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   1 # $OpenLDAP$
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   3 # COPYING RESTRICTIONS APPLY, see COPYRIGHT.
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   5 H1: Performance Tuning
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   7 Note: this chapter needs to be updated to discuss BDB tuning.
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   9 There are several things you can do to tune the performance of
  10 slapd for your system. Most of them have to do with the LDBM
  11 backend. LDBM uses an index mechanism to store and retrieve
  12 information in slapd. Each entry is assigned a unique ID, used to
  13 refer to the entry in the indexes. A search for entries with a
  14 surname of "Jensen", for example, would look up the index entry
  15 "=JENSEN" in the surname index. The data returned is a list of
  16 IDs of entries having that value for the surname attribute. We
  17 have found several things to be useful in improving the
  18 performance of this indexing scheme, especially on modify
  19 operations.
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  23 H2: The allIDs threshold
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  25 Some index entries become so large as to be useless. For
  26 example, if every entry in your database is a person entry, the
  27 "=PERSON" index entry in the objectclass index contains every
  28 entry. This returns very little useful information, and can cause
  29 significant delays, especially on updates. To alleviate this
  30 problem, we have introduced the idea of an allIDs index entry.
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  32 The allIDs entry stands for a real index entry containing the IDs
  33 of every entry in the database, but it takes up very little space,
  34 never needs updating, and can be manipulated quickly and
  35 efficiently. The trade-off is that it does not prune the set of
  36 candidate entries at all during a search. This must be done
  37 using other, more "high-powered" index entries.
  38
  39 You can set the minimum number of IDs that an index entry may
  40 contain before it turns into an allIDs block by changing the
  41 {{EX: SLAPD_LDBM_MIN_MAXIDS}} variable in the
  42 {{EX: include/ldapconfig.h}} file. The actual number is determined at
  43 runtime by the LDBM backend, depending on the block size of
  44 the underlying device (i.e., the number you provide is rounded up
  45 to the nearest multiple of a block size).
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  49 H2: The entry cache
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  51 The LDBM backend can be configured to keep a cache of
  52 entries in memory. Since the LDBM database spends much of its
  53 time reading entries from the id2entry file into memory, this cache
  54 can greatly speed performance. The trade-off is that the cache
  55 uses some extra memory. The default cache size is 1000
  56 entries. See the discussion of the cachesize option in Section
  57 5.2.3 on LDBM configuration.
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  61 H2: The DB cache
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  63 The LDBM backend uses a number of disk-based index files. If
  64 the underlying hash or B-tree package supports in-memory
  65 caching of these files, performance can be greatly improved,
  66 especially on modifies. The size of this in-memory file cache is
  67 given by the dbcachesize option, discussed in more detail in
  68 section 5.2.3 on LDBM configuration. The default {{EX: dbcachesize}} is
  69 100K.
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  73 H2: Maintain the right indices
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  75 Finally, one of the best performance tune-ups you can do is to
  76 make sure you are maintaining the right indices. Too few indices
  77 can lead to poor search performance. Too many indices can
  78 lead to poor update performance. For example, the LDBM
  79 backend would be perfectly happy to maintain substring and
  80 approximate indices for the {{EX: objectclass attribute}}, but this would
  81 not be useful and would just slow down update operations. If
  82 your database has many entries and is handling queries for
  83 substring equality on the surname attribute, you should make
  84 sure to maintain a surname substring index so these queries are
  85 answered quickly.
  86
  87 So, take a look at the index lines in your slapd configuration file to
  88 ensure that only those indices that make sense and are needed
  89 are being maintained.
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