Database Performance Analyzer（DPA）は、10以上の主要なデータベース・プラットフォームをサポートしており、データベース管理者（DBA）は、通常数秒から数分でパフォーマンス問題の根本原因を突き止めることができます。すべてのクエリには異なる応答時間があり、ボリュームの多い営業時間帯と少ない営業時間帯では異なります。機械学習による異常検知により、DPAは従来のパフォーマンス監視製品とは一線を画しています。クエリやインデックスのチューニングに加え、DPAによる待機ベースの分析により、CPUやストレージのリソース消費によるVMの遅延など、クエリが遅くなる原因を特定することができます。DPAは、実際の作業負荷に基づいて最適化の機会を特定することで、チューニングをリアクティブからプロアクティブに変えます。
Database Performance Analyzer (DPA)のユーザのみならず多くのデータベース・ユーザが、使用するデータベース・プラットフォームにオープンソースのデータベースを追加しています。DPAの幅広いデータベース対応には、オンプレミスおよびクラウドの両方で、下記のオープンソース・データベースのサポートが含まれます。
• MySQL
• MariaDB (based on MySQL)
• Percona (based on MySQL)
• Azure Database for MySQL
• Azure Database for MariaDB
• Amazon RDS for MySQL
• Amazon RDS for MariaDB
• Aurora for MySQL
• PostgreSQL
• EDB Postgres
• Amazon RDS for PostgreSQL
• Aurora for PostgreSQL
• Azure Database for PostgreSQL
• Google Cloud SQL for PostgreSQL
PostgreSQLには、Vacuum（デッド・タプルをテーブルから削除する処理）のように測定する必要がある重要な測定基準があります。キャッシュエビション、レプリケーション、行操作のような他のPostgreSQL特有の測定基準は、Postgres DBAにとって重要です。
同様に、MySQLをベースとしたディストリビューションであるMySQL、MariaDB、Perconaは、機械学習による異常検知、アラート、レポート、クエリー分析、次のようなMySQL特有のメトリクスなど、DPAの中核機能の恩恵を受けることができます。
– InnoDB: MySQLのストレージエンジンとデフォルトのテーブルタイプ
– Tempテーブル: 一時的な結果セットを保存するためのテーブル
– スレッド: 専用のTCP/IP接続で、プロセスとも呼ばれる
net/netは、オープンソースデータベース用の「フリーツール」にはない、ダウン・トゥ・ザ・セカンドでリアルタイムなデータ収集と履歴表示などの機能をDPAが提供します。機械学習による異常検知や、待ち時間を利用したインテリジェントなクエリ解析は、これらのフリーツールでは対応できません。
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