Tool zur PostgreSQL-Leistungsoptimierung mit Abfrageanalyse
Unterstützung cloudbasierter und lokaler PostgreSQL-Systeme
Ganz gleich, wo Ihre PostgreSQL-Datenbankinstanzen ausgeführt werden – SolarWinds® Database Performance Analyzer (DPA) überwacht Ihre Datenbanken: sei es auf einem Linux- oder Windows-Server, einer virtuellen VMware-Maschine oder einer Cloud-Plattform.
Die umfassende PostgreSQL-Plattformunterstützung umfasst Folgendes:
- PostgreSQL
- EDB Postgres
- Azure Database for PostgreSQL
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon Aurora for PostgreSQL
- Google Cloud SQL for PostgreSQL
Der hybride Ansatz von DPA für die Verwaltung von PostgreSQL-Datenbanken ermöglicht einen zentralen Überblick über die Leistungsoptimierung von Datenbanken mit einer agentenfreien Architektur und einem Overhead von weniger als 1 Prozent.
Einblicke in wichtige PostgreSQL-Messdaten
Bei der sekundengenauen Datenerfassung von DPA, die rund um die Uhr durchgeführt wird, werden umfangreiche Messdaten für Ihre PostgreSQL-Umgebung gesammelt. Dazu zählen wichtige Systemmessdaten wie Datenträger, Arbeitsspeicher und Netzwerk. Darüber hinaus sind wichtige PostgreSQL-spezifische Messdaten nur einen Mausklick entfernt:
- Cache-Entfernung
- Prüfpunkte
- Replikation
- Vakuum
- Zeilenvorgänge
- Lizenz-Compliance
Mit diesen und weiteren Messdaten, kombiniert mit Echtzeit- und Verlaufsansichten, haben Datenbankadministratoren jederzeit Messdaten zur PostgreSQL-Optimierung zur Hand.
Maschinelles Lernen + Abfragetipps = PostgreSQL-Optimierung
Maschinelles Lernen (Machine Learning), das mit der Zeit immer intelligenter wird, ist die Grundlage für die Erkennung von Anomalien durch DPA. Dabei wird anhand der Saisonalität bestimmt, was normal ist und was nicht. Mithilfe dieser leistungsfähigen Funktion können Datenbankadministratoren oft in wenigen Sekunden Leistungsprobleme aufdecken – auch solche, von denen sie nicht wussten.
Maschinelles Lernen in Kombination mit fortgeschrittener Wartezeitanalyse zeigt, warum und wo eine Abfrage langsamer läuft, und liefert Einblicke in die PostgreSQL-Optimierung, die herkömmliche Überwachungslösungen nicht liefern können.
DPA geht bei der Optimierung von PostgreSQL noch einen Schritt weiter und bietet Expertenrat anhand von Abfragetipps, welche die Ursachen einer Leistungsbeeinträchtigung aufzeigen.
Umfassende PostgreSQL-Optimierung in Azure, AWS und Google
Wenn PostgreSQL auf einer Cloud-Computing-Plattform ausgeführt wird, ist eine Leistungsoptimierung wichtig, da Sie für Computing-Ressourcen bezahlen. Ineffiziente, schlecht geschriebene Abfragen können Ihnen Geld kosten, ganz abgesehen von den Auswirkungen auf die Anwendungsleistung am Front-End.
DPA bietet einen ganzheitlichen Ansatz für die PostgreSQL-Leistungsverwaltung, der Folgendes umfasst:
- Echtzeit- und Verlaufsansichten
- Sekundengenaue Datenerfassung rund um die Uhr
- Einfache, agentenfreie Implementierung mit einem Overhead von weniger als 1 %
- Postgres-spezifische Berichterstellung, Ad-Hoc oder geplant
- Erkennung von Anomalien durch maschinelles Lernen (Machine Learning)
- Mehrdimensionale Analyse der Abfragewartezeit
- Abfragetipps zur Erkennung von Problembereichen
- System- und PostgreSQL-Messdaten
- Drilldown zu SQL-Text und Ausführung von Live-Plänen
- Vorlage für benutzerdefinierte E-Mail-Warnungen mit Drag-and-Drop-Funktion
- RESTful-API für Automatisierungsintegration
DPA kann auf einem physischen Server oder einer VM, in Azure oder als Service in AWS implementiert werden.
Integrierte Überwachung für virtualisiertes PostgreSQL
Datenbankadministratoren sind die Hauptansprechpartner, wenn es um PostgreSQL-Leistungsoptimierung und ‑Analyse geht. Beschwerden bei langsamer Anwendungsleistung werden oft als Erstes an das Datenbank-Back-End gerichtet.
Aber was ist, wenn die PostgreSQL-Instanz auf einer virtuellen VMware-Maschine ausgeführt wird? Häufig hat der Datenbankadministrator keinerlei Einblicke in die virtuelle Infrastruktur, von der die Postgres-Instanz unterstützt wird. Durch eine integrierte Virtualisierungsüberwachung über die DPA-VM-Option erhalten Datenbankadministratoren die Daten, die sie benötigen, um herauszufinden, ob die VM Leistungsprobleme für Postgres verursacht oder nicht. Durch eine spezielle Ansicht mit Zeitsegmenten, bei der VM-Messdaten mit Datenbankmessdaten überlagert werden, und genaue Messdaten zu ESXi-Hosts erhalten Datenbankadministratoren die erforderlichen Daten, um die Auswirkungen auf die PostgreSQL-Instanz zu bestimmen.
Was ist die PostgreSQL-Leistungsoptimierung?
PostgreSQL ist ein hoch skalierbares Datenbankverwaltungssystem auf Open-Source-Basis, das für seine Zuverlässigkeit, Robustheit und hohe Leistung bekannt ist. Aufgrund der großen Datenmengen und hohen Anzahl an Benutzern, die PostgreSQL-Datenbanken unterstützen können, ist die Optimierung von PostgreSQL für die Sicherstellung der Leistung von entscheidender Bedeutung. Eine effektive Leistungsoptimierung erfordert oft eine Überwachung, um detailliertere Einblicke in Abfragetrends zu erhalten.
Ein PostgreSQL-Optimierungstool kann Sie mithilfe der folgenden Features dabei unterstützen, leichter Einblicke zu erhalten:
- Überwachung: Die Optimierung beginnt mit der Sammlung von Informationen durch Überwachung, sodass betroffene Ressourcen leichter identifiziert werden können. Dazu gehören Einblicke in CPU, E/A, Speicher, Netzwerk und andere wichtige Faktoren.
- Fehlerbehebung und Diagnose: Dabei werden Konfiguration und Authentifizierung sowie Ressourcenprotokolle und Write-Ahead Logs geprüft, um besser zu verstehen, wo Probleme auftreten könnten.
- Abfrageoptimierung: Sie müssen langsame Abfragen aufspüren und diese mithilfe von Best Practices umschreiben.
- Berichterstellung und Protokollierung: Mithilfe von Berichten und Protokollen können Sie auf einfachere Weise feststellen, wann und wo ein Problem aufgetreten ist, was eine effektive Optimierung ermöglicht.
Best Practices für die PostgreSQL-Optimierung
Im Folgenden werden die häufigsten Ursachen für Leistungsprobleme bei PostgreSQL und Optimierungsmöglichkeiten aufgeführt, die zu einer deutlichen Steigerung der Datenbankleistung beitragen können:
- Prüfen Sie die Indizes: Überprüfen Sie die Anzahl der Indizes, die Sie für Ihre Tabelle definiert haben, und entscheiden Sie, ob deren potenzieller Nutzen für Abfragen den Mehraufwand beim Speichern und Einfügen überwiegt. Da jedes System anders ist, ist die Anzahl der Indizes Ihre Entscheidung.
- Vermeiden Sie die Verwendung von EINDEUTIGEN Schlüsseln und Fremdschlüsseleinschränkungen: Wenn eine EINDEUTIGE Einschränkung anderweitig definiert ist, kann die Einfügung eine Indexabfrage erfordern, um festzustellen, ob die Zeile bereits existiert, was sich negativ auf die Geschwindigkeit des EINFÜGENS auswirken kann. Ähnlich verhält es sich mit einer Fremdschlüsseleinschränkung: Jedes EINFÜGEN muss dann normalerweise aus der referenzierten Tabelle gelesen werden, was die Leistung beeinträchtigen kann. Überlegen Sie, ob Sie Ihre Daten nicht denormalisieren sollten.
- Überdenken Sie die Art und Weise, wie Sie Datenträger verwenden: Im Write-Ahead Log (WAL) gespeicherte Daten können zu Datenträgerverlangsamungen führen, welche die Einfügeleistung beeinträchtigen. Darüber hinaus können Sie zur Vermeidung von Engpässen den Durchsatz erhöhen, indem Sie für das WAL und Daten einen separaten Datenträger (Tabellenbereich) verwenden.
Mit einem Tool zur PostgreSQL-Abfrageoptimierung können Sie leichter bewerten, ob eine Tabelle oder Indizes möglicherweise gegen die folgenden PostgreSQL-Best Practices verstoßen. SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) umfasst eine Funktion für Tipps zur Tabellenoptimierung, die Verstöße auflistet und weitere Schritte empfiehlt. Zu den Best Practices zur Tabellenoptimierung, mit denen Probleme mithilfe von SolarWinds DPA leichter untersucht und behoben werden können, zählen folgende:
- Herausfinden, ob ein Fremdschlüssel indiziert ist: Die Indizierung jedes Fremdschlüssels trägt zur Verbesserung der Leistung von Abfragen bei, welche die beiden Tabellen verbinden.
- Identifizierung überlappender Indizes: Durch die Überprüfung überlappender Indizes können Sie herausfinden, ob Indizes entfernt werden können.
- Entfernen von Randspalten: Da für breite Indizes (fünf oder mehr Spalten) mehr Speicher benötigt wird, können diese die Kosten für die Indexwartung erhöhen.
- Hinzufügen definierter Indizes für die Tabelle: Wenn die Tabelle allerdings sehr klein ist, ist ein Index möglicherweise nicht effizienter als ein umfassender Tabellen-Scan.
- Sicherstellen, dass die Tabelle einen Primärschlüssel aufweist: Ein Primärschlüssel ermöglicht die eindeutige Identifizierung eines Datensatzes und ist erforderlich, um die Datenintegrität sicherzustellen. Wenn keine Spalte oder Kombination von Spalten einen eindeutigen Wert liefert, können Sie einen künstlichen Primärschlüssel hinzufügen, z. B. eine ID-Spalte.
Warum ist es wichtig, ein Tool zur Optimierung von PostgreSQL-Datenbanken zu verwenden?
Datenbank-Tuning kann zur Optimierung von Datenbankumgebungen beitragen, damit Ihre Anwendungen schnell auf die Daten zugreifen können. Die Datenbankoptimierung kann es Ihnen auch erleichtern, die Datenbank- und Anwendungsleistung, die Datenintegrität und Kontrollen aufrechtzuerhalten.
Da es sich bei PostgreSQL um eine Open-Source-Datenbank handelt, kann sich die Leistungsoptimierung oft komplex und zeitaufwändig gestalten. Bei der Erstellung von Abfragen und Anwendungen für PostgreSQL-Datenbanken müssen Sie auf schnelle und einfache Weise eine Optimierung sicherstellen können.
Eine PostgreSQL-Datenbankoptimierung und verwandte Tools können Ihnen die Erkenntnisse liefern, die Sie benötigen, um die Optimierung effektiver zu gestalten und letztendlich die Effizienz von Implementierungen zu steigern.
Was leistet ein Tool zur PostgreSQL-Leistungsoptimierung?
Mit einem PostgreSQL-Optimierungstool können Datenbankadministratoren Trends bei der Abfrageleistung beobachten, Code- und Abfrageänderungen anzeigen und Einblicke in die Auswirkungen in Test- und Produktionsdatenbanken gewinnen. Leistungsstarke Funktionen helfen dabei, Probleme schnell zu erkennen.
PostgreSQL-Optimierungstools können Vorher- und Nachher-Ansichten der wichtigsten Datenbankelemente liefern, sodass Sie die Leistung vergleichen, Trends erkennen und Probleme identifizieren können. Zu diesen Elementen zählen etwa folgende:
- Messdaten zur System- und Datenbankintegrität, einschließlich Messdaten auf Betriebssystemebene und mit Fokus auf DBMS
- Aktuelle Snapshots und Verlaufsdaten
- Einblicke in Code- und Abfrageänderungen
- Informationen zu Auswirkungen in Test- und Produktionsdatenbanken
- Warnungen bei Systemausfall oder Überschreitung verschiedener Schwellenwerte für Latenz, Anzahl oder Ressourcenverbrauch
Der kombinierte Einsatz eines Tools zur PostgreSQL-Leistungsoptimierung mit einem Abfrageanalysetool wie SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) kann außerdem die visuelle Darstellung zentraler PostgreSQL-Messdaten erleichtern. Dabei werden zur Identifizierung von Leistungsproblemen mehrdimensionale Abfrageanalysen verwendet.
Wie funktioniert die PostgreSQL-Abfrageoptimierung in DPA?
SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) bietet wichtige Funktionen, die DBAs für eine effektive Optimierung von PostgreSQL-Abfragen benötigen.
Voraussetzung für eine effektive Optimierung sind die richtigen Messdaten. Als Tool für die Leistungsoptimierung von PostgreSQL erfasst DPA detaillierte Messdaten, die Ihnen helfen zu verstehen, wie Ressourcen (wie CPU, Festplatte und Speicher) zu bestimmten Zeitpunkten genutzt werden. Zu den wichtigen Messdaten zählen:
- Speichermessdaten
- Festplattenmessdaten
- Netzwerkmessdaten
- Sitzungsmessdaten
- Wartemessdaten
- Zeilenmessdaten
- Vakuummessdaten
- Prüfpunktmessdaten
- Replikationsmessdaten
- Messdaten zu Cache-Entfernungen
Diese Messdaten werden vom PostgreSQL-Optimierungstool in DPA zur Verfügung gestellt und können Aufschluss darüber geben, was in der restlichen Umgebung während der Verlangsamung der Datenbank vor sich ging, um die Ursache von Leistungsproblemen zu identifizieren.
Die verfügbaren Messdaten für die PostgreSQL-Leistungsoptimierung können in DPA schnell und einfach angezeigt werden. Dazu sind etwa vier Schritte auf der Registerkarte „Ressourcen“ erforderlich:
- Klicken Sie auf der DPA-Startseite auf eine Datenbankinstanz, um ausführliche Informationen anzuzeigen.
- Klicken Sie in der oberen rechten Ecke auf die Registerkarte „Ressourcen“. Auf der Registerkarte „Ressourcen“ werden alle verfügbaren Ressourcenmessdaten für die ausgewählte Datenbankinstanz angezeigt. Diagramme enthalten standardmäßig Daten der letzten Stunde.
- Zur Änderung des Zeitraums klicken Sie oben auf der Seite auf den Datumsbereich. Daraufhin wird die Datumsauswahl geöffnet. Wählen Sie dann einen vordefinierten Zeitraum aus oder machen Sie eigene Datumsangaben.
- Um Anmerkungen oder Informationen zu VMware-Ereignissen anzuzeigen (etwa Instanzen, die auf einer VM ausgeführt werden), bewegen Sie den Mauszeiger über einen Punkt auf der Linie über einem Diagramm. Mit diesen Ereignissen lassen sich manchmal Änderungen bei Ressourcenmessdaten erklären.
Ein weiterer wichtiger Teil der PostgreSQL-Leistungsoptimierung ist die Optimierung von Tabellen. Das PostgreSQL-Leistungsoptimierungstool in SolarWinds DPA ist darauf ausgelegt, Tabellen zu identifizieren, für die ineffiziente Abfragen ausgeführt wurden. Diese Funktion für Optimierungstipps für Tabellen zeigt aggregierte Informationen zur Tabelle, zu den ineffizienten Abfragen, die für sie ausgeführt wurden, und zu allen vorhandenen Indizes an. Diese Informationen können Ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen bezüglich der besten Vorgehensweise zu treffen.
- Was ist die PostgreSQL-Leistungsoptimierung?
- Best Practices für die PostgreSQL-Optimierung
- Warum ist es wichtig, ein Tool zur Optimierung von PostgreSQL-Datenbanken zu verwenden?
- Was leistet ein Tool zur PostgreSQL-Leistungsoptimierung?
- Wie funktioniert die PostgreSQL-Abfrageoptimierung in DPA?
- Überwachung: Die Optimierung beginnt mit der Sammlung von Informationen durch Überwachung, sodass betroffene Ressourcen leichter identifiziert werden können. Dazu gehören Einblicke in CPU, E/A, Speicher, Netzwerk und andere wichtige Faktoren.
- Fehlerbehebung und Diagnose: Dabei werden Konfiguration und Authentifizierung sowie Ressourcenprotokolle und Write-Ahead Logs geprüft, um besser zu verstehen, wo Probleme auftreten könnten.
- Abfrageoptimierung: Sie müssen langsame Abfragen aufspüren und diese mithilfe von Best Practices umschreiben.
- Berichterstellung und Protokollierung: Mithilfe von Berichten und Protokollen können Sie auf einfachere Weise feststellen, wann und wo ein Problem aufgetreten ist, was eine effektive Optimierung ermöglicht.
Was ist die PostgreSQL-Leistungsoptimierung?
PostgreSQL ist ein hoch skalierbares Datenbankverwaltungssystem auf Open-Source-Basis, das für seine Zuverlässigkeit, Robustheit und hohe Leistung bekannt ist. Aufgrund der großen Datenmengen und hohen Anzahl an Benutzern, die PostgreSQL-Datenbanken unterstützen können, ist die Optimierung von PostgreSQL für die Sicherstellung der Leistung von entscheidender Bedeutung. Eine effektive Leistungsoptimierung erfordert oft eine Überwachung, um detailliertere Einblicke in Abfragetrends zu erhalten.
Ein PostgreSQL-Optimierungstool kann Sie mithilfe der folgenden Features dabei unterstützen, leichter Einblicke zu erhalten:
Leistungsoptimierung von PostgreSQL
Database Performance Analyzer
- Unterstützung cloudbasierter und lokaler Systeme
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