Seminar CrateDB – Performance-Tuning und Query-Optimierung

Leistungsprobleme entstehen häufig aus der Kombination von Datenmodell, Shard-Verteilung, Abfrageform, Aufnahmeverhalten und Ressourcenengpässen. Das Seminar arbeitet deshalb mit Messhypothesen, reproduzierbaren Lastprofilen und kontrollierten Änderungen.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele und fachliche Einordnung

• Leistungsziele, Baselines und reproduzierbare Tests für CrateDB definieren
• Abfragepläne, Systeminformationen und Ressourcenmetriken gemeinsam auswerten
• Datenmodell, Partitionierung, Sharding, SQL und Bulk-Aufnahme gezielt optimieren
• Regressionsschutz und Kapazitätsgrenzen für den Produktionsbetrieb etablieren

Schrittweise Seminarinhalte

1. Schritt 1: Serviceziele und Workload definieren

   Latenzperzentile, Durchsatz, Parallelität, Aktualität, Datenmenge und zulässige Ressourcenlast werden pro Abfrageklasse festgelegt.

2. Schritt 2: Messumgebung stabilisieren

   Datenstand, Clustergröße, Cache-Zustand, Hintergrundlast, Testdauer und Wiederholungen werden kontrolliert, damit Ergebnisse vergleichbar sind.

3. Schritt 3: Baseline erfassen

   Latenz, Durchsatz, Fehler, CPU, Heap, Datenträger, Netzwerk, Shards und Joblaufzeiten werden vor jeder Änderung dokumentiert.

4. Schritt 4: Abfrageplan lesen

   Scan, Filter, Verteilung, Join, Aggregation, Sortierung und Ergebnistransfer werden mit EXPLAIN und Laufzeitdaten nachvollzogen.

5. Schritt 5: Selektivität und Partition Pruning verbessern

   Zeitfilter, Datentypen, implizite Konvertierungen und Partitionsbedingungen werden so gestaltet, dass unnötige Datenbereiche entfallen.

6. Schritt 6: Projektion und Ergebnismenge reduzieren

   Nur benötigte Spalten, begrenzte Zeilen, passende Sortierung und voraggregierte Ebenen senken Netzwerk- und Speicherkosten.

7. Schritt 7: Joins optimieren

   Tabellengröße, Join-Schlüssel, Filterreihenfolge, Datenverteilung und Denormalisierungsoptionen werden anhand konkreter Pläne bewertet.

8. Schritt 8: Aggregationen und Fensterfunktionen abstimmen

   Gruppierungskardinalität, Zeitbucket, Zwischenresultate und Sortierbedarf werden mit realistischen Zeiträumen getestet.

9. Schritt 9: Datenmodell und Sharding korrigieren

   Hotspots, zu viele kleine Shards, übergroße Shards, ungeeignete Cluster-Schlüssel und Replikationslast werden identifiziert.

10. Schritt 10: Bulk-Aufnahme optimieren

    Batchgröße, Parallelität, Refresh, Payload, Retry und Überlastgrenzen werden ohne Verdrängung kritischer Leseabfragen eingestellt.

11. Schritt 11: Ressourcenengpässe unterscheiden

    CPU, Heap, Dateisystemcache, Datenträgerlatenz, Netzwerk und Thread-Pools werden nicht isoliert, sondern entlang der Abfragephase geprüft.

12. Schritt 12: Nebenläufigkeit und Priorisierung steuern

    Verbindungspools, gleichzeitige Dashboards, Pipeline-Jobs und Wartungsarbeiten werden mit Kapazitätsbudgets und Zeitfenstern versehen.

13. Schritt 13: Änderungen einzeln validieren

    Jede Optimierung wird gegen Baseline, Nebenwirkungen, Datenkorrektheit und unterschiedliche Laststufen geprüft.

14. Schritt 14: Regressionssuite aufbauen

    Kritische Abfragen, Datenmengen, Planmerkmale und Grenzwerte werden automatisiert nach Schema-, Anwendungs- oder Versionsänderungen getestet.

15. Schritt 15: Kapazitätsgrenzen dokumentieren

    Sättigungspunkte, Skalierungsschwellen, Reserve und erforderliche Gegenmaßnahmen werden in einen operativen Kapazitätsplan überführt.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Analyse und Optimierung einer langsamen Zeitreihenaggregation
• Vergleich zweier Shard- und Partitionierungsvarianten unter identischer Last
• Tuning einer Bulk-Aufnahme bei gleichzeitigem Dashboard-Verkehr
• Aufbau einer kleinen Performance-Regressionssuite mit Baseline und Grenzwerten

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenbankadministration, Data Engineers, Datenbankentwickler, Analytics Engineering, Site Reliability Engineering und Performance-Verantwortung.

Voraussetzungen: Sichere SQL-Kenntnisse, Grundverständnis der CrateDB-Architektur und Zugang zu repräsentativen Daten und Abfragen.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.