Protocolo: Qual o impacto do volume de dados na latência das consultas SQL do Superset sobre uma réplica PostgreSQL do ERP CISS?
Este protocolo avalia como o tempo de resposta das consultas no Apache Superset varia conforme o volume de dados carregado em um esquema simulado bi_varejo no PostgreSQL. O objetivo é medir a latência média das consultas típicas de BI para diferentes tamanhos de base.
Roteiro para estudo em ambiente de laboratório ou de teste. Execute apenas em equipamentos, redes e contas que você tenha autorização para usar, com backup e homologação próprios. Comandos podem causar indisponibilidade ou perda de dados. Software e marcas citados pertencem aos seus titulares. Termos de Uso.
Como o tempo de resposta das consultas SQL no Superset é afetado pelo aumento do volume de dados na réplica PostgreSQL extraída do ERP CISS?
Hipótese
A latência média das consultas SQL no Superset aumenta conforme cresce o volume de registros nas tabelas fato_venda e fato_venda_item do esquema bi_varejo.
Variáveis
| Independentes (o que varia) | volume de registros nas tabelas fato_venda e fato_venda_item (EXEMPLO: 100 mil, 1 milhão, 10 milhões) |
|---|---|
| Dependentes (o que se mede) | latência média das consultas SQL (ms) |
| Controladas (o que fica fixo) | configuração do PostgreSQL; hardware do servidor; versão do Superset; modelo de consulta SQL; rede local |
Ambiente
Servidor Linux com PostgreSQL instalado, esquema bi_varejo populado via carga autorizada (CSV ou consulta somente leitura). Apache Superset 6.x em Docker, driver psycopg2 instalado. Ferramenta de benchmark: pgbench para simular consultas; Prometheus opcional para monitorar recursos.
Procedimento
- Preparar ambiente
Instale PostgreSQL e crie o esquema bi_varejo conforme modelo didático. Carregue volumes crescentes de dados autorizados (EXEMPLO: 100 mil, 1 milhão, 10 milhões de vendas).
- Configurar Superset
Suba o Superset em Docker, configure a conexão ao PostgreSQL (psycopg2).
consulte a documentação oficial do Superset para detalhes de configuração - Definir consultas
Selecione 3 consultas típicas (EXEMPLO: total de vendas por mês, top 10 produtos, curva ABC) e salve como SQL no Superset.
- Executar benchmark
Para cada volume de dados, execute cada consulta 5 vezes seguidas via SQL Lab do Superset e registre o tempo de resposta (ms).
- Registrar resultados
Preencha a planilha de coleta após cada execução.
Planilha de coleta
| volume_registros (registros) | consulta_id (texto) | execucao (número) | latencia_ms (milissegundos) |
|---|---|---|---|
| EXEMPLO: 100000, total_vendas_mes, 1, 420 | |||
Repetições recomendadas: 5. Baixe a planilha vazia em CSV: colunas prontas.
Análise
Calcule a média, mediana e desvio padrão da latência para cada consulta e volume. Compare o crescimento da latência conforme o volume. Analise se há gargalos ou crescimento não linear.
Critérios de decisão
- A latência média deve permanecer abaixo de um limite aceitável definido pelo negócio (EXEMPLO: 2000 ms).
- Se a latência ultrapassar o limite com aumento de volume, considerar otimizações de consulta ou particionamento.
Fontes de erro e mitigação
- Variação de carga no servidor pode afetar resultados; isole o ambiente durante o teste.
- Caches do PostgreSQL e do Superset podem influenciar; limpe cache entre execuções ou descarte a primeira execução.
- Rede instável pode distorcer latência; use rede local dedicada.
Referências
- Documentação oficial do PostgreSQL · PostgreSQL Global Development Group (postgresql.org)
- Documentação do pgbench · PostgreSQL Global Development Group (postgresql.org)
- Publicado
- 11/09/2026
- Última revisão
- 13/09/2026
- Versão do conteúdo
- 1.0
- Referências
- 2 oficiais
- Revisão técnica
- redação e revisão por IA, URLs conferidas na publicação
- Status
- Atual
