Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Datenbanklast Die *Datenbanklast (DB-Last)* misst den Sitzungsaktivitätsgrad in Ihrer Datenbank. `DBLoad` ist die wichtigste Metrik in Performance Insights und Performance Insights erfasst jede Sekunde die Datenbanklast. **Topics** + [Aktive Sitzungen](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.active-sessions) + [Durchschnittliche aktive Sitzungen](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS) + [Durchschnittliche aktive Ausführungen](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAE) + [Dimensionen](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions) ## Aktive Sitzungen Eine *Datenbank-Sitzung* repräsentiert den Dialog einer Anwendung mit einer relationalen Datenbank. Eine aktive Sitzung ist eine Verbindung, die Arbeit an die DB-Engine gesendet hat und auf eine Antwort wartet. Eine Sitzung ist aktiv, wenn sie entweder auf der CPU läuft oder darauf wartet, dass eine Ressource verfügbar wird, damit sie fortfahren kann. Beispielsweise kann eine aktive Sitzung warten, bis eine Seite (oder ein Block) in den Speicher eingelesen wird, und verbraucht dann CPU, während sie Daten von der Seite liest. ## Durchschnittliche aktive Sitzungen Die *durchschnittlich aktive Sitzungen (AAS)* ist die Einheit für die `DBLoad`-Metrik in Performance Insights. Es wird gemessen, wie viele Sitzungen gleichzeitig in der Datenbank aktiv sind. Jede Sekunde ruft Performance-Insights eine Stichprobe der Anzahl der Sitzungen ab, die gleichzeitig eine Abfrage ausführen. Für jede aktive Sitzung sammelt Performance Insights die folgenden Daten: + SQL-Anweisung + Sitzungsstatus (läuft auf der CPU oder wartet) + Host + Benutzer, der SQL ausführt Performance Insights berechnet die AAS durch Dividieren der Gesamtzahl der Sitzungen durch die Gesamtzahl der Stichproben für einen bestimmten Zeitraum. Die folgende Tabelle zeigt beispielsweise 5 aufeinander folgende Stichproben einer laufenden Abfrage, die in Intervallen von 1 Sekunde abgefragt wurden. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) Im vorherigen Beispiel beträgt die DB-Last für das Zeitintervall 2 AAS. Diese Messung bedeutet, dass im Durchschnitt 2 Sitzungen gleichzeitig während des Zeitraums aktiv waren, in dem die 5 Stichproben erfasst wurden. ## Durchschnittliche aktive Ausführungen Die durchschnittlichen aktiven Ausführungen (AAE) pro Sekunde stehen im Zusammenhang mit AAS. Um die AAE zu berechnen, teilt Performance Insights die Gesamtausführungszeit einer Abfrage durch das Zeitintervall. Die folgende Tabelle zeigt die AAE-Berechnung für dieselbe Abfrage in der vorherigen Tabelle. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) In den meisten Fällen sind die AAS und die AAE für eine Abfrage ungefähr gleich. Da es sich bei den Eingaben zu den Berechnungen jedoch um unterschiedliche Datenquellen handelt, variieren die Berechnungen häufig geringfügig. ## Dimensionen Die`db.load` Metrik unterscheidet sich von den anderen Zeitreihenmetriken, da Sie sie in Unterkomponenten aufteilen können, die als Dimensionen bezeichnet werden. Sie können sich Dimensionen als „Aufteilungs“-Kategorien für die verschiedenen Merkmale der `DBLoad`-Metrik vorstellen. Wenn Sie Leistungsprobleme diagnostizieren, sind die folgenden Dimensionen oft am nützlichsten: **Topics** + [Warteereignisse](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.waits) + [Haupt-SQL](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.top-sql) Eine vollständige Liste der Dimensionen für die Aurora-Engines finden Sie unter [DB-Last aufgeteilt nach Dimensionen](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.dims). ### Warteereignisse Ein *Warteereignis* bewirkt, dass eine SQL-Anweisung wartet, bis ein bestimmtes Ereignis eintritt, bevor sie mit der Ausführung fortfahren kann. Warteereignisse sind eine wichtige Dimension oder Kategorie für die DB-Last, da sie angeben, wo die Arbeit behindert wird. Jede aktive Sitzung läuft entweder auf der CPU oder wartet. Sitzungen verbrauchen beispielsweise CPU, wenn sie Speicher nach einem Puffer suchen, eine Berechnung durchführen oder Prozeduralcode ausführen. Wenn Sitzungen keine CPU verbrauchen, warten sie möglicherweise darauf, dass ein Speicherpuffer frei wird, eine Datendatei gelesen oder ein Protokoll geschrieben wird. Je mehr Zeit eine Sitzung auf Ressourcen wartet, desto weniger Zeit läuft sie auf der CPU. Wenn Sie eine Datenbank tunen, versuchen Sie oft, die Ressourcen herauszufinden, auf die Sitzungen warten. Beispielsweise könnten zwei oder drei Warteereignisse 90 Prozent der DB-Last ausmachen. Diese Maßnahme bedeutet, dass aktive Sitzungen im Durchschnitt die meiste Zeit damit verbringen, auf eine kleine Anzahl von Ressourcen zu warten. Wenn Sie die Ursache dieser Wartezeiten herausfinden können, können Sie eine Lösung versuchen. Die Warteereignisse variieren je nach DB-Engine: + Eine Liste der am häufigsten verwendeten Warteereignisse für Aurora MySQL finden Sie unter [Aurora-MySQL-Warteereignisse](AuroraMySQL.Reference.Waitevents.md). Um zu erfahren, wie man mit diesen Warteereignissen tunen kann, finden Sie unter [Optimieren von Aurora MySQL](AuroraMySQL.Managing.Tuning.md). + Informationen zu allen MySQL-Warteereignissen finden Sie unter [Wait Event Summary Tables](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema-wait-summary-tables.html) in der MySQL-Dokumentation. + Eine Liste der am häufigsten verwendeten Warteereignisse für Aurora PostgreSQL finden Sie unter [Amazon-Aurora-PostgreSQL-Warteereignisse](AuroraPostgreSQL.Reference.Waitevents.md). Um zu erfahren, wie man mit diesen Warteereignissen tunen kann, finden Sie unter [Optimierung mit Warteereignissen für Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.Tuning.md). + Informationen zu allen PostgreSQL-Warteereignissen finden Sie unter [Der Statistikkollektor > Warteereignistabellen](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#WAIT-EVENT-TABLE) in der PostgreSQL-Dokumentation. ### Haupt-SQL Während Warteereignisse Engpässe zeigen, zeigt Top-SQL an, welche Abfragen am meisten zur DB-Last beitragen. Beispielsweise könnten derzeit viele Abfragen gleichzeitig in der Datenbank ausgeführt werden, aber eine einzelne Abfrage könnte 99 % der DB-Last verbrauchen. In diesem Fall könnte die hohe Belastung auf ein Problem mit der Abfrage hinweisen. Standardmäßig zeigt die Performance-Insights-Konsole die wichtigsten SQL-Abfragen an, die zur Datenbanklast beitragen. Die Konsole zeigt auch relevante Statistiken für jede Anweisung an. Um Leistungsprobleme für eine bestimmte Anweisung zu diagnostizieren, können Sie deren Ausführungsplan untersuchen.