Na základě výsledků vyhledávání může mít fragmentace dat významný dopad na rozdíly ve výkonu mezi sandboxem a produkčními instancemi:
1. Souvislost dat: Prostředí izolovaného prostoru obvykle obsahují více souvislých dat než produkční prostředí. Důvodem je to, že data karantény jsou zkopírována z produkce, přičemž se zachovává datová struktura a rozvržení. Naproti tomu produkční data se mohou časem fragmentovat, což vede k pomalejšímu výkonu dotazů. [1][2]
2. Indexování a ukládání do mezipaměti: Prostředí Sandbox mají obecně menší velikost mezipaměti a indexu ve srovnání s produkčním prostředím. To umožňuje databázi rychle přistupovat k požadovaným datům bez nutnosti prosévat velkou mezipaměť nebo index, což má za následek rychlejší provádění dotazů. [1]
3. Hardwarová konfigurace: Prostředí Sandbox jsou často konfigurována s méně výkonným hardwarem ve srovnání s produkčním. To však může přispět k rychlejšímu provádění dotazu, protože databáze je méně zatížena a může rychleji reagovat na dotazy. [1]
4. Zkreslení dat: Produkční prostředí může mít větší zkreslení dat ve srovnání s prostředími sandbox, což může vést k nerovnoměrné distribuci dat a ovlivnit výkon dotazů. [1]
5. Vlastní indexy a úzké tabulky: Produkční prostředí mohou mít více vlastních indexů a úzkých tabulek pro optimalizaci výkonu, které nemusí být přítomny v karanténě. To může vést k rozdílům ve výkonu mezi těmito dvěma prostředími. [1]
Stručně řečeno, klíčovými faktory, které přispívají k rychlejšímu výkonu dotazů SOQL v prostředí sandbox ve srovnání s produkčním prostředím, jsou souvislé rozložení dat, menší velikost mezipaměti a indexu a méně fragmentovaná data. Tyto faktory mohou převážit potenciální výhody výkonu výkonnějšího hardwaru v produkčním prostředí. Pochopení těchto rozdílů je klíčové pro přesné testování a odstraňování problémů s výkonem v aplikacích Salesforce.
Citace:[1] https://salesforce.stackexchange.com/questions/42163/performance-difference-between-sandbox-and-production-instances
[2] https://zeenea.com/what-is-data-fragmentation-and-how-to-overcome-it/
[3] https://insights.bu.edu/the-challenges-of-data-fragmentation-in-the-era-of-privacy-protection/
[4] https://blog.octanesolutions.com.au/sandbox-analysis.delivered
[5] https://www.tierpoint.com/blog/data-fragmentation/