Impacto da evolução de esquema de banco de dados na disponibilidade de software

In the software’s life cycle that uses relational databases to store data, we observed that the natural evolution of the application takes to changes in the database schema, that is the structure that defines how the data is stored. During the execution of operations responsible for changes in the d...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva, Willie Lawrence da Paz
Outros Autores: Barbosa, Eiji Adachi Medeiros
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
esquema de banco de dados
evolução de software
disponibilidade de software
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/55032
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Impacto da evolução de esquema de banco de dados na disponibilidade de software
description In the software’s life cycle that uses relational databases to store data, we observed that the natural evolution of the application takes to changes in the database schema, that is the structure that defines how the data is stored. During the execution of operations responsible for changes in the database schema, the database can interrupt the data access until the schema change operation finishes. We call these operations that cause interruptions in data access “blocking operations”. The blocking operations are a problem, particularly in systems that need high availability as monitoring systems, sale systems with high traffic volume, government systems, etc. In this work, we study the database schema evolution of a real-world application to understand the schema change operation’s blocking nature. Moreover, we performed a series of controlled experiments aiming to analyze the impact of schema change operations in the availability of an application being used during the the schema evolution. Finally, our work implements suggestions from industry practitioners to solve the data unavailability problem during the schema evolution. Thus, the same experiment set was repeated in a new scenario where the practitioner’s suggestions were applied. Our results show that the suggestions from practitioners are efficient until a limit, in such a way that databases with a high number of registries can have an evident decrease in the duration of database unavailability, but not enough to the final user
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