メモリとCPUのモニタリングによるデータベースのオーバーヘッドの削減

投稿日: 2024年7月29日 作成者: climb
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Database Performance Analyzer（DPA）を使用すると、CPUとメモリの使用量を最適化することで、データベースのランニングコストを大幅に削減できます。

Database Performance Analyzer（DPA）は、広範なデータベースソリューションのデータベースパフォーマンスを監視、分析、最適化するための非常に堅牢なツールセットを提供します。DPAの使用方法の1つに、データベース環境のCPUおよびメモリ使用量の最適化があります。こ れを適切に実行す る こ と で、 大幅な コ ス ト 削減を実現で き ます。デー タ ベース環境を最適化 し てパフ ォーマ ン ス と リ ソ ース効率を最大化す る ための6 つの簡単な手順を説明 し ます。

データベースパフォーマンスの監視

DPA を イ ン ス ト ール し 、 必要に応 じ て設定 し た ら 、 「パ フ ォ ー マ ン ス」 ダ ッ シ ュ ボー ド を使用 し て、 CPU （中央処理装置） や メ モ リ の使用量な ど、 デー タ ベース のパフ ォーマ ン ス を包括的に監視 し ます。

 図１：DPA ダッシュボードは、データベースのパフォーマンス メトリクスの概要を提供します。

パフォーマンスのボトルネックの特定

DPA の待機時間分析機能を活用し、データベースのボトルネックを突き止めます。こ の方法に よ り 、 日付レ イ ヤー全体で最も重大な遅延が発生 し てい る箇所を特定で き ます。

図2： 待機時間分析はパフォーマンス問題の根本原因の特定に役立つ

クエリ・パフォーマンスの分析

個々のクエリにドリルダウンして、特定のパフォーマンス値を分析する。最もリソースを消費するSQL文に焦点を当てます。

図3：詳細なクエリ・パフォーマンス分析は、クエリの非効率性を理解するのに役立つ

クエリーの最適化

分析に基づき、以下のステップでクエリを最適化：

●インデックスの最適化： インデックスを作成または変更し、クエリ・パフォーマンスを向上させます。
●クエリチューニング： DPA の推奨に基づいて非効率なクエリを書き換えます。
●実行計画の見直し： 変更が最適な実行プランにつながることを確認します。

図4 ：DPAはクエリ性能を向上させるためにインデックスの最適化を推奨します。

リソース使用率の監視

CPUとメモリ使用量の経時的な傾向を追跡し、パターンと潜在的な問題を特定します：

●メトリクス： リソース利用メトリクスを分析し、CPU、メモリ、ディスクIOを把握することで、十分に利用されていないインスタンスを特定します。たとえば、データベース・インスタンスが高性能インスタンスで実行されているにもかかわらず、そのリソースのごく一部しか使用していない場合、そのインスタンスはダウンサイジングの候補となる可能性があります。
●モニタリング： データベースのCPU/メモリ使用率を定期的に監視し、使用率が低いインスタンスを特定します。例えば、過去3ヶ月間の平均CPU使用率が30%未満の場合、データベースが十分に使用されていない可能性があります。
●戦略： コストを削減するために、使用率の低いデータベースを縮小する戦略を実施します。たとえば、データベース・インスタンスをより低い構成にリサイ ズしたり、より費用対効果の高いデータベース・サービスに切り替えたりします。

図 5 ：リソースの利用傾向を監視することで、パフォーマンスをプロアクティブに管理できる

変更の実施とレビュー

必要な変更をデータベース環境に適用し、その影響を継続的にレビューします。DPAを使用して結果を監視し、必要に応じてさらに調整します。これらの手順を実行することで、DPAを効果的に使用してCPUとメモリーのコストを削減し、より効率的でコスト効率の高いデータベース環境を実現できます。定期的な監視、詳細な分析、積極的な最適化は、高いパフォーマンスと効率を維持するための鍵です。

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