"USE KEYS\":<\/p>\n
SELECT `travel-sample`.*\r\nFROM `travel-sample`\r\nUSE KEYS \"airport_list\";<\/pre>\nEsto nos da un tiempo de respuesta de unos 14,5 ms.<\/p>\n
Hmm, \u00a1ahorr\u00e9 otros 3 milisegundos enteros!<\/p>\n
Y podr\u00edamos ahorrar otro medio milisegundo o dos si utilizamos el acceso clave-valor y obtenemos el documento por su ID directamente del servicio de datos.<\/p>\n
Para un documento que debe servirse miles de veces por minuto.<\/p>\n
Millones de veces al d\u00eda.<\/p>\n
Esos milisegundos se acumulan.<\/p>\n
S\u00ed, ya lo s\u00e9. Los aeropuertos cambian de vez en cuando.<\/p>\n
S\u00ed, pero no cambian muy a menudo.<\/p>\n
S\u00ed, este documento tendr\u00e1 que ser sustituido cada cierto tiempo.<\/p>\n
Pero esa es una operaci\u00f3n que no est\u00e1 sirviendo a un sitio web de alta actividad.<\/p>\n
As\u00ed que a qui\u00e9n le importa lo lento (comparativamente) que pueda ser el proceso.<\/p>\n
Adem\u00e1s, \u00a1ya no necesito mi \u00edndice de cobertura!<\/p>\n
Puedo ahorrar un poco de espacio en mi servidor de \u00edndices.<\/p>\n
\u00a1Woo-hoo! \u00a1Bonus!<\/p>\n
S\u00ed, lo s\u00e9. Me emociono con cosas raras...<\/p>\n
Bien, esto ha sido un ejercicio para reducir el tiempo de respuesta en milisegundos. \u00bfQu\u00e9 tal una consulta que tarda un poco m\u00e1s y hace m\u00e1s?<\/p>\n
Supongamos que dirige un centro de llamadas y es importante controlar la rapidez con la que su equipo atiende las llamadas entrantes...<\/p>\n
Bien, seamos un poco m\u00e1s espec\u00edficos.<\/p>\n
Supongamos que desea disponer de un cuadro de mandos que muestre cu\u00e1ntas llamadas se han contestado en cinco segundos, en diez segundos y el n\u00famero total de llamadas que han entrado hoy.<\/p>\n
Algo as\u00ed como...<\/p>\n
SELECT SUM(five) as fiveCount, SUM(ten) as tenCount, SUM(incoming) as callCount\r\nFROM\r\n (SELECT\r\n CASE \r\n WHEN connectTime = 0 AND (endTime - startTime) <= 5000 THEN 1 \r\n WHEN connectTime > 0 AND (acceptTime - startTime) <= 5000 THEN 1\r\n ELSE 0 END as five,\r\n CASE \r\n WHEN connectTime = 0 AND (endTime - startTime) <= 10000 THEN 1 \r\n WHEN connectTime > 0 AND (acceptTime - startTime) <= 10000 THEN 1 \r\n ELSE 0 END as ten, \r\n 1 as incoming \r\n FROM sigc \r\n WHERE type='cdr' AND startTime > $today\r\n AND callType BETWEEN 10 AND 2000) as calls\r\n;<\/pre>\nAs\u00ed, se empieza con un \u00edndice sobre las propiedades startTime y callType, limit\u00e1ndolo a documentos de tipo \"cdr\", s\u00f3lo para descubrir que se tarda alrededor de un segundo en ejecutar esta consulta.<\/p>\n
Y \u00e9sta no es la \u00fanica consulta que querr\u00e1s utilizar para rellenar tu cuadro de mandos...<\/p>\n
\u00a1Uf, esto va a ser tan lento como la melaza!<\/p>\n
De acuerdo, vamos a crear un nuevo \u00edndice con todas las propiedades, haciendo una consulta cubierta, s\u00f3lo para descubrir que, aunque ha mejorado, sigue tardando unos 100 milisegundos.<\/p>\n
\u00a1Eso es una mejora de 10 veces! Es genial, \u00bfverdad?<\/p>\n
S\u00f3lo que tu tablero de mandos sigue actualiz\u00e1ndose como si funcionara en melaza.<\/p>\n
Melaza fina y acuosa, pero a\u00fan as\u00ed...<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 podemos hacer para mejorar esto?<\/p>\n
\u00bfY si, en lugar de utilizar esta consulta para alimentar el cuadro de mandos, tomamos el resultado y lo utilizamos para crear un nuevo documento con s\u00f3lo los resultados?<\/p>\n
Algo con un nombre conocido, como call_stats_...<\/p>\n
Y podemos ejecutar esta consulta en un temporizador, utilizando un cron job, o lanzarla utilizando el servicio Couchbase Eventing.<\/p>\n
S\u00f3lo si lo activamos desde el servicio Eventing, probablemente querremos ejecutarlo con una consistencia de escaneo de al menos at_plus para incluir la actualizaci\u00f3n del documento que est\u00e1 utilizando para activar la consulta.<\/p>\n
Pero ahora, cuando recuperamos el documento resultante, obtenemos tiempos de respuesta de un solo d\u00edgito de milisegundo, \u00a1lo que supone una mejora del rendimiento de casi 1.000 veces!<\/p>\n
Y ahora tenemos un salpicadero con capacidad de respuesta.<\/p>\n
\u00a1\u00a1\u00a1WOO-HOO!!!<\/p>\n
Ahora estamos hablando de velocidad turbo.<\/p>\n
Entonces, \u00bfcu\u00e1l es la lecci\u00f3n de estos dos escenarios?<\/p>\n
Pues bien, al tomar cualquier proceso que necesit\u00e1ramos realizar en los datos y convertirlo en tareas en segundo plano, de modo que nuestras solicitudes interactivas de datos no impliquen ning\u00fan proceso, hemos agilizado mucho las cosas...<\/p>\n
M\u00e1s r\u00e1pido que una bala.<\/p>\n
Disc\u00falpenos Superman, estamos pasando...<\/p>\n
\u00bfEra tan doloroso ese experimento mental?<\/p>\n
Ahora vamos con esos \u00edndices sexys...<\/p>\n
Couchbase, el poder de los empollones de datos de todo el mundo...<\/p>\n
(\u00a1Eh, Peter, creo que ya tengo nuestro nuevo eslogan!)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Let\u2019s do a little thought experiment. Yeah, I know, thinking. Who wants to do that? Wait! Before you tune me out and browse on to the next post on sexy indexes… At least give me a couple of minutes. Let\u2019s […]<\/p>","protected":false},"author":41537,"featured_media":7781,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1814,1819],"tags":[],"ppma_author":[9086],"class_list":["post-7782","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-application-design","category-data-modeling"],"acf":[],"yoast_head":"\n
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