評価

Prisma Accelerateは、高度なコネクションプーリングとグローバルエッジキャッシングにより、データベースインタラクションを最適化します。そのコネクションプーラーは16のリージョンで利用可能であり、アプリケーションが需要に基づいてデータベースリクエストをロードバランスおよびスケールするのに役立ちます。

上記の情報を考慮して、負荷がかかった状態でのパフォーマンスを確認するために、高ボリュームでAccelerateを評価することをお勧めします。

Accelerateのコネクションプールが負荷時のパフォーマンスを最適化する方法

Prisma Accelerateは、動的なサーバーレスコネクションプーリングインフラストラクチャを採用しています。リクエストが行われると、Prisma Accelerateの設定時に割り当てられたリージョン内のプロジェクトに対して、コネクションプールが迅速にプロビジョニングされます。このコネクションプールはアクティブな状態を維持し、確立されたデータベース接続を再利用しながら、多数の追加リクエストを処理します。コネクションプールは非アクティブ状態が一定期間続くと切断されるため、Prisma Accelerateを一貫したトラフィックストリームで評価することが重要です。

主な利点

• 最適化されたクエリパフォーマンス：サーバーレスコネクションプーラーはクエリ負荷に適応し、ピーク需要時にデータベース接続が効率的に管理されるようにします。

  Prisma Accelerateのコネクションプーラーは、データベース内のクエリのパフォーマンスを向上させることはできません。クエリのパフォーマンスが問題となるシナリオでは、Prismaクエリの最適化、インデックスの適用、またはAccelerateのエッジキャッシングの利用をお勧めします。

• 接続の再利用を最大化：一貫したボリュームのクエリを実行すると、Accelerateコネクションプーラーのアクティブなインスタンスを維持するのに役立ちます。これにより、接続の再利用が増加し、後続のクエリに対する応答時間が短縮されます。

このメカニズムを理解し活用することで、データベースクエリが大規模な環境でも一貫して効率的に実行されるようにすることができます。

Prisma Accelerateコネクションプーリングのパフォーマンス評価

以下に、サンプルモデルを使用してPrisma Accelerateを評価する方法の例を示します。

model Notes {
  id        Int       @id @default(autoincrement())
  title     String
  createdAt DateTime  @default(now())
  updatedAt DateTime? @updatedAt
}

import { PrismaClient } from '@prisma/client'
import { withAccelerate } from '@prisma/extension-accelerate'

const prisma = new PrismaClient().$extends(withAccelerate())

function calculateStatistics(numbers: number[]): {
  average: number
  p50: number
  p75: number
  p99: number
} {
  if (numbers.length === 0) {
    throw new Error('The input array is empty.')
  }

  // Sort the array in ascending order
  numbers.sort((a, b) => a - b)

  const sum = numbers.reduce((acc, num) => acc + num, 0)
  const count = numbers.length

  const average = sum / count
  const p50 = getPercentile(numbers, 50)
  const p75 = getPercentile(numbers, 75)
  const p99 = getPercentile(numbers, 99)

  return { average, p50, p75, p99 }
}

function getPercentile(numbers: number[], percentile: number): number {
  if (percentile <= 0 || percentile >= 100) {
    throw new Error('Percentile must be between 0 and 100.')
  }

  const index = (percentile / 100) * (numbers.length - 1)
  if (Number.isInteger(index)) {
    // If the index is an integer, return the corresponding value
    return numbers[index]
  } else {
    // If the index is not an integer, interpolate between two adjacent values
    const lowerIndex = Math.floor(index)
    const upperIndex = Math.ceil(index)
    const lowerValue = numbers[lowerIndex]
    const upperValue = numbers[upperIndex]
    const interpolationFactor = index - lowerIndex
    return lowerValue + (upperValue - lowerValue) * interpolationFactor
  }
}

async function main() {
  const timings = []

  // fire a query before going to the loop
  await prisma.notes.findMany({
    take: 20,
  })

  // we recommend evaluationg Prisma Accelerate with a large loop
  const LOOP_LENGTH = 10000

  for (let i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++) {
    const start = Date.now()
    await prisma.notes.findMany({
      take: 20,
    })

    timings.push(Date.now() - start)
  }

  const statistics = calculateStatistics(timings)
  console.log('Average:', statistics.average)
  console.log('P50:', statistics.p50)
  console.log('P75:', statistics.p75)
  console.log('P99:', statistics.p99)
}

main()
  .then(async () => {
    await prisma.$disconnect()
  })
  .catch((e) => {
    await prisma.$disconnect()
    process.exit(1)
  })

Prisma Accelerateキャッシングパフォーマンスの評価

Prisma Accelerateのエッジキャッシュも、高ボリュームのクエリ向けに最適化されています。キャッシュは、繰り返されるクエリに対して自動的に最適化されます。その結果、クエリ頻度が高くなるにつれて、キャッシュヒット率が向上します。クエリ結果をキャッシュに追加することもノンブロッキングであるため、短時間のクエリのバーストでは、キャッシュや持続的な負荷を利用できない場合があります。

Accelerateのエッジキャッシングを評価するには、上記のスクリプトを以下のように修正できます。

import { PrismaClient } from '@prisma/client'
import { withAccelerate } from '@prisma/extension-accelerate'

const prisma = new PrismaClient().$extends(withAccelerate())

function calculateStatistics(numbers: number[]): {
  average: number
  p50: number
  p75: number
  p99: number
} {
  if (numbers.length === 0) {
    throw new Error('The input array is empty.')
  }

  // Sort the array in ascending order
  numbers.sort((a, b) => a - b)

  const sum = numbers.reduce((acc, num) => acc + num, 0)
  const count = numbers.length

  const average = sum / count
  const p50 = getPercentile(numbers, 50)
  const p75 = getPercentile(numbers, 75)
  const p99 = getPercentile(numbers, 99)

  return { average, p50, p75, p99 }
}

function getPercentile(numbers: number[], percentile: number): number {
  if (percentile <= 0 || percentile >= 100) {
    throw new Error('Percentile must be between 0 and 100.')
  }

  const index = (percentile / 100) * (numbers.length - 1)
  if (Number.isInteger(index)) {
    // If the index is an integer, return the corresponding value
    return numbers[index]
  } else {
    // If the index is not an integer, interpolate between two adjacent values
    const lowerIndex = Math.floor(index)
    const upperIndex = Math.ceil(index)
    const lowerValue = numbers[lowerIndex]
    const upperValue = numbers[upperIndex]
    const interpolationFactor = index - lowerIndex
    return lowerValue + (upperValue - lowerValue) * interpolationFactor
  }
}

async function main() {
  const timings = []

  // fire a query before going to the loop
  await prisma.notes.findMany({
    take: 20,
    cacheStrategy: {
      ttl: 30,
    },
  })

  // we recommend evaluating Prisma Accelerate with a large loop
  const LOOP_LENGTH = 10000

  for (let i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++) {
    const start = Date.now()
    await prisma.notes.findMany({
      take: 20,
      cacheStrategy: {
        ttl: 30,
      },
    })

    timings.push(Date.now() - start)
  }

  const statistics = calculateStatistics(timings)
  console.log('Average:', statistics.average)
  console.log('P50:', statistics.p50)
  console.log('P75:', statistics.p75)
  console.log('P99:', statistics.p99)
}

main()
  .then(async () => {
    await prisma.$disconnect()
  })
  .catch((e) => {
    await prisma.$disconnect()
    process.exit(1)
  })