Datenbank aufräumen: Tipps für die Optimierung von Webanwendungen

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Doch wie bei einem überfüllten Schrank, der regelmäßig aufgeräumt werden muss, damit das Gesuchte schnell gefunden werden kann, benötigen auch Datenbanken eine kontinuierliche Pflege und Optimierung. Sonst sammeln sich mit der Zeit überflüssige Datenmengen, Inkonsistenzen oder Fehlkonfigurationen an, die Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen und die Betriebskosten erhöhen können. Unser Leitfaden bietet Ihnen Infos zu wesentlichen Aspekten des Datenbankmanagements und praktische Tipps für populäre SQL-Datenbankmanagementsysteme (DBMS), insbesondere MySQL und PostgreSQL.

Warum sind die regelmäßige Pflege und Optimierung der Datenbank wichtig?

Datenbanken, die nicht regelmäßig gewartet werden, können zu verschiedenen Problemen führen: Schlechte Performance und lange Antwortzeiten Ihrer Webanwendungen beeinflussen die Benutzererfahrung negativ, fehlerhafte oder doppelte Datensätze können die Qualität der Daten und damit die Zuverlässigkeit Ihrer Anwendung beeinträchtigen, und wenn die Datenbank unnötig viel Speicherplatz beansprucht, führt das zu höheren Kosten für Speicher und Backups. Zudem sind veraltete oder schlecht gepflegte Datenbanken auch anfälliger für Sicherheitsverletzungen.

Eine gut gepflegte Datenbank sorgt also nicht nur für eine bessere Leistung, sondern oft auch für niedrigere Kosten, höhere Datensicherheit und eine verbesserte Datenqualität. In der Folge funktioniert Ihre Anwendung besser, bietet eine höhere Benutzerfreundlichkeit und wird somit auch von Suchmaschinen besser bewertet. Bei Pflege und Optimierung sollten Sie die folgenden zehn Tipps berücksichtigen.

1. Regelmäßige Archivierung alter Daten

Ein wesentliches Element der Datenbankpflege ist die regelmäßige Archivierung alter Daten. Denn veraltete oder selten genutzte Daten belasten eine Datenbank unnötig. Eine regelmäßige Archivierung in einem separaten Archivspeicher verringert die Datenlast und verbessert Abfragegeschwindigkeit und Gesamtleistung – Ihre Hauptdatenbank bleibt schlank und schnell. So archivieren Sie ausgewählte Daten:

Schritt 1 – Archivierungswürdige Daten identifizieren: Legen Sie Kriterien fest, welche Daten archiviert werden sollen, zum Beispiel nach Alter, Relevanz oder gesetzlichen Aufbewahrungsfristen.

Schritt 2 – Separate Archivdatenbank erstellen: Erstellen Sie eine eigene Datenbank sowie geeignete Tabellen für Ihre Archivdaten. Ein schneller Weg ist das Klonen Ihrer Hauptdatenbank mit anschließendem Leeren der Tabellen – dann haben Sie auch gleich eine identische Tabellenstruktur.

Schritt 3 – Archivierung einrichten: Nutzen Sie die von Ihrer Datenbank unterstützten Befehle, um Daten zu verschieben. Für Daten aus den Jahren vor 2023 (vorausgesetzt, es gibt in der Tabelle „tabelle1“ ein Feld „datum“) ginge das zum Beispiel mit der folgendem SQL-Anweisung (aber werfen Sie, bevor Sie loslegen, einen Blick auf unseren Profi-Tipp zur Partitionierung):

 INSERT INTO archiv_db.tabelle1 SELECT * FROM haupt_db.tabelle1 WHERE datum < '2023-01-01';
 

Schritt 4 – Archivierung automatisieren: Nutzen Sie Skripte für die mitgelieferten Client-Programme wie mysql oder psql oder externeTools wie pt-archiver, um die Daten regelmäßig in Ihre Archivdatenbank zu verschieben.

Schritt 5 – Datenzugriff sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass archivierte Daten weiterhin zugänglich sind, falls sie wieder benötigt werden.

Profi-Tipp: Moderne Datenbanksysteme wie MySQL, der MySQL-Fork MariaDB oder PostgreSQL unterstützen Tabellenpartitionen. Dabei unterteilen Sie umfangreiche Tabellen nach Kriterien Ihrer Wahl in kleinere, leichter handhabbare Teile – zum Beispiel nach Zeiträumen (PARTITION BY RANGE). Das beschleunigt nicht nur gezielte Abfragen, sondern auch die Archivierung, indem Sie ganze Partitionen aus der Hauptdatenbank in Tabellen der Archivdatenbank verschieben. Mehr Infos: Partitioning in MySQL und PostgreSQL.

2. Daten bereinigen

Datenbereinigung ist ein essenzieller Schritt, um die Datenqualität zu verbessern und die Effizienz der Datenbank zu erhöhen. Dies beinhaltet das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren fehlerhafter Daten und das Löschen unnötiger Informationen.

Duplikate löschen: Es gibt diverse Methoden, um per SQL DELETE auch Duplikate zu löschen – aber Achtung, das manchmal empfohlene Schlüsselwort DISTINCT für SELECT gehört nicht dazu, weil es nur die Ausgabe beeinflusst. Wenn es eindeutige Werte (z. B. Passnummern) oder Kombinationen (z. B. Name, Vorname, Geburtsdatum) gibt, können Sie Duplikate mit SELECT, GROUP BY und HAVING COUNT(*) > 1 aufspüren. In vielen DBMS funktioniert auch die Verknüpfung einer Tabelle mit einer identischen Kopie ihrer selbst (per INNER JOIN). Dann müssen Sie nur noch die Datensätze ermitteln, bei denen die relevanten Felder identisch, aber die eindeutigen IDs unterschiedlich sind.

Ungültige Daten korrigieren: Stellen Sie durch regelmäßige Überprüfungen sicher, dass die Daten konsistent und korrekt sind. Fehlerhafte Werte (z. B. NULL-Werte) korrigieren Sie per UPDATE-Anweisung.

Unnötige Daten löschen: Bereinigen Sie regelmäßig auch temporäre Daten und solche, die keinen Nutzen mehr für Ihre Anwendung haben.

3. Indizes optimieren

Indizes sind Datenstrukturen, die helfen, Daten schneller zu finden. Sie sind vergleichbar mit einem Inhaltsverzeichnis in einem Buch. Ohne Indizes müsste die Datenbank zeitaufwendig jeden Datensatz durchsuchen. Zu viele oder schlecht gepflegte Indizes können jedoch die Performance negativ beeinflussen. Erste Abhilfe schaffen die folgenden Optimierungen:

Nicht genutzte Indizes entfernen: Prüfen Sie, ob alle Indizes tatsächlich genutzt werden, und entfernen Sie, was Sie nicht brauchen. Dabei helfen etwa SHOW INDEX FROM tabelle; (MySQL-Statement) oder `pg_stat_all_indexes` (eine Monitoring-Ansicht in psql).

Fragmentierung reduzieren: Durch die Reorganisation oder Rekonstruktion von Indizes können Fragmentierungen reduziert und Abfragen beschleunigt werden (MySQL: OPTIMIZE TABLE; PostgreSQL: REINDEX).

4. Speicherplatzmanagement

Effizientes Speicherplatzmanagement trägt dazu bei, die Datenbank schlank zu halten und die Kosten für Speicherplatz zu senken.

Speicherverbrauch analysieren: Nutzen Sie geeignete Anweisungen, z. B. SHOW TABLE STATUS (Statement) oder `mysqlshow --status` (Client-Programm) für MySQL bzw. `pg_table_size` (psql-Funktion) für PostgreSQL zur Analyse Ihres Speicherverbrauchs, um Probleme oder Optimierungspotenzial zu identifizieren. OPTIMIZE TABLE gibt in MySQL Speicherplatz frei.

Komprimierung und Partitionierung: In manchen Fällen kann es sinnvoll sein, große Tabellen zu partitionieren und/oder auch Daten zu komprimieren, um den vorhandenen Speicherplatz optimal zu nutzen. Beide Funktionen werden von zahlreichen DBMS unterstützt, auch von MySQL/MariaDB und PostgreSQL.

5. Transaction Logs pflegen

Transaction Logs protokollieren alle Änderungen an der Datenbank. Sie sind entscheidend für die Datenintegrität und die Wiederherstellung im Fehlerfall, aber beanspruchen mit der Zeit auch immer mehr Speicherplatz. Konfigurieren Sie Ihre Log-Einstellungen so, dass sie zu Ihrem Backup- und Wiederherstellungsplan passen. Zudem empfehlen wir, die Transaction Logs von Zeit zu Zeit zu überprüfen und regelmäßig auch Backups durchzuführen. Denn dann können Sie ohne Bedenken ältere Logfiles löschen. In MySQL geschieht das mit PURGE BINARY LOGS). PostgreSQLs alte Write-Ahead Logs (WALs) löschen Sie bei jedem Restart mit der Einstellung archive_cleanup_command.

6. Statistiken von Tabellen und Indizes aktuell halten

Aktuelle Statistiken sind wichtig, damit der Abfrageoptimierer effizient arbeiten kann. Veraltete Statistiken können zu schlechten Abfrageplänen führen und die Performance beeinträchtigen.

Aktualisieren Sie daher Statistiken regelmäßig. Wenn große Datenmengen hinzugefügt oder gelöscht werden, sollten die Statistiken sofort aktualisiert werden. In MySQL verwenden Sie dafür ANALYZE TABLE, in PostgreSQL VACUUM ANALYZE.

7. Datenbank-Schemata überprüfen und optimieren

Datenbank-Schemata sind das Rückgrat jeder Datenbankanwendung. Das Schema beschreibt die Struktur einer Datenbank, also welche Tabellen, Felder und Beziehungen es darin gibt. Eine gut durchdachte Struktur ist sowohl für die Performance der Datenbank wichtig als auch für ihre Wartbarkeit. Wichtige Aspekte dabei sind:

Normalisierung und Denormalisierung: Normalisierung reduziert Redundanzen, indem zusammengehörende Daten (z. B. Kunden mit Adressen, Ansprechpartnern und Projekten) auf verschiedene Tabellen aufgeteilt werden. Das erleichtert die Aktualisierung und verhindert Anomalien bei unvollständigen Änderungen. Denormalisierung kann dagegen die Performance verbessern, indem getrennt gespeicherte Daten sinnvoll zusammengeführt werden. Finden Sie einen Normalisierungsgrad, der zu Ihrer Anwendung passt.

Veraltete Elemente entfernen: Nutzen Sie Befehle wie DROP TABLE und ALTER TABLE tabelle1 DROP COLUMN, um veraltete Tabellen, Spalten oder andere Schemata-Elemente zu entfernen, die nicht mehr benötigt werden.

Schlüssel, Beziehungen und Einschränkungen (Constraints): Um Datenintegrität zu gewährleisten, müssen Beziehungen zwischen Tabellen (mittels Primär- und Fremdschlüssel) sowie Constraints für Tabellen und Spalten sinnvoll definiert sein.

8. Leistung überwachen

Die Überwachung der Datenbankleistung ist ein kontinuierlicher Prozess, der Ihnen hilft, Engpässe und ineffiziente Abfragen schnell zu identifizieren. So können Sie gegensteuern, bevor sich Probleme auf Ihre Anwendung auswirken.

MySQL bietet ein „Performance Schema“ genanntes Monitoring-Feature, mit dem Sie eine Vielzahl von Leistungsmetriken wie Abfragezeiten, CPU-Auslastung oder I/O-Operationen überwachen können. Hilfreiche externe Tools sind PhpMyAdmin oder Percona Monitoring and Management. PostgreSQL bringt das sogenannte Cumulative Statistics System mit. Hier stehen Ihnen Tools wie pgAdmin und pgmonitor zur Verfügung.

Langsame Abfragen optimieren Sie durch Indizes, SQL-Syntax-Optimierung oder andere Performance-Tuning-Techniken. Richten Sie Alerts ein, die Sie bei Überschreiten bestimmter Schwellenwerte benachrichtigen.

9. Sicherungen und Wiederherstellung

Regelmäßige Sicherungen sind unerlässlich, um kritische Datenverluste zu verhindern und bei Ausfällen eine schnelle Wiederherstellung zu ermöglichen. Planen Sie regelmäßige Backups, z. B. per mysqldump oder pg_dump – möglichst in mehreren Versionen je nach Wichtigkeit und Änderungsfrequenz der Daten. Bewahren Sie Ihre Backups an sicheren Standorten auf und testen Sie auch regelmäßig ihre Wiederherstellung, um sicherzustellen, dass diese Prozesse im Ernstfall funktionieren.

Profi-Tipp: In MySQL können Sie viele der genannten Maßnahmen auch mit dem beliebten Verwaltungstool PHPMyAdmin ausführen.

10. Automatisierte Wartungspläne

Automatisierte Wartungspläne helfen Ihnen, wiederkehrende Aufgaben wie Datenbereinigung, Indexpflege, die Aktualisierung von Statistiken oder Sicherungen regelmäßig, effizient und zuverlässig durchzuführen, ohne dass Sie jeden Schritt manuell ausführen müssen.

Für Wartungsarbeiten an MySQL-Tabellen ist das Client-Programm mysqlcheck hilfreich. MySQL erlaubt auch die Automatisierung diverser Aufgaben über Events. Für PostgreSQL ist die Nutzung eines Tools wie pgAgent zu empfehlen. Automatisierungen können aber auch per Skript über Cronjobs unter Linux oder die Windows-Aufgabenplanung erfolgen.

Datenbank aufräumen: 10 Tipps für die Optimierung von Webanwendungen - Fazit

Die regelmäßige Pflege und Optimierung Ihrer Datenbank hilft Ihnen, die Leistung Ihrer Webanwendung zu maximieren, Kosten zu sparen und die Datensicherheit zu gewährleisten. Für detaillierte Anleitungen und weitere Informationen empfiehlt es sich, die Dokumentation Ihres Datenbanksystems zu konsultieren. Mehr Infos zur Optimierung von SQL-Datenbanken finden Sie in unserem Blogartikel SQL-Datenbank-Tuning: Wie Sie die SQL-Performance optimieren.

Titelmotiv: Bild von Gerd Altmann auf Pixabay