Usar o CCM e o QPM para otimizar a performance da recuperação e os planos de execução no Amazon Aurora PostgreSQL

Raunak Rishabh, Rohit Kapoor e Sujitha Sasikumaran, Amazon Web Services (AWS)

Janeiro de 2023 (histórico do documento)

À medida que as empresas se expandem, elas usam cada vez mais dados para tomar decisões críticas. Com o aumento da quantidade de dados, é importante otimizar a performance do banco de dados e estabilizá-la durante as mudanças no sistema. Workloads altamente transacionais, como aquelas que envolvem transações financeiras ou pedidos de clientes, exigem performance estável, consistente e rápida, pois a baixa performance pode afetar a satisfação dos clientes e a receita da empresa. Para bancos de dados que lidam com essas workloads altamente transacionais, como instâncias de banco de dados do Amazon Aurora Edição Compatível com PostgreSQL, é fundamental entender e implementar os recursos de otimização de performance disponíveis.

O Amazon Aurora Edição Compatível com PostgreSQL é um mecanismo de banco de dados relacional totalmente gerenciado que ajuda você a configurar, operar e escalar as implantações de PostgreSQL. Trata-se de um mecanismo de banco de dados amplamente usado em função de sua arquitetura de armazenamento autossustentável e seus recursos que ajudam a otimizar a performance em cenários reais de workload com o mínimo de sobrecarga de manutenção.

Dois desses recursos são o gerenciamento de cache de clusters (CCM) e o gerenciamento de planos de consultas (QPM). O CCM ajuda a recuperar a performance de aplicações e bancos de dados em caso de failover, enquanto o QPM ajuda a gerenciar os planos de execução de consultas gerados pelo otimizador para suas aplicações SQL. Esses dois recursos podem ajudar a otimizar a performance das consultas SQL, fornecendo mais controle sobre o banco de dados. Este guia tem como objetivo ajudar gerentes, proprietários de produtos e arquitetos de banco de dados (DBAs) a entender os benefícios e os possíveis resultados comerciais da implementação do CCM e do QPM.

Público-alvo

O público-alvo deste guia são as partes interessadas da empresa que desejam entender os recursos disponíveis para otimizar a performance das instâncias de banco de dados compatíveis com o Amazon Aurora PostgreSQL e entender os casos de uso desses recursos.