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Benchmarks de Performance

Métricas reais de performance e técnicas de otimização para maximizar a eficiência dos seus ETLs.

Benchmarks de Referência

Performance Base por Tipo de Conexão

Conexão Registros/seg Latência média Memória pico Casos de uso
MySQL 850-1,200 45ms 128MB OLTP, transacional
PostgreSQL 750-1,000 52ms 145MB Analytics, relatórios
Fracttal API 320-480 180ms 89MB Dados de manutenção
Google Sheets 45-85 1,200ms 67MB Relatórios manuais
HTTP REST 200-800 250ms 95MB Integrações externas
Email SMTP 15-25 2,500ms 45MB Notificações

Fatores de Performance

graph LR
    A[Performance ETL] --> B[Source Performance]
    A --> C[Transform Complexity]
    A --> D[Target Performance]
    B --> E[Query Optimization]
    C --> F[JSON Logic Steps]
    D --> G[Network Latency]

    classDef main fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:3px,color:#0d47a1
    classDef factor fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px,color:#4a148c
    classDef metric fill:#e8f5e8,stroke:#388e3c,stroke-width:2px,color:#1b5e20

    class A main
    class B,C,D factor
    class E,F,G metric

Casos de Estudo Reais

Caso 1: Sincronização de Pedidos (DB → ERP)

Cenário: 50K pedidos diários do MySQL para API externa

{
  "benchmark": {
    "records": 50000,
    "execution_time": "18m 45s",
    "throughput": "44 registros/seg",
    "memory_peak": "2.1GB",
    "cpu_avg": "78%",
    "issues": [
      "Queries N+1",
      "Sem processamento em lote",
      "Transform em memória completa"
    ]
  }
}

{
  "config": {
    "source": {
      "parameters": {
        "query_string": {
          "table": "orders",
          "where": "status IN ('completed','shipped') AND updated_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL 1 DAY",
          "order_by": "id",
          "batch_size": 2000
        }
      }
    },
    "transform": [
      {
        "batch_transform": {
          "chunk_size": 500,
          "parallel_processing": true,
          "max_workers": 4
        }
      }
    ],
    "target": {
      "parameters": {
        "batch_requests": true,
        "max_batch_size": 100,
        "connection_pool": 5
      }
    }
  },
  "result": {
    "execution_time": "4m 12s",
    "throughput": "198 registros/seg",
    "memory_peak": "456MB",
    "cpu_avg": "34%",
    "improvement": "4.5x mais rápido, 78% menos memória"
  }
}

Caso 2: Relatórios de Manutenção de Ativos (API → Sheets)

Cenário: Relatórios diários de manutenção do Fracttal para Google Sheets

{
  "performance_original": {
    "records": 5000,
    "execution_time": "12m 30s",
    "api_calls": 5000,
    "sheets_writes": 5000,
    "rate_limit_hits": 47
  },
  "performance_otimizada": {
    "execution_time": "2m 45s",
    "api_calls": 50,
    "sheets_writes": 25,
    "rate_limit_hits": 0,
    "strategies": [
      "Paginação da API (100 registros/chamada)",
      "Escrita em lote no Sheets (200 registros/escrita)",
      "Retry inteligente com backoff exponencial"
    ]
  }
}

Caso 3: Sincronização de Inventário em Tempo Real (DB → API → Webhook)

Cenário: Atualizações de inventário em tempo real em múltiplos sistemas

{
  "pipeline_performance": {
    "source_to_transform": "150ms",
    "transform_processing": "89ms", 
    "target_delivery": "320ms",
    "total_latency": "559ms",
    "throughput": "1,789 registros/seg",
    "success_rate": "99.7%"
  },
  "tecnicas_otimizacao": [
    "Processamento streaming",
    "Operações I/O assíncronas",
    "Pool de conexões",
    "Padrão circuit breaker"
  ]
}

Estratégias de Otimização

Otimização de Source Database

Performance de Query: 

-- Ruim: Scan completo da tabela
SELECT * FROM orders WHERE customer_name LIKE '%joao%'

-- Bom: Busca indexada
SELECT id, customer_id, total, status 
FROM orders 
WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE name_index LIKE 'joao%')
AND created_date >= '2024-01-01'

Configuração de Lote: 

{
  "source": {
    "id_type": 1,
    "form": {
      "sql": "SELECT * FROM tabela_grande WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY id",
      "batch_size": 1000,
      "parallel_batches": 4,
      "connection_pool_size": 8
    }
  }
}

Otimização de Transform

Processamento Eficiente de Memória: 

{
  "transform": [
    {
      "streaming_transform": {
        "process_in_chunks": true,
        "chunk_size": 500,
        "memory_limit": "512MB"
      }
    },
    {
      "parallel_processing": {
        "enabled": true,
        "max_workers": 4,
        "worker_memory_limit": "128MB"
      }
    }
  ]
}

Otimização de Lógica Complexa: 

{
  "transform": [
    {
      "pre_filter": {
        "condition": {"status": {"in": ["ativo", "pendente"]}},
        "early_exit": true
      }
    },
    {
      "cached_lookup": {
        "field": "customer_id",
        "lookup_table": "customer_cache",
        "cache_ttl": 3600
      }
    }
  ]
}

Otimização de Target

Escrita em Lote: 

{
  "target": {
    "id_type": 10,
    "form": {
      "batch_size": 1000,
      "batch_timeout": 30,
      "parallel_writes": true,
      "max_concurrent_batches": 3
    }
  }
}

Rate Limiting: 

{
  "target": {
    "id_type": 2,
    "rate_limiting": {
      "requests_per_second": 10,
      "burst_size": 20,
      "backoff_strategy": "exponential"
    }
  }
}

Monitoramento e Ajuste

Métricas de Performance para Rastrear

{
  "metrics": {
    "throughput": {
      "records_per_second": "number",
      "bytes_per_second": "number",
      "target": "> 500 registros/seg"
    },
    "latency": {
      "avg_record_processing_time": "milliseconds",
      "p95_processing_time": "milliseconds",
      "target": "< 100ms p95"
    },
    "resource_usage": {
      "memory_usage_mb": "number",
      "cpu_usage_percent": "number",
      "target": "< 70% CPU, < 1GB RAM"
    },
    "error_rates": {
      "connection_errors": "percentage",
      "transform_errors": "percentage",
      "target": "< 0.1% erros"
    }
  }
}

Configuração de Monitoramento em Tempo Real

{
  "monitoring": {
    "enabled": true,
    "sampling_rate": 0.1,
    "metrics_interval": 30,
    "alert_thresholds": {
      "execution_time_minutes": 15,
      "error_rate_percent": 1,
      "memory_usage_gb": 2
    },
    "dashboards": {
      "grafana_endpoint": "http://monitoring:3000",
      "metrics_prefix": "etl.performance"
    }
  }
}

Checklist de Ajuste de Performance

Antes da Otimização: - [ ] Estabelecer métricas baseline - [ ] Identificar gargalos (source, transform ou target) - [ ] Definir metas de performance - [ ] Planejar estratégia de teste

Otimização de Source: - [ ] Otimizar queries com indexação adequada - [ ] Implementar processamento em lote - [ ] Usar pool de conexões - [ ] Filtrar dados na origem

Otimização de Transform: - [ ] Minimizar transformações complexas - [ ] Usar processamento streaming para grandes datasets - [ ] Implementar processamento paralelo - [ ] Cachear dados acessados frequentemente

Otimização de Target: - [ ] Escrever em lotes quando possível - [ ] Implementar tratamento de erro adequado - [ ] Usar pool de conexões - [ ] Respeitar rate limits

Otimização de Sistema: - [ ] Monitorar uso de recursos - [ ] Escalar horizontalmente quando necessário - [ ] Implementar circuit breakers - [ ] Usar operações I/O assíncronas

Teste de Performance

Configuração de Teste de Carga

{
  "load_test": {
    "test_scenarios": [
      {
        "name": "carga_normal",
        "records": 10000,
        "concurrent_etls": 1,
        "duration": "5m"
      },
      {
        "name": "carga_pico", 
        "records": 50000,
        "concurrent_etls": 3,
        "duration": "15m"
      },
      {
        "name": "teste_stress",
        "records": 100000,
        "concurrent_etls": 5,
        "duration": "30m"
      }
    ],
    "success_criteria": {
      "throughput_min": 500,
      "error_rate_max": 1,
      "memory_usage_max_gb": 2
    }
  }
}

Ferramentas de Benchmark

# ETL Performance Profiler
python -m etl_profiler --config config.json --duration 300

# Análise de Uso de Memória
python -m memory_profiler etl_script.py

# Análise de Query de Banco
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM sua_query;

Resumo de Melhores Práticas

Padrões ETL de Alta Performance

  1. Processamento Incremental: Processar apenas dados alterados
  2. Processamento Paralelo: Utilizar múltiplos workers/threads
  3. Operações em Lote: Agrupar operações para eficiência
  4. Pool de Conexões: Reutilizar conexões
  5. Cache Inteligente: Cachear dados acessados frequentemente
  6. Recuperação de Erros: Implementar mecanismos robustos de retry

Anti-padrões a Evitar

  1. Processamento linha por linha: Sempre usar operações em lote
  2. Scans completos de tabela: Usar indexação e filtragem adequadas
  3. I/O síncrono: Usar operações assíncronas para tarefas I/O bound
  4. Uso ilimitado de memória: Implementar streaming para grandes datasets
  5. Sem tratamento de erro: Sempre implementar recuperação de erro adequada
  6. Limites hardcoded: Tornar tamanhos de lote e timeouts configuráveis

Lembre-se: Otimização de performance é iterativa. Comece com medições baseline, identifique gargalos, aplique otimizações e meça melhorias. Sempre teste sob condições de carga realistas.