यादृच्छिक आई / ओ दी असली लागत

तुंदा बिजनेस सॉफ्टवेयर जिन्ना होना चाहिदा ऐ उस थमां धीमा ऐ — ते रैंडम I/O अदृश्य अपराधी ऐ

हर बारी जेकर कोई ग्राहक धीमे डैशबोर्ड दी शिकायत करदा ऐ, हर बारी तुंदी टीम रिपोर्ट लोड होने आस्तै त्रै सेकंडें दा अतिरिक्त इंतजार करदी ऐ, ते हर बारी जेकर तुंदा चेकआउट पृष्ठ अधीरता कन्नै इक खरीददार गी खोह् ल्लदा ऐ — इसदा इक मजबूत मौका ऐ जे रैंडम I/O चुपचाप तुंदी आमदनी गी खत्म करा करदा ऐ. एह् डाटाबेस इंजीनियरें आस्तै आरक्षित बज़वर्ड नेईं ऐ। एह् इक मापने आह् ला, महंगा अड़चन ऐ जेह् ड़ा लगभग हर इक कारोबारी एप्लीकेशन दे अंदर छिपे दा ऐ, सीआरएम लुकअप थमां लेइयै चालान जनरेशन तगर। इसदी असली लागत गी समझना सिर्फ इक तकनीकी कवायद नेईं ऐ — एह् इक माली कवायद ऐ। जेह् ड़ियां कम्पनियां इसगी अनदेखा करदियां न ओह् फुले-फुले क्लाउड बिल, खोए दे ग्राहक, ते टीमें गी स्क्रीन पर इंतजार च फंसी दी कीमत चुकांदियां न जेह् ड़ियां तुरत लोड होनियां होंदियां न.

रैंडम I/O दा असल च केह् मतलब ऐ (और एह् महंगा कीऽ ऐ)

इसदे मूल च, I/O — इनपुट/आउटपुट — भंडारण च डेटा गी पढ़ने ते लिखने दी प्रक्रिया ऐ। जदूं तुंदा एप्लिकेशन कुसै डाटाबेस थमां रिकार्ड लैंदा ऐ, डिस्क थमां फाइलें गी लोड करदा ऐ, जां लेनदेन लॉग लिखदा ऐ तां एह् I/O ऑपरेशन करदा ऐ. एह् ऑपरेशन दो स्वादें च औंदे न: क्रमिक ते रैंडम। क्रमबद्ध I/O सटे ब्लॉक च डेटा पढ़दा ऐ जां लिखदा ऐ, जि’यां शुरू थमां अंत तगर किताब पढ़ना। बेतरतीब I/O अप्रत्याशित रूप कन्नै इधर-उधर कूददा ऐ, जि'यां पृष्ठ 47, फिर पृष्ठ 3, फिर पृष्ठ 812 पर फ्लिप करना.

इन्हें दो पैटर्न दे बीच प्रदर्शन दा अंतर डगमगाने आला ऐ। परंपरागत हार्ड ड्राइव पर, क्रमबद्ध रीड 150-200 एमबी/सेकंड दा थ्रूपुट हासल करी सकदे न, जदके बेतरतीब रीड अक्सर 0.5-1.5 एमबी/सेकंड पर क्रॉल करदे न — 100x जां ओह्दे शा मता दा अंतर। आधुनिक NVMe SSDs पर बी, जेह् ड़े बेतरतीब I/O प्रदर्शन च नाटकीय रूप कन्नै सुधार करदे न, अंतर अजें बी वर्कलोड दे आधार उप्पर 5x थमां 20x तगर ऐ। जदूं तुंदा बिजनेस एप्लिकेशन हर सेकंड च हज़ारें छोटे, बिखरे दे पढ़ने आह् ले अनुरोध जारी करदा ऐ — इत्थै इक ग्राहक दा नांऽ, उत्थै इक चालान लाइन आइटम, कुतै होर अनुमति जांच — हर हॉप माइक्रोसेकंडें च मापी गेदी विलंबता दा परिचय दिंदा ऐ जेह् ड़ी असली बरतूनी प्रतीक्षा समें दे सेकेंडें च यौगिक होंदी ऐ.

भौतिकी च दशकें च कोई बदलाव नेईं आया ऐ: भंडारण च बिखरे दे डेटा गी एक्सेस करना इसगी क्रमबद्ध तरीके कन्नै स्ट्रीम करने थमां बुनियादी तौर उप्पर धीमा ऐ। जेह् ड़ा बदलाव आया ऐ ओह् ऐ जेह् ड़ा पैमाना ऐ जिस पर आधुनिक एप्लीकेशन बेतरतीब I/O पैदा करदे न , जिस कन्नै इसदी लागत गी नजरअंदाज करना असंभव होई जंदा ऐ .

हर बिजनेस ऑपरेशन पर छिपे दा कर

विचार करो जे जदूं इक गै बरतूनी सीआरएम डैशबोर्ड खोह् लदा ऐ तां केह् होंदा ऐ। एप्लिकेशन ग्राहक तालिका थमां क्वेरी करदा ऐ, इसगी हालिया गतिविधि लॉग कन्नै जोड़दा ऐ, संबद्ध सौदे मूल्यें गी खींचदा ऐ, बरतूनी दी अनुमतियें दी जांच करदा ऐ, सूचना गिनती लोड करदा ऐ ते प्रदर्शन प्राथमिकताएं गी लैंदा ऐ। इनें क्वेरीएं च हर इक डिस्क पर बक्ख-बक्ख थाह् रें पर संग्रहीत बक्ख-बक्ख तालिकाएं गी छूई सकदा ऐ। इक डैशबोर्ड जेह् ड़ा 50 ग्राहक रिकार्ड प्रदर्शत करदा ऐ, हुड दे हेठ 300 थमां 500 बेतरतीब I/O ऑपरेशन पैदा करी सकदा ऐ. पीक कारोबारी घंटें दौरान उसगी 200 समवर्ती बरतूनियें कन्नै गुणा करो, ते तुंदा डाटाबेस सर्वर 100,000 बेतरतीब रीड्स प्रति सेकंड थमां उप्पर प्रोसेस करदा ऐ.

एह् काल्पनिक नेईं ऐ। परकोना आसेआ 2024 च कीते गेदे इक अध्ययन च एह् दिक्खेआ गेआ ऐ जे खराब अनुकूलित डेटाबेस वर्कलोड अपने कुल निष्पादन समें दा 68% तगर I/O ऑपरेशनें पर इंतजार करने च बितांदे न, जिस च बेतरतीब एक्सेस पैटर्न प्राथमिक अपराधी होंदे न। हज़ारें कारोबारें दी सेवा करने आह् ली SaaS कंपनी आस्तै, एह् सीधे तौर पर उच्च बुनियादी ढांचे दी लागत च अनुवाद करदा ऐ। क्लाउड प्रदाता आईओपीएस (आई/ओ ऑपरेशन प्रति सेकंड) आसेआ चार्ज करदे न, ते बेतरतीब I/O-भारी वर्कलोड मासिक स्टोरेज बिल गी सैकड़ें थमां दस हजारें डालरें च धकेल सकदे न — डेटा दी मात्रा दे कारण नेईं, पर एक्सेस पैटर्न दे कारण.

लागत बुनियादी ढांचे कोला बी परे फैली दी ऐ। अकामाई दी शोध दे अनुसार हर 100 मिलीसेकंड दे अतिरिक्त पृष्ठ लोड समें कन्नै रूपांतरण दर च लगभग 7% दी कमी औंदी ऐ। जदूं बेतरतीब I/O तुंदे चालान जनरेशन जां रिपोर्ट लोडिंग च इक पूरा सेकंड जोड़दा ऐ तां तुस सिर्फ गणना नेईं जला करदे ओ — तुस राजस्व जला करदे ओ.

जित्थें कारोबारी एप्लीकेशन प्रदर्शन गी खून बहांदे न

जदूं I/O पैटर्न दी गल्ल आवै करदी ऐ तां सारे फीचर बराबर नेईं बनाए जंदे न. किश आम कारोबारी संचालन बेतरतीब ढंगै कन्नै पुज्जने आस्तै बी सारें शा बुरे अपराधी न:

पैटर्न साफ ऐ: जिन्ना मता मॉड्यूल ते फीचर कुसै प्लेटफार्म दी पेशकश करदा ऐ, उन्ना गै मते I/O मार्ग गुणा होंदे न. इक साधारण लिंक-इन-बायो टूल हर पृष्ठ लोड पर 10 क्वेरी पैदा करी सकदा ऐ। सीआरएम, चालान, एचआर, पेरोल, बुकिंग, ते एनालिटिक्स मॉड्यूल कन्नै इक पूर्ण बिजनेस ऑपरेटिंग सिस्टम — जि’यां मेवेज़ अपने 207 मॉड्यूलें च उपलब्ध करोआंदा ऐ — सैद्धांतिक रूप कन्नै सैकड़ें पैदा करी सकदा ऐ। तुरत महसूस करने आह् ले प्लेटफार्म ते सुस्त महसूस करने आह् ले प्लेटफार्म च अंतर अक्सर इस गल्लै पर निर्भर करदा ऐ जे उनें I/O पैटर्न गी परदे दे पिच्छें किन्नी समझदारी कन्नै प्रबंधत कीता जंदा ऐ।

समस्या पर हार्डवेयर फेंकने कन्नै कम्म नेईं होंदा

जदूं एप्लिकेशन धीमा होंदे न तां वृत्ति अपग्रेड करना ऐ। बड्डे सर्वर, तेज़ एसएसडी, मता रैम। ते जदके हार्डवेयर सुधारें कन्नै मदद मिलदी ऐ, तां एह् घट्ट होने आह् ले रिटर्न दी वक्रता दा पालन करदे न जेह् ड़ी सीएफओ गी असहज बनांदी ऐ। अपने डेटाबेस सर्वर दी रैम गी 64GB थमां 128GB तगर दोगुना करने कन्नै कैशे हिट दरें च 92% थमां 96% तगर सुधार होई सकदा ऐ — इक सार्थक फायदा, पर बाकी 4% कैशे मिस अजें बी बेतरतीब I/O कन्नै भंडारण गी हिट करदे न. AWS पर अपने IOPS आबंटन गी 3,000 थमां 10,000 तगर तिगुना करने कन्नै हर म्हीने लगभग $450 मता खर्च होंदा ऐ पर p99 प्रतिक्रिया समें च सिर्फ 30% सुधार होई सकदा ऐ.

असली समस्या वास्तुकला दी ऐ। बेतरतीब I/O अक्सर गहरे मुद्दें दा लक्षण होंदा ऐ: लापता जां खराब डिजाइन कीते गेदे सूचकांक, N+1 क्वेरी पैटर्न जित्थै एप्लिकेशन बैचिंग दे बजाय प्रति आइटम इक डेटाबेस काल करदा ऐ, ओवर-नॉर्मलाइज्ड स्कीमा जिंदे च इक डिस्प्ले पंक्ति आस्तै पंज तालिका जॉइन दी लोड़ होंदी ऐ, ते पढ़ने आह् ली प्रतिकृतियें जां कैशिंग परतें दी कमी। हार्डवेयर अपग्रेड लक्षण दा इलाज करदे न। वास्तुकला अनुकूलन कारण दा इलाज करदा ऐ।

सबने शा महंगा I/O ऑपरेशन ओह ऐ जेह् ड़ा पैह् ली थाह् र पर मौजूद नेईं होना चाहिदा. तेज़ भंडारण पर खर्च कीते गेदे हर इक डालर आस्तै, क्वेरी अनुकूलन पर खर्च कीते गेदे दस सेंट बेहतर नतीजें दिंदे न। जेह् ड़ियां कम्पनियां प्रदर्शन पर जीत हासल करदियां न ओह् अपनी प्रतिस्पर्धा थमां मता खर्च नेईं करदियां न — ओह् अपने डेटा एक्सेस पैटर्न गी आउट-थिंक करदियां न।

व्यावहारिक रणनीतियां जेह् ड़ियां असल च यादृच्छिक I/O गी घट्ट करदियां न

रैंडम I/O गी घट्ट करने आस्तै तुंदे एप्लिकेशन गी पूरी चाल्ली कन्नै दुबारा लिखने दी लोड़ नेईं ऐ. इस च लक्ष्यित, मापने आह् ले बदलावें दी लोड़ होंदी ऐ जे डेटा किस चाल्लीं संग्रहीत कीता जंदा ऐ, एक्सेस कीता जंदा ऐ ते कैश कीता जंदा ऐ। इत्थें एह् रणनीतियां न जेह् ड़ियां उच्चतम असर पांदियां न:

दा
1. आक्रामक क्वेरी बैचिंग लागू करो. N+1 क्वेरी पैटर्न गी उत्सुक लोडिंग कन्नै बदलो. जेकर तुंदा डैशबोर्ड 50 ग्राहकें ते उंदी हालिया गतिविधि गी लोड करदा ऐ तां 50 व्यक्तिगत लुकअप दी बजाय WHERE customer_id IN (...) दा इस्तेमाल करियै इक गै क्वेरी च सारे 50 गतिविधि सेटें गी लाओ. एह् अकेले गै सूची दृश्यें पर बेतरतीब I/O गी 80% घट्ट करी सकदा ऐ.
2. कम्पोजिट इंडेक्सें दा रणनीतिक तौर उप्पर इस्तेमाल करो. (tenant_id, status, created_at) पर इक कम्पोजिट इंडेक्स डेटाबेस गी बक्ख-बक्ख इंडेक्सें च मते सारे बेतरतीब लुकअप दी बजाय इक गै क्रमिक इंडेक्स स्कैन कन्नै आम फ़िल्टर कीती गेदी क्वेरीएं गी संतुष्ट करने दी अनुमति दिंदा ऐ.
3. बुद्धिमान अमान्यता कन्नै इक कैशिंग परत शुरू करो. मेमोरी च कैश अक्सर एक्सेस कीता जंदा ऐ पर शायद गै बदलेआ जंदा ऐ डेटा — बरतूनी दी अनुमतियां, संगठन सेटिंग्स, मॉड्यूल कॉन्फ़िगरेशन. रेडिस जां मेमकैशेड इन्हें गी माइक्रोसेकंड च परोस सकदे न, जिस कन्नै हर मिनट हज़ारें बेतरतीब रीड्स गी खत्म करी दित्ता जंदा ऐ।
4. पूर्व-गणना इकट्ठे करने. हर डैशबोर्ड लोड पर मासिक राजस्व जां हेडकाउंट दी गणना करने दे बजाय, इकट्ठे करने दे कम्में गी इक शेड्यूल पर चलाओ ते नतीजें गी संग्रहीत करो. रियल-टाइम रैंडम I/O च बड्डी कमी आस्तै डेटा ताजगी दी थोड़ी मात्रा दा व्यापार करो.
5. बड्डी तालिकाएं गी एक्सेस पैटर्न दे अनुसार विभाजित करो. जेकर 90% क्वेरी पिछले 30 दिनें दे डेटा गी स्पर्श करदे न तां अपनी तालिकाएं गी तारीख सीमा दे अनुसार विभाजित करो तां जे सक्रिय विभाजन कैशे च गर्म रौह् ग जिसलै के ऐतिहासिक डेटा सस्ते भंडारण पर ठंडा बैठदा ऐ.

एह विदेशी तकनीकां नहीं हन। एह् उ’नें गै पैटर्न न जेह् ड़े लक्खां बरतूनी दी सेवा करने आह् ले प्लेटफार्में गी जटिल, बहु-मॉड्यूल इंटरफेस च उप-सेकंड प्रतिक्रिया समें गी बनाए रखने दी इजाजत दिंदे न। जदूं मेवेज़ ने V2 आस्तै अपने आर्किटेक्चर गी दुबारा बनाया — इक लिंक-इन-बायो टूल थमां 138,000 शा मते बरतूनी दी सेवा करने आह् ले 207-मॉड्यूल बिजनेस ओएस च स्केल करना — I/O एक्सेस पैटर्न गी अनुकूलित करना उस विस्तार गी बुनियादी ढांचे दी लागत गी आनुपातिक रूप कन्नै गुणा कीते बगैर व्यवहार्य बनाने लेई बुनियादी हा।

उपयोगकर्ता दे अनुभव ते रिटेन पर कम्पोन्डिंग प्रभाव

प्रदर्शन सिर्फ इक बैकएंड चिंता नेईं ऐ — एह् इक उत्पाद सुविधा ऐ. Google दी शोध ने लगातार दस्सेआ ऐ जे 53% मोबाइल बरतूनी उस पृष्ठ गी छोड़ी दिंदे न जेह् ड़ा लोड होने च 3 सेकंड थमां मता समां लगदा ऐ. व्यावसायिक ऐपलीकेशनें लेई जित्थै बरतूनी हर दिन दर्जन भर बारी गल्लबात करदे न, सहिष्णुता होर बी घट्ट ऐ। हफ्तेवार रिपोर्ट चलाने आह् ला पेरोल प्रबंधक, आवेदकें दी समीक्षा करने आह् ला एचआर लीड, जां पाइपलाइन दी स्थिति दी जांच करने आह् ला बिक्री प्रतिनिधि — एह् बरतूनी गति दा इक सहज भाव पैदा करदे न। हो सकदा ऐ जे ओह् "चालान इकट्ठा करने आह् ली क्वेरी पर बेतरतीब I/O विलंबता मती ऐ" गी आर्टिकल नेईं करी सकदे न, पर ओह् आखङन "एह् सॉफ्टवेयर धीमा महसूस करदा ऐ" ते विकल्पें दा मूल्यांकन करना शुरू करङन.

कम्पाउन्डिंग प्रभाव मापने योग्य ऐ। जेह् ड़ा प्लेटफार्म 2.4 सेकंड दी बजाय 800ms च डैशबोर्ड लोड करदा ऐ, ओह् सिर्फ 3x तेज़ नेईं महसूस करदा ऐ — एह् उपयोग व्यवहार गी बदलदा ऐ। बरतूनी डेटा दी जांच मती बार करदे न, मते मॉड्यूल दी खोज करदे न, ते टूल गी अपने वर्कफ़्लो च होर गहराई कन्नै इकट्ठा करदे न। उच्च एंग्गेजमेंट उच्च रिटेन गी चलांदा ऐ, जेह् ड़ा उच्च जीवनकाल मूल्य गी चलांदा ऐ। स्लैक ने मशहूर तौर पर अपनी शुरुआती तरक्की दे इक महत्वपूर्ण हिस्से गी जुनूनी प्रदर्शन अनुकूलन गी जिम्मेदार ठहराया, एह् पन्छानदे होई जे गति अपने आपै च इक प्रतिस्पर्धी खाई ऐ।

ऑल-इन-वन बिजनेस प्लेटफार्में लेई, एह् प्रभाव हर मॉड्यूल च गुणा होंदा ऐ. जेकर सीआरएम तेज़ ऐ पर चालान धीमी ऐ तां पूरे प्लेटफार्म दी धारणा गी नुकसान होंदा ऐ। फीचरें च प्रदर्शन दी स्थिरता — बुकिंग प्रबंधन थमां लेइयै बेड़े ट्रैकिंग ते विश्लेषण — हर थाह् र लगातार अनुकूलित I/O पैटर्न दी लोड़ होंदी ऐ, न सिर्फ मते सारे दिक्खने आह् ले मॉड्यूल च.

क्या महत्व ऐ उसी मापना: बेतरतीब I/O गी दिक्खने आह् ला बनाना

तुस उसी ठीक नेईं करी सकदे जेह्ड़ा तुस नेईं दिक्खी सकदे। बेतरतीब I/O लागत गी संबोधित करने दा पैह् ला कदम ऐ जेह् ड़ा तुंदी इंजीनियरिंग ते ऑपरेशन टीमें गी दिक्खने च औंदा ऐ। डाटाडॉग, न्यू रिलिक, जां इत्थूं तगर जे ग्राफाना कन्नै प्रोमेथियस जनेह् ओपन-सोर्स समाधान बी आईओपीएस पैटर्न गी ट्रैक करी सकदे न, लेटेंस वितरणें गी क्वेरी करी सकदे न, ते कैश हिट दरें गी रियल टाइम च ट्रैक करी सकदे न। जेह् ड़ी मीट्रिक सारें शा मती महत्व आह् ली ऐ ओह् न:

इस डेटा कन्नै लैस, टीमें अनुमान लाने दे बजाय उच्चतम-प्रभाव अनुकूलन गी प्राथमिकता देई सकदियां न. जेह् ड़े कारोबार I/O प्रदर्शन गी पैह् ले श्रेणी दे मीट्रिक दे रूप च समझदे न — अपटाइम, त्रुटि दर, ते बरतूनी दी संतुष्टि दे कन्नै-कन्नै — लगातार घट्ट लागत पर तेज़ उत्पाद उपलब्ध करोआंदे न। जिस बजार च बरतूनी व्यावसायिक उपकरणें थमां उपभोक्ता ऐप जिन्ना प्रतिक्रियाशील होने दी उम्मीद करदे न, ओह् अनुशासन वैकल्पिक नेईं ऐ। एह् इक प्लेटफार्म ऐ जेह् ड़ा 138,000 बरतूनियें तगर शानदार ढंगै कन्नै स्केल करदा ऐ ते जेह् ड़ा अपनी गै जटिलता दे हेठ बकल करदा ऐ .

बार-बार पुच्छे जाने आह् ले सवाल

बेतरतीब I/O बिल्कुल केह् ऐ, ते एह् इन्ना धीमा कीऽ ऐ?

रैंडम I/O उसलै होंदा ऐ जिसलै कोई सिस्टम स्टोरेज ड्राइव पर बक्ख-बक्ख, गैर-क्रमिक थाह् रें थमां डेटा दे छोटे-छोटे टुकड़े पढ़दा ऐ जां लिखदा ऐ. क्रमिक I/O (फाइल शुरू थमां अंत तगर पढ़ना) दे विपरीत, पढ़ने/लिखने दे सिर गी लगातार इधर-उधर कूदना होग, जिस कन्नै मती भौतिक देरी पैदा होंदी ऐ. एह् प्राथमिक कारण ऐ जे बिखरे दे रिकार्डें गी लाने आह् ली डाटाबेस क्वेरी इक बड्डी वीडियो फाइल गी स्ट्रीम करने थमां मती धीमी ऐ, भलेआं कुल डेटा दी मात्रा घट्ट होऐ.

रैंडम आई/ओ सीधे मेरे बिजनेस ऑपरेशनें गी किस चाल्ली प्रभावित करदा ऐ?

एह् सीधे तौर पर बरतूनी दे अनुभव ते उत्पादकता गी प्रभावित करदा ऐ। धीमी गति कन्नै एप्लिकेशन प्रतिक्रियाएं ग्राहकें गी निराश करदी ऐ, जिसदे फलस्वरूप गाड़ी छोड़ने ते समर्थन टिकटें दी लोड़ होंदी ऐ। कर्मचारियें लेई सुस्त सीआरएम ते रिपोर्टिंग उपकरण कीमती समां बरबाद करदे न। एह् देरी मूर्त लागत च बदलदी ऐ: बिक्री च कमी, कर्मचारियें दी दक्षता च कमी, ते प्रतिक्रियाशीलता आस्तै तुंदे ब्रांड दी प्रतिष्ठा गी संभावित नुकसान। विलंबता दे हर सेकंड दा इक मौद्रिक मूल्य होंदा ऐ।

क्या एह् सिर्फ हार्डवेयर दी समस्या नेईं ऐ ? क्या मैं सिर्फ तेज़ एसएसडी नेईं खरीदी सकदा?

जदके तेज़ एसएसडी मदद करदे न, तां एह् इक महंगा ते अक्सर अपूर्ण समाधान ऐ। जड़ कारण आमतौर उप्पर अकुशल सॉफ्टवेयर ऐ जेह् ड़ा मते सारे छोटे-छोटे, बिखरे दे डेटाबेस रिक्वेस्टें गी पूरा करदा ऐ। बेतरतीब I/O गी घट्ट करने लेई एप्लिकेशन कोड ते डेटाबेस क्वेरी गी अनुकूलित करना कदें बी प्रभावी ऐ। Mewayz जनेह् समाधान, अपने 207 पूर्व-निर्मित मॉड्यूल कन्नै $19/माह थमां शुरू होने आह् ले, डेटा एक्सेस पैटर्न गी कुशलता कन्नै सुचारू बनाने लेई डिजाइन कीते गेदे न.

जेकर बेतरतीब I/O मेरा अड़चन ऐ तां एह् पन्छानने दा पैह् ला कदम केह् ऐ ?

अपने एप्लिकेशन दे प्रदर्शन निगरानी उपकरणें कन्नै शुरू करो. उच्च पढ़ने/लिखने दे आपरेशन प्रति सेकंड (आईओपीएस) गी धीमे क्वेरी समें कन्नै जुड़े दे डेटाबेस मैट्रिक्स दी तलाश करो। बार-बार, छोह् ड़ी-छोह् ड़ी क्वेरी दी पन्छान करने लेई अपने एप्लिकेशन गी प्रोफाइल करो। जेकर इक गै बरतूनी कार्रवाई किश कुशलें दे बजाय दर्जन भर व्यक्तिगत डेटाबेस काल गी ट्रिगर करदी ऐ तां संभावना ऐ जे तुसेंगी इक बेतरतीब I/O मुद्दा लब्भी गेदा ऐ जिसगी संबोधित करने दी लोड़ ऐ.