Muchos Mitos

Como comentaba hace un tiempo, estoy trabajando con Sql Server. Eso no solo implica cambiar de motor y olvidar algunas cosas que en Oracle estaban desde la década pasada (me olvidaba de una en el post anterior: poder hacer inserts masivos desde variables en memoria, y poder hacer updates masivos a secas), sino también cambiar de comunidad, leer otros libros, otros blogs, hablar con otra gente.

Además de mi pequeño berrinche por perder algunas features que me han gustado, he notado algo peor: la comunidad de Sql Server es notablemente más pobre que la comunidad de Oracle. Y no lo digo porque no haya personas como Tom Kyte, Craig Shallahamer, Jonathan Lewis o Cary Millsap (porque, por ejemplo, Kalen Delaney evidentemente sabe de que habla), sino porque hay un concepto que en la comunidad de Oracle está bastante claro y que la de Sql Server no parece haber descubierto: la gestión de performance por índices agregados no sirve. Pareciera a veces que a los muchachos de Sql Server les falta leer a Neil Gunther.

Los libros de performance de Sql Server que estoy leyendo insisten, todos, con la vieja y ridícula idea de hacer una linea base de indicadores cuando tu sistema anda bien y luego detectar desvíos sobre esos indicadores, así, de alguna manera, detectarías los problemas de performance antes de que sucedan viendo los síntomas antes de que se manifiesten en el ambiente productivo. Y cuando tenés un desvío, apretás el botón rojo ponés la batiseñal en el cielo y al rato vienen superman y linterna verde (bueno, nadie es perfecto) a rescatarte.

Esta idea tiene varios problemas. Diría que esta idea solo tiene problemas. Y en todos los niveles. Empecemos.

Primero, establecer una linea base de indicadores cuando tu sistema anda bien es una quimera, por varias razones: a veces llegás, como consultor experto en performance, como DBA, como arquitecto, como galeote o lo que fuera a algún lugar donde, si las cosas anduvieron bien, vos jamás las viste. Otras, el sistema cambia lo suficiente como para que la línea base se desactualice antes de que tenga validez estadística (esto implica mayor funcionalidad que implica más carga que requiere una actualización en hardware: o dicho de otra manera, el software cambia). Y a veces (esto es particularmente cierto en las puntocom), no se necesita que cambie el sistema, tan solo cambia el patrón de uso por alguna condición comercial o del entorno.

Otro problema tiene que ver con que el conjunto de indicadores de un sistema corriendo no es un sistema de ecuaciones con solución única. Es decir, que un sistema puede andar bien con varias combinaciones de indicadores. El único indicador razonable para medir la performance es el tiempo de respuesta en relación a la carga de trabajo: si el resto cambia pero mi tiempo de respuesta es razonable, entonces está bien independientemente de lo que diga el hit ratio, la tasa de inserción, la cantidad de log file syncs (o como se llamen en Sql Server) o lo que fuera.

Por último (cerrando los problemas que se me ocurren ahora, no pienso poder abarcarlos todos), muchas veces los indicadores no sirven para nada. El indicador más exitoso en esto de no tener ninguna utilidad práctica es el hit ratio (calculo que porque es el más fácil e intuitivo). Cary Millsap explica por qué el hit ratio no es un buen indicador, demostrando que un hit ratio muy alto puede ser problemático. Particularmente nunca vi un caso así, pero sí vi bases con hit ratios 'bajos' (de alrededor del 70%) que soportaban sistemas que escalaban muy bien y con excelente tiempos de respuesta.

El problema con el hit ratio es el viejo problema de confundir correlación con causalidad. A veces, ciertos problemas que degradan la escalabilidad y los tiempos de respuesta, también bajan el hit ratio, lo que no quiere decir que todos los problemas de performance lo hagan ni que un hit ratio menor al 90% solo pueda ser causado por algún problema. Lo mismo se aplica a cualquier indicador.

Millsap usa el siguiente ejemplo: supongamos dos conjuntos de consultas que obtienen exactamente el mismo conjunto de datos. El primero luego de correr en un sistema tiene un 99% de hit ratio y el segundo un hit ratio de 90%. Es mejor el primero?. Depende: supongamos que el primero hizo 10000 lecturas (entre lógicas y físicas) y el segundo 100. Millsap aclara que "el hecho de que acceder a memoria sea 10000 veces más rápido que acceder a disco no significa que una lectura lógica (resuelta en el caché) sea 10000 veces más rápida que una lectura física (en los datafiles)". Más aún, si tenemos consultas que leen inecesariamente una y otra vez los mismos bloques, el hit ratio será alto.

Por supuesto, mis rápidos comentarios sobre el artículo de Millsap no son excusa para no leerlo. Incluso si no se trabaja con Oracle, los conceptos se aplican a cualquier base de datos.

Resumiendo, los mejores indicadores (debería decir 'únicos indicadores') de la performance de un sistema son sus tiempos de respuesta y su capacidad de escalar, no un hit ratio o una esotérica combinación de indicadores. Ignoro cuanto tiempo tardará la comunidad de Sql Server en darse cuenta de esto. Tal vez cuando tengan que soportar un volumen realmente alto.

El mejor argumento

Me gustan los debates filosóficos. Y me gustan, entre otras cosas, porque a diferencia de las discusiones en donde hay algo en juego (como en el trabajo, en política o en la ética aplicada, por ejemplo) se pueden mencionar los buenos argumentos del contrincante sin arriesgar nada.

Puedo, por tanto, mencionar el mejor argumento de los que creen en la hipótesis dios. Por supuesto que no me refiero a uno al que le importamos y que, como diría Mark Twain, ronronea como un gato mimoso cuando escucha que le dedican horribles cantos desafinados. Me refiero al 'gran diseñador indiferente': ese que estableció las reglas y se desentendió del asunto y que es tan imposible de demostrar como de negar y cuyos efectos en la realidad serían perfectamente imperceptibles (dice Leonardo Moledo a coro con Gregorio Klimovsky, con mucha razón, que no existen diferencias prácticas entre creer en este último dios y en ninguno).

Tengo que hacer un esfuerzo para cortar las digresiones, que si hay un tema que las favorece es este y mencionar el argumento: la irrazonable efectividad de las matemáticas en las ciencias naturales. Este concepto fue propuesto por Eugene Wigner, maravillado ante la increíble manía del universo físico de dejarse modelar por construcciones matemáticas. La matemática es algo que construimos nosotros, decía Wigner, y por lo tanto es asombroso que el mundo físico, que nosotros no creamos, se explique tan bien por ella. Alguien, concluye Wilder, nos ha dado un regalo (inmerecido, se apura a aclarar en un arranque de modestia religiosa) magnífico: que una construcción humana explique aquello que los humanos no creamos. Alguien nos ha dado una sutil, hermosa, y maravillosa pista de su existencia. Casi que me gustaría creer en un dios con tan buen gusto y tan sofisticado, que gusta de dejar hermosas y crípticas pistas de su existencia.

Razones para maravillarse no faltan. En muchos casos (no me animo a decir 'en casi todos' por falta de conocimiento), la construcción matemática precedió a la utilización física. Einstein estaba buscando una construcción matemática para modelar sus espacios curvos y se encontró con un trabajo de Gauss que tenía, en ese momento, doscientos años y que no era más que un jueguito matemático. Otro ejemplo asombroso es el de Werner Heisenberg que encontró un modelo para explicar las transformaciones cuánticas: la aritmética de matrices, que existía como jueguito matemático desde, por lo menos, ciento cincuenta años de Heisenberg (y de la sospecha de la teoría cuántica).

Me gusta el argumento, y me parece el mejor de los argumentos a favor de la existencia de dios. Aún así, creo que no es suficiente. Siento vergüenza al meterme en un debate que supera mi capacidad y formación por bastante, pero creo que el realismo matemático es la explicación correcta: la matemática no se inventa, sino que se descubre. Y como la matemática existe en la realidad (se descubre), puede demostrar el asombroso paralelismo que demuestra con la física sin la existencia de ningún generoso y sutil dios que nos permita describir el universo con un invento nuestro.

Si existiera una civilización extraterrestre lo suficientemente avanzada como para tener ciencia, crees que tendrían una matemática igual o distinta a la nuestra? me preguntaron una vez. Mi respuesta fue que 'tendrían la misma, naturalmente', y en ese momento me convencí que la única forma de que tuviéramos una matemática idéntica sería que ésta exista en la realidad. Aunque yo hubiese preferido que la matemática se derivara de la lógica formal, el realismo matemático tenía el terrible atractivo de refutar el mejor argumento a favor de la hipótesis dios.

Por supuesto, el efecto de la irrazonable matemática se da en la física y las ciencias con base física (química, por ejemplo). Nada dice que se de en la economía. Entre otras cosas, porque la irrazonable es la economía y no hay ninguna efectividad en ella que nos asombre.