දත්ත සමුදා වල සෙවුම් වේගය තීරණය කරන්නේ B+Tree ආකාරයේ සූචිකා (index) උසයි. මේ ගැන නවතම පරීක්ෂණයක් PostgreSQL සහ Oracle අතර වෙනස්කම් පෙන්වා දෙයි.
B+Tree සූචිකා යනු පේජ් (page) වලින් ගොඩනැගුණු, වගුවේ තොරතුරු වර්ගීකරණය කරමින් සෙවුම් කාලය අඩු කරන ව්යුහයකි. පේජ් එක පූර්ණ වීමෙන් දෙකකට බෙදේ, ඉහළ පේජ් (internal page) ඒ පේජ් දෙකේ පරාසය (range) සුරකින්නේ. මෙවැනි පේජ් බහුලව පිරී ගියහොත් නව මට්ටමක් (level) එකතු කරයි. මුලින්ම මූල පේජ් (root) සිට පත්ර පේජ් (leaf) දක්වා යාමට ගතවන පියවර ගණන සූචිකාවේ උසට සමාන වේ.
උස 1 (root = leaf) නම් සෙවුමට පේජ් එකක් පමණක් කියවීමේ අවශ්යතාවය ඇත. කුඩා යතුරු (key) භාවිතා කරන විට එක් මට්ටමක් (height 2) හරහා ලක්ෂ ගණනක් පේළි සලකන්න පුළුවන්. තවත් මට්ටමක් (height 3) එක්ක මිලියන ගණනක් පේළි සලකා බලන්න පුළුවන්. මේ නිසා, දත්ත ගණන වැඩි වුවත් සෙවුම් වේගය ස්ථාවරයි, මන්ද සූචිකාව සමාන්ය (balanced) වේ.
Oracle හි මෙම උස කිසිදාම අඩු නොවේ. ඔබ පේළි මකාදැමුවත්, සූචිකාව සකස් (rebuild) නොකළහොත් උස එකම පරිදි රඳා පවතී. එමෙන්ම, සූචිකාව සංකුචිත (shrink) කරාමත්, root පේජ් එක බෙදීමක් සිදු නොවෙයි. ඒ නිසා, උස අඩු කිරීම සඳහා සම්පූර්ණ සූචිකාව නැවත ගොඩනැගීම අවශ්ය වේ.
දෙකොළොස් PostgreSQL හි තත්ත්වය වෙනස්. ඒක index bloat ලෙස හඳුන්වන ප්රශ්නයට පත් වුණත්, පේළි මකා දැමීමෙන් පසු උස ස්වයංක්රීයව අඩු විය හැකිය. ලිපිවේදක විසින් 5 මියන ලේඛන සහ UUID පදනම් වූ සූචිකාවක් සාදලා, ප්රථම උස 3 (root + 2 internal levels) බව සනාථ කළා. පේළි මකා දැමීමෙන් පසු, PostgreSQL අභ්යන්තර පේජ් ගණන අඩුවීමත් සමඟ උස අඩු වීමක් පෙන්වා දුන්නා. මෙය සූචිකාව නැවත ගොඩනැගීමකින් තොරව සිදුවන නිසා, PostgreSQL හි කාර්යක්ෂමතාවය වැඩි දියුණු වීමේ නව මාර්ගයක් ලෙස සැලකිය හැකිය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- විශ්වවිද්යාල සිසුන් – දත්ත සමුදා සැලසුම් සහ ඉන්ඩෙක්ස් පරිපාලනය පිළිබඳ ගැඹුරු අවබෝධයක් ලබාගනිමින්, පර්යේෂණ සහ ව්යාපෘති වලට වඩා හොඳ ප්රතිඵල ලැබේ.
- සොෆ්ට්වෙයාර් සංවර්ධකයින් – PostgreSQL භාවිතයෙන් ඉන්ඩෙක්ස් බ්ලෝට් අවම කර, අතිරේක සකස් කිරීමේ කාලය ඉතිරි කර, වැඩි පරිණාමයක් ලබාගත හැක.
- ව්යාපාරිකයන් – දත්ත සෙවුම් වේගය ඉහළ යාම නිසා සේවා ප්රතිචාර වේගය වැඩි වෙයි, පාරිභෝගික සතුට වැඩිවීම සහ පද්ධති පිරිවැය අඩු වීමක් සිදුවේ.
සාරාංශයෙන්, PostgreSQL හි B+Tree උස අඩු කිරීමේ හැකියාව, Oracle හි නැති බවට වඩා තරඟකාරී දත්ත සමුදා තාක්ෂණයක් බවට පත්වෙයි. දේශීය තාක්ෂණ ක්ෂේත්රය මෙයින් ප්රයෝජනවත් වනු ඇත.
