データベース最適化のツールと技術
データベースの最適化のためのアラート、分析、アドバイスを取得
データベース クエリとインデックス パフォーマンスを最適化
経験豊富なDBAは、データベースのパフォーマンス問題が、稚拙なクエリと非効率なインデックスによるものであることを知っています。迅速かつ効率的なチューニングを必要とするDBAにとって、自動化されたデータベース最適化ツールはゲーム チェンジャーとなり得ます。
SolarWinds® Database Performance Analyzer（DPA）は、SQLステートメントを迅速に分析するための応答時間監視機能を提供することで、パフォーマンス問題の根本原因の特定に役立つとともに、信頼できるSQLデータベースのチューニング アドバイスを提供します。
データベース最適化ツールを使用して、本番環境で稼働しているクエリを修正
従来のデータベース分析では、アプリケーションのパフォーマンスは、手遅れになる可能性があるデプロイの段階まで後回しにされることが往々にしてありました。本番サーバーでクエリ パフォーマンスへ高速アクセスすると、開発サイクルにアプリケーション パフォーマンスを組み込むことができるため、データベース パフォーマンスをより簡単に最適化できます。
Database Performance Analyzerは、1％未満の負荷で開発、テスト、および本番サーバーを監視する機能を与えられています。DPAダッシュボードを使用すると、DBAは本番データベースをより簡単に可視化して、コードのパフォーマンスを理解できます。
データベースのパフォーマンス最適化のためにリソースのプロビジョニングを改善
パフォーマンス最適化データベース ツールを使用すれば、余計なハードウェア コストをより効果的に回避できます。Database Performance Analyzerは、リソースのプロビジョニングをパフォーマンスに合わせることで、ユーザーにデータベースの最適化技術を提供し、ハードウェア推奨要件の不要な増加を回避するのに役立ちます。
またDPAは、24時間体制でSQLステートメントのデータを照合する機能を持ち、応答時間に基づいた優先順位のランク付けも行えます。また、ハードウェアの新規購入を必要としないことも多いデータベースのパフォーマンス向上の方法についてのガイダンスも提供しています。
DPA REST APIでデータベース監視を自動化
Database Performance Analyzerは、DPA REST APIを使用し、監視、トラブルシューティング、解決プロセスの各ステップを通して、データベースの最適化を自動化するように設計されています。DPA REST APIは、待ち時間の分析に基づいて、全体的なデータベース構造をリアルタイムに分析できます。エージェントレス アーキテクチャを採用しているため、DPA REST APIは各ノードにエージェントを追加インストールする必要がありません。DPA REST APIは、SQL Server、MySQL、Azure SQLなどへのライセンスや登録が可能です。
SQLクエリを見つける
クエリのパフォーマンス分析を絞り込むことで、トラブルシューティングの作業を加速、または無為に過ぎていく時間を削減します。DPAを使用すると、アプリケーション名、ユーザー、ホスト、およびテーブル名やカラム名などのSQLステートメントの一部を使用して特定のSQLクエリを検索できます。次に、待機時間の詳細、実行、およびその他の主要なパフォーマンス メトリックを表示して、根本原因のトラブルシューティングを行うことができます。この情報を利用できるようにすることで、特定の時間枠、ユーザー、またはアプリケーションに関連するパフォーマンスの問題を診断するために焦点を絞り込むことができるので、結果として解決までの時間を短縮できます。
データベース最適化の詳細
このような疑問を持ったことはありませんか…
データベースの最適化は、クエリの機能を徹底的に理解することが基本となります。データベース パフォーマンスの最適化においては、アプリケーションの性能とデータベースの効率は、クエリの待ち時間というレンズを通して理解されます。コストの高いクエリを改善するために、DBAはクエリの詳細を修正したり、インデックス自体の構造を組み換えたりするために、大抵はさまざまな手動による方法を駆使します。
しかし、複雑なデータベース運用を行う大規模ネットワークでは、手作業によるデータベースの最適化には非効率と人為的なミスが発生する可能性が付きまといます。自動化されたデータベース最適化技術には、クエリの修正に精度とスピードを加えるための機能が与えられています。DBAなら誰でも知っていることですが、コストの高いクエリを効率的に修正できれば、アプリケーション サーバーとデータベース サーバーの両方の機能を劇的に向上させることができます。
自動化されたデータベース最適化を使用すると、パフォーマンスの問題を監視し、自動待ち時間分析に基づくアラートを取得し、機械学習の支援のもとトラブルシューティングを自動化できます。データベースの最適化技術を自動化することで、非効率なクエリをプロアクティブにチューニングし、データベースを円滑に実行できるトレンドを把握できます。
データベースの最適化は、クエリの機能を徹底的に理解することが基本となります。データベース パフォーマンスの最適化においては、アプリケーションの性能とデータベースの効率は、クエリの待ち時間というレンズを通して理解されます。コストの高いクエリを改善するために、DBAはクエリの詳細を修正したり、インデックス自体の構造を組み換えたりするために、大抵はさまざまな手動による方法を駆使します。
しかし、複雑なデータベース運用を行う大規模ネットワークでは、手作業によるデータベースの最適化には非効率と人為的なミスが発生する可能性が付きまといます。自動化されたデータベース最適化技術には、クエリの修正に精度とスピードを加えるための機能が与えられています。DBAなら誰でも知っていることですが、コストの高いクエリを効率的に修正できれば、アプリケーション サーバーとデータベース サーバーの両方の機能を劇的に向上させることができます。
自動化されたデータベース最適化を使用すると、パフォーマンスの問題を監視し、自動待ち時間分析に基づくアラートを取得し、機械学習の支援のもとトラブルシューティングを自動化できます。データベースの最適化技術を自動化することで、非効率なクエリをプロアクティブにチューニングし、データベースを円滑に実行できるトレンドを把握できます。
詳細な分析結果の活用により直感的なデータベースの最適化を実行
Database Performance Analyzer
- SQL特有のデータベース効率のトラブルシューティングのために、クエリの待ち時間を監視します。
- 通常とは異なる待ち時間やコストの高いクエリに対するリアルタイムのアラートで、迅速な対応を可能にします。
- 依存関係や地理的な構成など、全体的なデータベースのメトリックを可視化します。