| 270 | | |
| 271 | | |
| | 270 | Со цел да добиеме подобри резултати од мерењето, ќе споредиме cold vs warm data. |
| | 271 | |
| | 272 | ||= Query =||= Samples =||= Average =||= Min =||= Max =||= Std.Dev. =||= Error% =||= Throughput =|| |
| | 273 | ||= JDBC Request 1 =|| 500 || 2155 || 401 || 5160 || 939.67 || 0% || 39.1/min || |
| | 274 | ||= JDBC Request 2 =|| 500 || 52145 || 8115 || 97834 || 24272.36 || 0% || 38.6/min || |
| | 275 | ||= JDBC Request 3 =|| 500 || 15377 || 2868 || 32660 || 5612.54 || 0% || 40.3/min || |
| | 276 | |
| | 277 | Во споредба со cold податоците, може да забележиме подобрување од 4.6% кај просечното време на извршување на JDBC Request 1, 0.4% подобрување на JDBC Request 2 и 3.2% подобрување на JDBC Request 3. Исто така, се забележуваат и подобрувања кај минималните и максималните времиња за извршување кај првиот и третиот прашалник, што укажува на поголема стабилност на системот по иницијалното вчитување на податоците во кешот на PostgreSQL и оперативниот систем. |
| | 278 | |
| | 279 | Разликата помеѓу cold и warm тестирањето е релативно мала, што укажува дека системот не е ограничен исклучиво од I/O операциите на дискот, туку поголемиот дел од времето се троши во самата обработка на сложените SQL операции. Ова е очекувано однесување за аналитички прашалници со повеќекратни агегации и спојувања на табели. |
| | 280 | |
| | 281 | Со цел да опфатиме што повеќе аспекти, ќе извршиме уште некои мерења врз базата. |
| | 282 | |