The results obtained with the model

The results obtained with the model show that the response times for the three classes are: RFAQ = 9.1 sec, Rticket = 1.8 sec, and Rstatus = 23 sec. The model also shows that the utilization of each disk is 85% (i.e., 340% / 4) and the utilization of the CPU is 64%. The disks are still the bottleneck and are thus responsible for most of the response time. Management finds these response times to be high. In particular, a response time of 23 seconds for the view status of open tickets is considered to be unacceptable. An analysis of the number of I/Os for this transaction type shows that an average of 404.5 I/Os are required (see Table 9.7). An analysis of the transaction logic in Fig. 9.8 shows that the problem is that the TicketEmployee relation keeps all tickets, open and closed, for the past 365 days. From Table 9.2, this generates an average of 80.3 (= 1,734,480/21,600) tickets per employee stored in the Ticket table. However, the vast majority of these tickets are already closed and are of no interest to this transaction. Given these observations, the performance analyst suggests to the system designers that they create a new database table to archive the closed tickets. Then, the Ticket table would contain only open tickets. Given that tickets do not stay open for more than three days on average, this change in the database design and application logic would have a significant performance impact. The following results are obtained by redoing the computations, assuming that tickets are only kept active for three days: 1) the total number of I/Os to create a new ticket goes from 30.9 to 23.7 and 2) the total number of I/Os required to view the status of open tickets goes down from 404.5 to 4.64. The effect of this change in the overall response time is remarkable. The new response times are RFAQ = 3.91 sec, Rticket = 0.6 sec, and Rstatus = 0.11 sec. The results of the new computations for the service demands under the modified database design are shown in the Ch09-Data-Mod.XLS MS Excel workbook. The corresponding results from the open QN model are in Ch09-OpenQN.XLS.

Kết quả (Việt) 1:

Kết quả thu được với mô hình hiển thị thời gian đáp ứng cho 3 lớp: RFAQ = 9.1 sec, Rticket = 1,8 sec, và Rstatus = 23 giây. Các mô hình cũng cho thấy rằng việc sử dụng của mỗi đĩa là 85% (tức là, 340% / 4) và sử dụng CPU là 64%. Các đĩa vẫn nút cổ chai và vì thế chịu trách nhiệm đối với hầu hết thời gian phản ứng. Quản lý sẽ tìm ra những thời gian đáp ứng được cao. Đặc biệt, thời gian phản ứng của 23 giây để xem trạng thái mở vé được coi là không thể chấp nhận. Một phân tích về số I/Os cho các loại giao dịch này cho thấy rằng mức trung bình của 404.5 I/Os yêu cầu (xem bảng 9.7). Phân tích của logic giao dịch trong hình 9.8 cho thấy rằng vấn đề là các mối quan hệ TicketEmployee giữ tất cả các vé, cởi mở và đóng cửa, 365 ngày qua. Từ bảng 9.2, điều này tạo ra một mức trung bình của 80.3 (= 1,734,480/21,600) vé cho mỗi nhân viên được lưu trữ trong bảng vé. Tuy nhiên, đại đa số những vé đã được đóng lại và không quan tâm đến giao dịch này. Đưa ra những quan sát, phân tích hiệu suất gợi ý để các nhà thiết kế hệ thống mà họ tạo ra một bảng cơ sở dữ liệu mới lưu trữ vé đóng cửa. Sau đó, bảng vé nào chứa chỉ mở vé. Cho rằng vé không vẫn mở cho nhiều hơn 3 ngày trên trung bình, sự thay đổi này trong cơ sở dữ liệu thiết kế và ứng dụng logic sẽ có một tác động đến hiệu suất đáng kể. Các kết quả thu được của redoing tính toán, giả sử rằng vé được chỉ bảo hoạt động cho ba ngày: 1) tổng số I/Os để tạo ra một vé mới đi từ 30.9 23,7 và 2) tổng số I/Os cần thiết để xem tình trạng của vé mở đi xuống từ 404.5 4,64. Ảnh hưởng của thay đổi này trong thời gian phản ứng tổng thể là đáng kể. Thời gian phản ứng mới là RFAQ = 3.91 sec, Rticket = cách 0.6 sec, và Rstatus = 0,11 giây. Kết quả tính toán mới cho các yêu cầu dịch vụ thiết kế sửa đổi cơ sở dữ liệu được hiển thị trong Ch09-dữ liệu-Mod.XLS MS Excel workbook. Các kết quả tương ứng từ các mô hình mở của QN đang ở Ch09-OpenQN.XLS.

Kết quả (Việt) 2:

Các kết quả thu được từ mô hình cho thấy, thời gian đáp ứng dành cho ba hạng là: RFAQ = 9,1 giây, Rticket = 1,8 giây, và Rstatus = 23 giây. Mô hình này cũng cho thấy rằng việc sử dụng của mỗi đĩa là 85% (tức là 340% / 4) và việc sử dụng của CPU là 64%. Các đĩa vẫn là nút cổ chai và do đó chịu trách nhiệm cho phần lớn thời gian phản ứng. Quản lý tìm kiếm những thời gian đáp ứng là cao. Đặc biệt, thời gian đáp ứng của 23 giây cho tình trạng xem vé mở được coi là không thể chấp nhận. Một phân tích về số lượng I / O cho loại giao dịch này cho thấy, trung bình 404,5 I / O yêu cầu (xem Bảng 9.7). Một phân tích của logic giao dịch trong hình. 9.8 cho thấy vấn đề là mối quan hệ TicketEmployee giữ tất cả vé, mở và đóng cửa, trong 365 ngày qua. Từ Bảng 9.2, điều này tạo ra trung bình 80,3 (= 1.734.480 / 21.600) vé cho mỗi nhân viên được lưu trữ trong bảng vé. Tuy nhiên, đại đa số các vé đã được khép kín và không quan tâm đến giao dịch này. Với những quan sát này, các nhà phân tích hiệu suất cho các nhà thiết kế hệ thống mà họ tạo ra một bảng cơ sở dữ liệu mới để lưu trữ các vé khép kín. Sau đó, các bảng vé sẽ chứa vé chỉ mở cửa. Cho rằng vé không ở lại mở cho hơn ba ngày trên trung bình, sự thay đổi này trong thiết kế cơ sở dữ liệu và ứng dụng logic sẽ có tác động hiệu suất đáng kể. Các kết quả sau thu được bằng cách làm lại các tính toán, giả sử rằng vé chỉ được tiếp tục hoạt động trong ba ngày: 1) tổng số I / O để tạo ra một thẻ mới đi 30,9-23,7 và 2) tổng số I / O cần thiết để xem trạng thái của vé mở đi xuống 404,5-4,64. Tác động của sự thay đổi này trong thời gian phản ứng tổng thể là đáng kể. Thời gian đáp ứng mới là RFAQ = 3,91 giây, Rticket = 0,6 giây, và Rstatus = 0.11 giây. Kết quả của các tính toán mới cho các nhu cầu dịch vụ theo thiết kế cơ sở dữ liệu sửa đổi được trình bày trong bảng tính Ch09-Data-Mod.XLS MS Excel. Các kết quả tương ứng từ mô hình QN mở là ở Ch09-OpenQN.XLS.