Tool zur 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, einfacher Einblicke zu erhalten:

• Überwachung: Die Optimierung beginnt mit der Erfassung 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-Protokolle 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.

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, liegt die Anzahl der Indizes in Ihrem Ermessen.
• Vermeiden Sie die Verwendung von EINDEUTIGEN Schlüsseln und Fremdschlüsseleinschränkungen: Wenn eine EINDEUTIGE Einschränkung anderweitig definiert ist, kann die Einfügung eine Indexsuche 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-Protokoll (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 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 sich dadurch 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 vollständiger Tabellenscan.
• 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.

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.

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.

SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA) ist entscheidend für die effektive PostgreSQL-Abfrageoptimierung. Die Lösung liefert umfassende Metriken zur Ressourcenauslastung, wie CPU, Datenträger, Arbeitsspeicher und mehr. Diese Metriken einschließlich Kennzahlen zu Arbeitsspeicher, Datenträger, Netzwerk, Sitzung, Wartezeit, Zeile, Vakuum, Prüfpunkt, Replikation und Cache-Entfernung liefern Informationen über die Umgebung bei Verlangsamungen und helfen so, zugrunde liegende Ursachen zu identifizieren. Diese Metriken sind in DPA sehr einfach auffindbar: Sie wählen eine Datenbankinstanz, navigieren zur Ressourcen-Registerkarte, um Diagramme mit anpassbaren Zeiträumen anzuzeigen, und fahren mit der Maus über Datenpunkte, um Anmerkungen oder VMware-Ereignisdetails zu sehen. Neben den Metriken identifizieren die Tabellenoptimierungsempfehlungen von DPA auch Tabellen, die von ineffizienten Abfragen betroffen sind, und liefern Einblicke in die Abfrageleistung und bestehende Indizes. Diese zusammengeführten Informationen erleichtern die fundierte Entscheidungsfindung für eine optimale PostgreSQL-Leistung.

Der Table Tuning Advisor ist ein Tool, mit dem Sie die Datenbankleistung optimieren können, indem Sie ineffiziente Abfragen analysieren und beheben. Häufig lesen solche Abfragen eine große Menge an Daten, aber geben wenige Ergebnisse aus. Dies führt zu unnötigen E/A und Ressourcenauslastungen. Die Empfehlungen zeigen auf, welche Anpassungen an Abfragen, Indizes und Plänen nötig sind, und helfen so bei der Optimierung.

Sie liefern eine aggregierte Übersicht der Workload einer Tabelle und helfen, ressourcenintensives SQL zu identifizieren und Schritte für eine gezielte Optimierung zu planen. Das Tool informiert über Nutzungsmuster von Tabellen, den Indexentwurf und Transaktionsaktivitäten, die für strategische Entscheidungen wichtig sind.

Sie finden das Advisor-Tool über die übergeordnete Registerkarte „Tuning“ (Optimierung) oder auf der Seite zur Abfrageleistungsanalyse. Das Tool umfasst drei Hauptbereiche: Ineffizientes SQL, SQL- und Plandetails sowie Tabellen- und Indexinformationen.

Es hebt ineffiziente Planschritte hervor, etwa vollständige Tabellenscans, und schlägt Fokusbereiche für Verbesserungen vor. Außerdem zeigt das Tool alle eine Tabelle betreffenden Abfragen an und priorisiert sie nach ihren Auswirkungen auf die Workload.

Das Tool berücksichtigt zudem den aktuellen Status von Tabellenindizes und empfiehlt auf Basis von Datenfluktuation und weiteren Metadaten, ob neue Indizes hinzugefügt oder bestehende Indizes bearbeitet werden sollten. So können Sie sicherstellen, dass alle Änderungen die Leistung verbessern, ohne für neue Probleme zu sorgen.

Wenn PostgreSQL auf einer Cloud-Computing-Plattform ausgeführt wird, ist eine Leistungsoptimierung wichtig, da Sie für Computing-Ressourcen bezahlen. Ineffiziente, schlecht geschriebene Abfragen können Sie 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 Implementierung ohne Agents 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.