# PERF04-BP05 Optimieren des Datenspeicher nach Zugriffsmuster und Metriken
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 Optimieren Sie anhand der Leistungsmerkmale und Zugriffsmuster die Art und Weise, in der Daten gespeichert oder abgefragt werden. So lässt sich die bestmögliche Leistung erzielen. Messen Sie, wie sich Optimierungen, z. B. Indizierung, Schlüsselverteilung, Data Warehouse Design oder Caching-Strategien, auf die Systemleistung oder die allgemeine Effizienz auswirken. 

 **Gängige Antimuster:** 
+  Sie suchen ausschließlich manuell mithilfe von Protokolldateien nach Metriken. 
+  Sie veröffentlichen Metriken nur in internen Tools. 

 **Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Um sicherzustellen, dass Sie die für die Workload erforderlichen Metriken erfüllen, müssen Sie die Datenbank-Leistungsmetriken für Lese- und Schreibvorgänge überwachen. Sie können diese Daten verwenden, um neue Optimierungen für Lese- und Schreibvorgänge zur Datenspeicherebene hinzuzufügen. 

 **Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Niedrig 

## Implementierungsleitfaden
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 Speicher basierend auf Kennzahlen und Mustern optimieren: Verwenden Sie gemeldete Metriken, um Bereiche in Ihrer Workload zu identifizieren und Ihre Datenbankkomponenten zu optimieren. Für jedes Datenbanksystem müssen eigene Leistungsmerkmale in Betracht gezogen werden, etwa das Verfahren, mit dem Daten indiziert, in den Cache gelesen oder auf mehrere Systeme verteilt werden. Messen Sie die Auswirkungen Ihrer Optimierungen. 

## Ressourcen
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 **Zugehörige Dokumente:** 
+  [AWS-Datenbank-Caching](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/) 
+  [Die besten 10 Leistungstipps für Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/) 
+  [Bewährte Methoden für Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.BestPractices.html) 
+  [Amazon DynamoDB Accelerator](https://aws.amazon.com/dynamodb/dax/) 
+  [Bewährte MethodenAmazon DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/BestPractices.html) 
+  [Bewährte Methoden für Amazon Redshift Spectrum](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/10-best-practices-for-amazon-redshift-spectrum/) 
+  [Amazon Redshift-Leistung](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_challenges_achieving_high_performance_queries.html) 
+  [Cloud-Datenbanken mit AWS](https://aws.amazon.com/products/databases/) 
+  [Analysieren von Leistungsanomalien mit DevOps Guru für RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/devops-guru-for-rds.html) 
+  [Lese-/Schreibmodus für DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.ReadWriteCapacityMode.html) 

 **Relevante Videos:** 
+  [Speziell entwickelte AWS-Datenbanken (DAT209-L)](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28) 
+  [Verständliche Beschreibung des Amazon Aurora-Speichers: Funktionsweise (DAT309-R)](https://www.youtube.com/watch?v=uaQEGLKtw54) 
+  [Ausführliche Beschreibung von Amazon DynamoDB: Erweiterte Entwurfsmuster (DAT403-R1)](https://www.youtube.com/watch?v=6yqfmXiZTlM) 

 **Zugehörige Beispiele:** 
+  [Praktische Übungen für Amazon DynamoDB](https://amazon-dynamodb-labs.workshop.aws/hands-on-labs.html)