PostgreSQL Performance für Administratoren und Entwickler

Seminarziel

• Höhere Produktivität: Durch eine optimierte Leistung und schnelle Verarbeitung von Abfragen und Transaktionen können Unternehmen ihre Produktivität steigern. Mitarbeiter können effizienter arbeiten und auf qualitativ hochwertige Daten in kürzerer Zeit zugreifen.
• Bessere Kundenerfahrung: Mit einer optimierten Datenbankleistung können Unternehmen ihren Kunden schnellere Antwortzeiten und eine reibungslose Benutzererfahrung bieten. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
• Kosteneinsparungen: Durch die Optimierung der PostgreSQL-Datenbank können Unternehmen ihre Ressourcennutzung verbessern und Engpässe minimieren. Dadurch werden die Betriebskosten reduziert, da weniger Hardware-Ressourcen benötigt werden, um die gewünschte Leistung zu erzielen.
• Skalierbarkeit und Wachstum: Durch das Erlernen von Techniken zur Skalierung und Optimierung der PostgreSQL-Datenbank können Unternehmen ihr Datenwachstum bewältigen und ihre Systeme auf zukünftiges Wachstum vorbereiten. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Geschäftstätigkeit auszuweiten, ohne Leistungseinbußen befürchten zu müssen.

Inhalt

• Einführung in PostgreSQL Performance Tuning und Best Practices
  • Bedeutung von Performance-Tuning für DB-Admins
  • Grundlegende Best Practices für die Entwicklung performanter PostgreSQL-Anwendungen
• Fortgeschrittene Tabellenfunktionen
  • Tabellenconstraints und Exclusion Constraints
  • Einsatz des PostgreSQL-Regelsystems
• Tabellenpartitionierung
  • Vorteile der deklarativen Tabellenpartitionierung in PostgreSQL
  • RANGE, LIST und HASH-Tabellenpartitionierung in PostgreSQL
• Große Objekte (LOB) in PostgreSQL
  • Unterstützung für lange Texte und Binärdaten in PostgreSQL
  • Verwaltung von TOAST (The Oversized Attribute Storage Technique)
  • Kompressions- und Schwellwerteinstellung für TOAST
• Überwachung der Serveraktivität
  • Überwachung der PostgreSQL-Aktivität vom Betriebssystem aus
  • Verwendung des Statistiksammlers in PostgreSQL
  • Nutzung der pg_stat*-Ansichten
  • Anzeige von PostgreSQL-Tabellen- und Systemlocks
• Serverüberwachung und Performance-Tuning
  • Verständnis des BGWriter und Shared Buffers in PostgreSQL
  • Tuning des Sort-Speichers in PostgreSQL
  • Checkpoints und Performance-Optimierung
  • WAL-Segment-Tuning
  • Optimierung der Abfrageparameter in PostgreSQL
• Verwendung des PostgreSQL Query Optimizers
  • Optimierung des PostgreSQL-Abfrageplaners
  • Anpassung des Abfrageoptimierungsparameters
  • Anzeige alternativer Abfragepläne
  • Sammlung von Leistungsstatistiken
• Verwendung von PostgreSQL Contrib-Modulen
  • Installation und Verwendung von Auto-explain
  • Verwendung von pg_top zur Überwachung der Ressourcennutzung
  • Verwendung von pg_stat_statements zur Erfassung von Abfragestatistiken
  • Tools zur Statistiksammlung in PostgreSQL
  • Tuning des Auto-Vacuum-Daemons (AVD)
• Optimierung des Betriebssystems für PostgreSQL
  • Optimierung des Dateisystems für bessere Leistung
  • Benchmarking mit pg_bench zur Messung der Leistung
  • Optimale Einstellungen für das Betriebssystem in Bezug auf PostgreSQL
• Implementierung von Hot Standby/Log Shipping
  • E insatz von Hot Standby zur Bereitstellung von Redundanz und Hochverfügbarkeit
  • Konfiguration von Log Shipping in PostgreSQL
• Implementierung von Hot Standby/Streaming Replication
  • Einrichtung von Hot Standby für Echtzeit-Replikation, Erhöhung der Leseleistung und Failover
  • Konfiguration der Streaming-Replikation in PostgreSQL
  • Verwendung von Replication Slots
  • Kombination von Streaming und Log Shipping
• Ereignisbenachrichtigung
  • Verwendung von LISTEN/NOTIFY
• Verbesserung der Netzwerkperformance mit pgBouncer und/oder pgCat
  • Einführung in pgBouncer zur Verbindungspooling und Netzwerkoptimierung