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. # Überwachung mit Performance Insights auf Amazon RDS **Wichtig** AWS hat den end-of-life Termin für Performance Insights bekannt gegeben: 30. Juni 2026. Nach diesem Datum unterstützt Amazon RDS die Performance-Insights-Konsole, die flexiblen Aufbewahrungsfristen (1–24 Monate) und die damit verbundenen Preise nicht mehr. Die Performance-Insights-API besteht jedoch weiterhin ohne Preisänderungen. Die Kosten für die Performance Insights Insights-API werden zusammen mit den Kosten für CloudWatch Database Insights in Ihrer AWS Rechnung ausgewiesen. Wir empfehlen, dass Sie alle , die die kostenpflichtige Stufe von Performance Insights verwenden, vor dem 30. Juni 2026 auf den erweiterten Modus von Database Insights aktualisieren. Informationen zum Upgrade auf den erweiterten Modus von Database Insights finden Sie unter [Einschalten des erweiterten Modus von Database Insights für Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Wenn Sie nichts unternehmen, nutzen DB-Instances, die Performance Insights verwenden, standardmäßig den Standardmodus von Database Insights. Im Standardmodus von Database Insights verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf den Leistungsdatenverlauf, der älter als 7 Tage ist, und können Ausführungspläne und On-Demand-Analysefunktionen in der Amazon-RDS-Konsole möglicherweise nicht verwenden. Nach dem 30. Juni 2026 unterstützt nur der Advanced-Modus von Database Insights Ausführungspläne und On-Demand-Analysen. Mit CloudWatch Database Insights können Sie die Datenbanklast für Ihre Datenbankflotte überwachen und die Leistung in großem Umfang analysieren und Fehler beheben. Weitere Informationen über Database Insights finden Sie unter [Überwachen von Amazon-RDS-Datenbanken mit CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Preisinformationen finden Sie unter [ CloudWatch Amazon-Preise](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Performance Insights erweitert vorhandene Amazon-RDS-Überwachungsfunktionen, um die Leistung Ihres Datenbank zu veranschaulichen und ihre Analyse zu unterstützen. Mit dem Performance-Insights-Dashboard können Sie die Datenbanklast Ihrer Amazon-RDS-DB-Instance visualisieren und die Last nach Wartezeiten, SQL-Anweisungen, Hosts oder Benutzern filtern. Weitere Informationen zur Verwendung von Performance Insights mit Amazon DocumentDB finden Sie im *[Amazon-DocumentDB-Entwicklerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/performance-insights.html)*. **Topics** + [Übersicht über Performance-Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Overview.md) + [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md) + [Übersicht über das Leistungsschema für Performance Insights auf Amazon RDS für MariaDB oder MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md) + [Konfigurieren von Zugriffsrichtlinien für Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md) + [Analyse der Metriken mit dem Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md) + [Anzeigen proaktiver Empfehlungen von Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) + [Abrufen von Metriken mit der Performance-Insights-API für Amazon RDS](USER_PerfInsights.API.md) + [Protokollieren von Performance-Insights-An AWS CloudTrail](USER_PerfInsights.CloudTrail.md) + [Performance-Insights-API und Schnittstellen-VPC-Endpunkte (AWS PrivateLink)](pi-vpc-interface-endpoints.md) # Übersicht über Performance-Insights für Amazon RDS **Wichtig** AWS hat den end-of-life Termin für Performance Insights bekannt gegeben: 30. Juni 2026. Nach diesem Datum unterstützt Amazon RDS die Performance-Insights-Konsole, die flexiblen Aufbewahrungsfristen (1–24 Monate) und die damit verbundenen Preise nicht mehr. Die Performance-Insights-API besteht jedoch weiterhin ohne Preisänderungen. Die Kosten für die Performance Insights Insights-API werden zusammen mit den Kosten für CloudWatch Database Insights in Ihrer AWS Rechnung ausgewiesen. Wir empfehlen, dass Sie alle , die die kostenpflichtige Stufe von Performance Insights verwenden, vor dem 30. Juni 2026 auf den erweiterten Modus von Database Insights aktualisieren. Informationen zum Upgrade auf den erweiterten Modus von Database Insights finden Sie unter [Einschalten des erweiterten Modus von Database Insights für Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Wenn Sie nichts unternehmen, nutzen DB-Instances, die Performance Insights verwenden, standardmäßig den Standardmodus von Database Insights. Im Standardmodus von Database Insights verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf den Leistungsdatenverlauf, der älter als 7 Tage ist, und können Ausführungspläne und On-Demand-Analysefunktionen in der Amazon-RDS-Konsole möglicherweise nicht verwenden. Nach dem 30. Juni 2026 unterstützt nur der Advanced-Modus von Database Insights Ausführungspläne und On-Demand-Analysen. Mit CloudWatch Database Insights können Sie die Datenbanklast für Ihre Datenbankflotte überwachen und die Leistung in großem Umfang analysieren und Fehler beheben. Weitere Informationen über Database Insights finden Sie unter [Überwachen von Amazon-RDS-Datenbanken mit CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Preisinformationen finden Sie unter [ CloudWatch Amazon-Preise](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Standardmäßig aktiviert RDS Performance Insights im Konsolenerstellungsassistenten für Amazon-RDS-Engines. Wenn mehr als eine Datenbank auf einer DB-Instance vorhanden ist, aggregiert Performance Insights Leistungsdaten. Das folgende Video gibt eine Übersicht über Performance Insights für Amazon RDS. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/yOeWcPBT458/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=yOeWcPBT458) **Wichtig** In diesem Handbuch wird die Verwendung von Erkenntnissen zur Amazon-RDS-Leistung mit anderen als Aurora-DB-Engines beschrieben. Informationen zum Verwenden von Erkenntnissen zur Amazon-RDS-Leistung mit Amazon Aurora finden Sie unter [Verwenden von Erkenntnissen zur Amazon-RDS-Leistung](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) im *Amazon Aurora-Benutzerhandbuch*. **Topics** + [Datenbanklast](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md) + [Maximale CPU](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md) + [Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md) + [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) # 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/UserGuide/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/UserGuide/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) + [Plans (Pläne)](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.plans) Eine vollständige Liste der Dimensionen für die Amazon-RDS-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: + Informationen zu allen MariaDB- und 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. + 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. + Informationen zu allen Oracle-Warteereignissen finden Sie unter [ Descriptions of Wait Events](https://docs.oracle.com/database/121/REFRN/GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2.htm#REFRN-GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2) in der Oracle-Dokumentation. + Informationen zu allen SQL-Warteereignissen finden Sie unter [ Types of Wait](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-os-wait-stats-transact-sql?view=sql-server-2017#WaitTypes) in der SQL Server-Dokumentation. **Anmerkung** Bei Oracle arbeiten Hintergrundprozesse manchmal ohne eine verknüpfte SQL-Anweisung. In diesen Fällen meldet Performance Insights die Art des Hintergrundprozesses, der mit einem Doppelpunkt und der diesem Hintergrundprozess zugeordneten Warteklasse verknüpft ist. Zu Arten des Hintergrundprozesses gehören `LGWR`, `ARC0`, `PMON` usw. Wenn das Archivierungsprogramm beispielsweise I/O ausführt, ist der Performance-Insights-Bericht ähnlic `ARC1:System I/O`. Gelegentlich fehlt auch der Hintergrundprozesstyp, und Performance Insights meldet nur die Warteklasse, z. B. `:System I/O`. ### 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. ### Plans (Pläne) Ein *Ausführungsplan*, auch einfach als *Plan* bezeichnet, ist eine Abfolge von Schritten, mit denen auf Daten zugegriffen wird. Ein Plan zum Verbinden der Tabellen `t1` und `t2` könnte beispielsweise alle Zeilen in `t1` durchlaufen und jede Zeile mit einer Zeile in `t2` vergleichen. In einer relationalen Datenbank ist ein *Optimierer* integrierter Code, der den effizientesten Plan für eine SQL-Abfrage ermittelt. Für DB-Instances erfasst Performance Insights automatisch Ausführungspläne. Um SQL-Leistungsprobleme zu diagnostizieren, untersuchen Sie die erfassten Pläne auf SQL-Abfragen mit hohem Ressourcenaufwand. Die Pläne zeigen, wie die Datenbank Abfragen analysiert und ausgeführt hat. Weitere Informationen zum Analysieren von DB-Lasten mithilfe von Plänen finden Sie unter: + Oracle: [Analysieren von Oracle-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) + SQL Server: [Analysieren von SQL-Server-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md) #### Erfassung der Pläne Alle fünf Minuten identifiziert Performance Insights die ressourcenintensivsten Abfragen und erfasst ihre Pläne. So müssen Sie nicht eine riesige Zahl von Plänen manuell erfassen und verwalten. Stattdessen können Sie die Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL) verwenden, um sich auf die Pläne für die problematischsten Abfragen zu konzentrieren. **Anmerkung** Performance Insights erfasst keine Pläne für Abfragen, deren Text die Obergrenze für erfassbaren Abfragetext überschreitet. Weitere Informationen finden Sie unter [Zugriff auf mehr SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md). Der Aufbewahrungszeitraum für Ausführungspläne ist der gleiche wie für Ihre Performance-Insights-Daten. Die Aufbewahrungseinstellung ist **Standard (7 Tage)**. Um Ihre Leistungsdaten länger aufzubewahren, geben Sie 1–24 Monate an. Weitere Informationen zum Aufbewahrungszeitraum finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). #### Digest-Abfragen Auf der Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL) werden standardmäßig Digest-Abfragen angezeigt. Eine Digest-Abfrage hat selbst keinen Plan, aber alle Abfragen, die Literalwerte verwenden, haben Pläne. Eine Digest-Abfrage könnte beispielsweise den Text `WHERE `email`=?` enthalten. Das Digest kann zwei Abfragen enthalten, eine mit dem Text `WHERE email=user1@example.com` und eine mit `WHERE email=user2@example.com`. Jede dieser Literalabfragen kann mehrere Pläne umfassen. Wenn Sie eine Digest-Abfrage auswählen, zeigt die Konsole alle Pläne für untergeordnete Anweisungen des ausgewählten Digest an. So müssen Sie nicht alle untergeordneten Anweisungen durchsehen, um den Plan zu finden. Möglicherweise sehen Sie Pläne, die nicht in der angezeigten Liste der Top 10 der untergeordneten Anweisungen enthalten sind. Die Konsole zeigt Pläne für alle untergeordneten Abfragen an, für die Pläne erfasst wurden, unabhängig davon, ob sich die Abfragen unter den Top 10 befinden. # Maximale CPU Das Diagramm **Datenbanklast** im Dashboard dient zum Erfassen, Aggregieren und Anzeigen von Sitzungsinformationen. Um zu sehen, ob aktive Sitzungen die maximale CPU überschreiten, sehen Sie sich ihre Beziehung zur **Max vCPU**-Linie an. Performance Insights bestimmt den Wert **Max. vCPU** anhand der Anzahl der vCPU (virtuellen CPU)-Cores für Ihre DB-Instance. Es kann jeweils ein Prozess auf einer vCPU ausgeführt werden. Wenn die Anzahl der Prozesse die Anzahl der vCPUs übersteigt, werden die Prozesse in die Warteschlange gestellt. Wenn die Warteschlange zunimmt, nimmt die Datenbankleistung ab. Wenn die DB-Last häufig über der **Max vCPU**-Linie liegt und der primäre Wartezustand „CPU“ lautet, ist die CPU überlastet. In diesem Fall sollten Sie Verbindungen zur Instance drosseln, SQL-Abfragen mit hoher CPU-Last anpassen oder eine größere Instance-Klasse in Betracht ziehen. Hohe und konsistente Instances von Wartezuständen deuten darauf hin, dass es möglicherweise Engpässe oder Probleme mit Ressourcenkonflikten gibt, die behoben werden müssen. Dies kann auch dann zutreffen, wenn die DB-Last die mit **Max vCPU** definierte Linie nicht überschreitet. # Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights **Wichtig** AWS hat den end-of-life Termin für Performance Insights bekannt gegeben: 30. Juni 2026. Nach diesem Datum unterstützt Amazon RDS die Performance-Insights-Konsole, die flexiblen Aufbewahrungsfristen (1–24 Monate) und die damit verbundenen Preise nicht mehr. Die Performance-Insights-API besteht jedoch weiterhin ohne Preisänderungen. Die Kosten für die Performance Insights Insights-API werden zusammen mit den Kosten für CloudWatch Database Insights in Ihrer AWS Rechnung ausgewiesen. Wir empfehlen, dass Sie alle , die die kostenpflichtige Stufe von Performance Insights verwenden, vor dem 30. Juni 2026 auf den erweiterten Modus von Database Insights aktualisieren. Weitere Informationen zum Upgrade auf den erweiterten Modus von Database Insights finden Sie unter [Einschalten des erweiterten Modus von Database Insights für Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Wenn Sie nichts unternehmen, nutzen DB-Instances, die Performance Insights verwenden, standardmäßig den Standardmodus von Database Insights. Im Standardmodus von Database Insights verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf den Leistungsdatenverlauf, der älter als 7 Tage ist, und können Ausführungspläne und On-Demand-Analysefunktionen in der Amazon-RDS-Konsole möglicherweise nicht verwenden. Nach dem 30. Juni 2026 unterstützt nur der Advanced-Modus von Database Insights Ausführungspläne und On-Demand-Analysen. Mit CloudWatch Database Insights können Sie die Datenbanklast für Ihre Datenbankflotte überwachen und die Leistung in großem Umfang analysieren und Fehler beheben. Weitere Informationen über Database Insights finden Sie unter [Überwachen von Amazon-RDS-Datenbanken mit CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Preisinformationen finden Sie unter [ CloudWatch Amazon-Preise](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Die folgende Tabelle enthält DB-Engines von Amazon RDS, die Performance Insights unterstützen. **Anmerkung** Informationen zu Amazon Aurora finden Sie unter [Amazon-Aurora-DB-Engine-Unterstützung für Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) im *Amazon-Aurora-Benutzerhandbuch*. | Amazon-RDS-DB-Engine | Unterstützte Engine-Versionen und Regionen | Beschränkungen für Instance-Klasse | | --- | --- | --- | | Amazon RDS für MariaDB | Weitere Informationen zur Versions- und Regionsverfügbarkeit von Performance Insights with RDS für MariaDB finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | Performance Insights für wird in den folgenden Instance-Klassen nicht unterstützt: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | | RDS für MySQL | Weitere Informationen zur Versions- und Regionsverfügbarkeit von Performance Insights with RDS für MySQL finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | Performance Insights für wird in den folgenden Instance-Klassen nicht unterstützt: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | | Amazon RDS für Microsoft SQL Server | Weitere Informationen zur Versions- und Regionsverfügbarkeit von Performance Insights with RDS für SQL Server finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | – | | Amazon RDS für PostgreSQL | Weitere Informationen zur Versions- und Regionsverfügbarkeit von Performance Insights with RDS für PostgreSQL finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | – | | Amazon RDS für Oracle | Weitere Informationen zur Versions- und Regionsverfügbarkeit von Performance Insights with RDS für Oracle finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | – | ## Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights Insights-Funktionen Die folgende Tabelle enthält DB-Engines von Amazon RDS, die Performance-Insights-Funktionen unterstützen. | Feature | [Preisstufe](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [Unterstützte Regionen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [Unterstützte DB-Engines](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [Unterstützte Instance-Klassen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) | | --- | --- | --- | --- | --- | | [SQL-Statistiken für Performance Insights](sql-statistics.md) | Alle | Alle | Alle | Alle | | [Analysieren von Oracle-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | Alle | Alle | RDS für Oracle | Alle | | [Analysieren der Datenbankleistung für einen bestimmten Zeitraum](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | Nur kostenpflichtige Stufe | Alle | RDS für PostgreSQL | Alle | | [Anzeigen proaktiver Empfehlungen von Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | Nur kostenpflichtige Stufe | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | Alle | Alle | # Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights Performance Insights bietet standardmäßig 7 Tage Leistungsdatenverlauf und 1 Million API-Anfragen pro Monat. Sie können auch längere Aufbewahrungsfristen erwerben. Umfassende Informationen zur Preisgestaltung finden Sie unter [Performance Insights – Preise](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/). In der RDS-Konsole können Sie einen der folgenden Aufbewahrungszeiträume für Ihre Performance Insights Insights-Daten auswählen: + **Standard (7 Tage)** + ***n*Monate**Wobei ***n*** eine Zahl von 1–24 ist ![\[Wählen Sie einen Aufbewahrungszeitraum für Ihre Performance Insights Insights-Daten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-retention-periods.png) Informationen zum Festlegen einer Aufbewahrungsfrist mithilfe der AWS CLI finden Sie unter [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). **Anmerkung** Das Stoppen von DB-Instances oder DB-Clustern mit Multi-AZ mit aktiviertem Performance Insights hat keine Auswirkungen auf die Datenaufbewahrung. Solange DB-Instances oder DB-Cluster mit Multi-AZ angehalten sind, sammelt Performance Insights keine Daten. # Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS **Wichtig** AWS hat den end-of-life Termin für Performance Insights bekannt gegeben: 30. Juni 2026. Nach diesem Datum unterstützt Amazon RDS die Performance-Insights-Konsole, die flexiblen Aufbewahrungsfristen (1–24 Monate) und die damit verbundenen Preise nicht mehr. Die Performance-Insights-API besteht jedoch weiterhin ohne Preisänderungen. Die Kosten für die Performance Insights Insights-API werden zusammen mit den Kosten für CloudWatch Database Insights in Ihrer AWS Rechnung ausgewiesen. Wir empfehlen, dass Sie alle , die die kostenpflichtige Stufe von Performance Insights verwenden, vor dem 30. Juni 2026 auf den erweiterten Modus von Database Insights aktualisieren. Informationen zum Upgrade auf den erweiterten Modus von Database Insights finden Sie unter [Einschalten des erweiterten Modus von Database Insights für Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Wenn Sie nichts unternehmen, nutzen DB-Instances, die Performance Insights verwenden, standardmäßig den Standardmodus von Database Insights. Im Standardmodus von Database Insights verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf den Leistungsdatenverlauf, der älter als 7 Tage ist, und können Ausführungspläne und On-Demand-Analysefunktionen in der Amazon-RDS-Konsole möglicherweise nicht verwenden. Nach dem 30. Juni 2026 unterstützt nur der Advanced-Modus von Database Insights Ausführungspläne und On-Demand-Analysen. Mit CloudWatch Database Insights können Sie die Datenbanklast für Ihre Datenbankflotte überwachen und die Leistung in großem Umfang analysieren und Fehler beheben. Weitere Informationen über Database Insights finden Sie unter [Überwachen von Amazon-RDS-Datenbanken mit CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Preisinformationen finden Sie unter [ CloudWatch Amazon-Preise](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Sie können Performance Insights für DB-Instances oder DB-Cluster mit Multi-AZ beim Erstellen aktivieren. Bei Bedarf können Sie es später deaktivieren, indem Sie Ihre DB-Instances über die Konsole ändern. Das Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights führt nicht zu Ausfallzeiten, einem Neustart oder einem Failover. **Anmerkung** Das Leistungsschema ist ein optionales Leistungstool, das von Amazon RDS für MariaDB oder MySQL verwendet wird. Nach dem Aktivieren oder Deaktivieren des Leistungsschemas müssen Sie neu starten. Wenn Sie jedoch Performance Insights aktivieren oder deaktivieren, müssen Sie keinen Neustart durchführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Übersicht über das Leistungsschema für Performance Insights auf Amazon RDS für MariaDB oder MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md). Der Performance-Insights-Agent verbraucht eine begrenzte Menge an CPU und Arbeitsspeicher auf dem DB-Host. Wenn die DB-Last hoch ist, begrenzt der Agent die Auswirkungen auf die Leistung, indem Daten seltener erfasst werden. ------ #### [ Console ] In der Konsole können Sie Performance Insights aktivieren oder deaktivieren, wenn Sie eine DB-Instance oder einen Multi-AZ-DB-Cluster erstellen oder ändern. **Aktivieren oder Deaktivieren von Performance Insights beim Erstellen von DB-Instances oder DB-Clustern mit Multi-AZ** Nach der Erstellung neuer DB-Instances oder DB-Cluster mit Multi-AZ aktiviert Amazon RDS standardmäßig Performance Insights. Um Performance Insights zu deaktivieren, wählen Sie die Option **Database Insights – Standard** und deaktivieren Sie die Option **Performance Insights aktivieren**. Weitere Informationen finden Sie unter den folgenden Themen. + Um eine DB-Instance zu erstellen, folgen Sie den Anleitungen für Ihre spezifische DB-Engine in [Erstellen einer Amazon-RDS-DB-Instance](USER_CreateDBInstance.md). + Folgen Sie den Anleitungen für Ihre DB-Engine unter [Erstellen eines Multi-AZ-DB-Clusters für Amazon RDS](create-multi-az-db-cluster.md), um einen Multi-AZ-DB-Cluster zu erstellen. Der folgende Screenshot zeigt den Abschnitt **Performance-Insights**. ![\[Aktivieren von Performance Insights während der DB-Instance oder Multi-AZ-DB-Cluster-Erstellung mit Konsole\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_enabling.png) Wenn Sie **Performance Insights aktivieren** wählen, haben Sie die folgenden Optionen: + **Aufbewahrung** (nur für den Standardmodus von Database Insights) – Die Dauer, für die Performance-Insights-Daten aufbewahrt werden. Die Aufbewahrungseinstellung ist **Standard (7 Tage)**. Um Ihre Leistungsdaten länger aufzubewahren, geben Sie 1–24 Monate an. Weitere Informationen zum Aufbewahrungszeitraum finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). + **AWS KMS key**— Geben Sie Ihre an AWS KMS key. Performance Insights verschlüsselt alle potenziell sensiblen Daten mit Ihrem KMS-Schlüssel. Die Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderung einer AWS KMS Richtlinie für Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md). **Aktivieren oder Deaktivieren von Performance Insights beim Ändern von DB-Instances oder DB-Clustern mit Multi-AZ** In der Konsole können Sie eine DB-Instance oder einen DB-Cluster mit Multi-AZ ändern, um Performance Insights zu verwalten. **So verwalten Sie Performance Insights für DB-Instances oder DB-Cluster mit Multi-AZ über die Konsole** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie **Datenbanken** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance oder einen DB-Cluster mit Multi-AZ und dann **Ändern** aus. 1. Klicken Sie auf **Performance Insights aktivieren**, um Performance Insights zu aktivieren. Um Performance Insights zu deaktivieren, wählen Sie die Option **Database Insights – Standard** und deaktivieren Sie die Option **Performance Insights aktivieren**. Wenn Sie **Performance Insights aktivieren** wählen, haben Sie die folgenden Optionen: + **Aufbewahrung** (nur für den Standardmodus von Database Insights) – Die Dauer, für die Performance-Insights-Daten aufbewahrt werden. Die Aufbewahrungseinstellung ist **Standard (7 Tage)**. Um Ihre Leistungsdaten länger aufzubewahren, geben Sie 1–24 Monate an. Weitere Informationen zum Aufbewahrungszeitraum finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). + **AWS KMS key** – Geben Sie Ihren KMS-Schlüssel an. Performance Insights verschlüsselt alle potenziell sensiblen Daten mit Ihrem KMS-Schlüssel. Die Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt. Weitere Informationen finden Sie unter [Verschlüsseln von Amazon RDS-Ressourcen](Overview.Encryption.md). 1. Klicken Sie auf **Weiter**. 1. Wählen Sie für **Einplanung von Änderungen** die Option Sofort anwenden aus. Wenn Sie im nächsten geplanten Wartungsfenster die Option Anwenden wählen, ignoriert Ihre Instance diese Einstellung und aktiviert Performance Insights sofort. 1. Wählen Sie **Modify instance** (Instance ändern). ------ #### [ AWS CLI ] Wenn Sie den [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) AWS CLI Befehl verwenden, aktivieren Sie Performance Insights, indem Sie entweder `advanced` oder angeben `--enable-performance-insights` und `--database-insights-mode` darauf setzen`standard`. Um Performance Insights zu deaktivieren, geben Sie `--no-enable-performance-insights` an und legen Sie `database-insights-mode` auf `standard` fest. Sie können diese Werte auch mit den folgenden AWS CLI Befehlen angeben: + [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) + [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) + [create-db-instance-read-replikat](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html) + [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) + [restore-db-instance-from-3](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/restore-db-instance-from-s3.html) Wenn Sie Performance Insights in der CLI aktivieren, können Sie mit der `--performance-insights-retention-period`-Option optional die Anzahl der Tage angeben, die Performance-Insights-Daten aufbewahrt werden sollen. Sie können angeben`7`, *month* \$1 31 (wobei *month* es sich um eine Zahl zwischen 1—23 handelt) oder`731`. Wenn Sie beispielsweise Ihre Leistungsdaten 3 Monate lang aufbewahren möchten, geben Sie `93` an, was 3 \$1 31 ist. Der Standardwert ist `7` Tage. Weitere Informationen zum Aufbewahrungszeitraum finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). Das folgende Beispiel aktiviert Performance Insights für `sample-db-cluster` und legt fest, dass Performance-Insights-Daten für 93 Tage (3 Monate) aufbewahrt werden. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws rds modify-db-cluster \ --database-insights-mode standard \ --db-cluster-identifier sample-db-instance \ --enable-performance-insights \ --performance-insights-retention-period 93 ``` Für Windows: ``` aws rds modify-db-cluster ^ --database-insights-mode standard ^ --db-cluster-identifier sample-db-instance ^ --enable-performance-insights ^ --performance-insights-retention-period 93 ``` Wenn Sie eine Aufbewahrungsfrist wie 94 Tage angeben, was kein gültiger Wert ist, gibt RDS einen Fehler aus. ``` An error occurred (InvalidParameterValue) when calling the CreateDBInstance operation: Invalid Performance Insights retention period. Valid values are: [7, 31, 62, 93, 124, 155, 186, 217, 248, 279, 310, 341, 372, 403, 434, 465, 496, 527, 558, 589, 620, 651, 682, 713, 731] ``` **Anmerkung** Sie können Performance Insights nur für eine Instance in einem DB-Cluster umschalten, in der Performance Insights nicht auf Cluster-Ebene verwaltet wird. ------ #### [ RDS API ] Wenn Sie eine neue DB-Instance mithilfe des Amazon RDS-API-Vorgangs „DBInstanceVorgang [erstellen](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html)“ erstellen, aktivieren Sie Performance Insights, indem Sie `EnablePerformanceInsights` auf einstellen`True`. Um Performance Insights zu deaktivieren, legen Sie `EnablePerformanceInsights` auf `False` und `DatabaseInsightsMode` auf `standard` fest. Sie können den Wert für `EnablePerformanceInsights` auch mittels der folgenden API-Operationen angeben: + [Erstellen DBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) (Multi-AZ-DB-Cluster) + [Ändern DBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) (Multi-AZ-DB-Cluster) + [Modifizieren SieDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) + [CreateDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html) + [Aus S3 wiederherstellen DBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RestoreDBInstanceFromS3.html) Wenn Sie Performance Insights aktivieren, können Sie optional mit dem Parameter `PerformanceInsightsRetentionPeriod` den Zeitraum in Tagen angeben, wie lange Performance-Insights-Daten gespeichert werden sollen. Sie können angeben`7`, *month* \$1 31 (wobei *month* es sich um eine Zahl zwischen 1—23 handelt) oder. `731` Wenn Sie beispielsweise Ihre Leistungsdaten 3 Monate lang aufbewahren möchten, geben Sie `93` an, was 3 \$1 31 ist. Der Standardwert ist `7` Tage. Weitere Informationen zum Aufbewahrungszeitraum finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). ------ # Übersicht über das Leistungsschema für Performance Insights auf Amazon RDS für MariaDB oder MySQL Das Leistungsschema ist eine optionale Funktion zur Überwachung der Laufzeitleistung von Amazon RDS für MariaDB oder MySQL auf niedriger Detailebene. Das Leistungsschema ist so konzipiert, dass es minimale Auswirkungen auf die Datenbankleistung hat. Performance Insights ist eine separate Funktion, die Sie mit oder ohne Leistungsschema verwenden können. **Topics** + [Überblick über das Leistungsschema-Objekt](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.overview) + [Performance Insights und das Performance-Schema](#USER_PerfInsights.effect-of-pfs) + [Automatische Verwaltung des Leistungsschemas durch Performance Insights](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.options) + [Auswirkung eines Neustarts auf das Leistungsschema](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.reboot) + [Feststellen, ob Performance Insights das Leistungsschema verwaltet](USER_PerfInsights.EnableMySQL.determining-status.md) + [Aktivieren des Leistungsschemas für Performance Insights in Amazon RDS für MariaDB oder MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md) ## Überblick über das Leistungsschema-Objekt Das Leistungsschema überwacht Ereignisse in MariaDB und MySQL-Datenbanken. Ein *Ereignis* ist eine Datenbankserver-Aktion, die Zeit in Anspruch nimmt und instrumentiert wurde, damit Timing-Informationen erfasst werden können. Nachfolgend finden Sie Beispiele für Ereignisse: + Funktionsaufrufe + Wartet auf das Betriebssystem + Phasen der SQL-Ausführung + Gruppen von SQL-Anweisungen Die `PERFORMANCE_SCHEMA`-Speicher-Engine ist ein Mechanismus zur Implementierung der Leistungsschema-Funktion. Diese Engine sammelt Ereignisdaten mithilfe der Instrumentierung im Quellcode der Datenbank. Die Engine speichert Ereignisse in Arbeitsspeichertabellen in der `performance_schema`-Datenbank. Sie können `performance_schema` genauso abfragen, wie Sie andere Tabellen abfragen können. Weitere Informationen finden Sie unter [MySQL-Leistungsschema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) im *MySQL-Referenzhandbuch*. ## Performance Insights und das Performance-Schema Performance Insights und das Leistungsschema sind separate Funktionen, die jedoch verbunden sind. Das Verhalten von Performance Insights für Amazon RDS für MariaDB oder MySQL hängt davon ab, ob das Performance-Schema aktiviert ist und wenn ja, ob Performance Insights das Performance-Schema automatisch verwaltet. Die folgende Tabelle beschreibt das Verhalten. | Performance-Schema ist aktiviert | Performance-Insights-Verwaltungsmodus | Performance-Insights-Verhalten | | --- | --- | --- | | Ja | Automatisch | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | | Ja | Manuell | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | | Nein | – | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | ## Automatische Verwaltung des Leistungsschemas durch Performance Insights Wenn Sie eine Amazon-RDS-for-MariaDB- oder MySQL-DB-Instance erstellen und Performance Insights aktiviert ist, wird das Leistungsschema ebenfalls aktiviert. In diesem Fall verwaltet Performance Insights Ihre Parameter des Leistungsschemas automatisch. Dies ist die empfohlene Konfiguration. Wenn Performance Insights das Leistungsschema automatisch verwaltet, ist die **Quelle** von `performance_schema` `System default`. **Anmerkung** Die automatische Verwaltung des Leistungsschemas wird für die Instance-Klasse t4g.medium nicht unterstützt. Wenn Sie den Parameterwert `performance_schema` manuell ändern und später zur automatischen Verwaltung zurückkehren möchten, finden Sie weitere Informationen unter [Aktivieren des Leistungsschemas für Performance Insights in Amazon RDS für MariaDB oder MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md). **Wichtig** Beim Aktivieren des Leistungsschemas durch Performance Insights werden die Parametergruppenwerte nicht geändert. Die Werte werden jedoch für die DB-Instances geändert, die ausgeführt werden. Die geänderten Werte können als einzige Möglichkeit über den Befehl `SHOW GLOBAL VARIABLES` eingesehen werden. ## Auswirkung eines Neustarts auf das Leistungsschema Performance Insights und das Leistungsschema unterscheiden sich in ihren Anforderungen für Neustarts der DB-Instance: **Leistungsschema** Sie müssen die DB-Instance neu starten, um diese Funktion ein- oder auszuschalten. **Performance Insights** Sie müssen die DB-Instance nicht neu starten, um diese Funktion ein- oder auszuschalten. Wenn das Leistungsschema derzeit nicht aktiviert ist und Sie Performance Insights aktivieren, ohne die DB-Instance neu zu starten, wird das Leistungsschema nicht aktiviert. # Feststellen, ob Performance Insights das Leistungsschema verwaltet Sehen Sie sich die folgende Tabelle an, um herauszufinden, ob Performance Insights derzeit das Leistungsschema für alle unterstützten Engine-Hauptversionen verwaltet. | Einstellung des performance\$1schema-Parameters | Einstellung der Spalte „Source“ (Quelle) | Performance Insights verwaltet das Leistungsschema? | | --- | --- | --- | | 0 | System default | Ja | | 0 oder 1 | Modified | Nein | Mit dem folgenden Verfahren stellen Sie fest, ob Performance Insights das Leistungsschema automatisch verwaltet. **So stellen Sie fest, ob Performance Insights das Leistungsschema automatisch verwaltet** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie **Parameter groups (Parametergruppen)**. 1. Wählen Sie den Namen der Parametergruppe für Ihre DB-Instance. 1. Geben Sie im Suchfeld **performance\$1schema** ein. 1. Überprüfen Sie, ob **Quelle** dem Systemstandardwert entspricht und für **Wert** **0** festgelegt ist. Ist das der Fall, verwaltet Performance Insights das Leistungsschema automatisch. Im hier gezeigten Beispiel verwaltet Performance Insights das Leistungsschema nicht automatisch. ![\[Zeigt, dass die Einstellungen für den Parameter performance_schema modifiziert wurden.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_schema_user.png) # Aktivieren des Leistungsschemas für Performance Insights in Amazon RDS für MariaDB oder MySQL Angenommen, Performance Insights ist für Ihre DB-Instance oder Ihren Multi-AZ-DB-Cluster aktiviert, verwaltet aber derzeit nicht das Leistungsschema. Wenn Sie zulassen möchten, dass Performance Insights das Leistungsschema automatisch verwaltet, führen Sie die folgenden Schritte aus. **So konfigurieren Sie das Leistungsschema für die automatische Verwaltung** 1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon-RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie **Parameter groups (Parametergruppen)**. 1. Wählen Sie den Namen der Parametergruppe für Ihre DB-Instance oder Ihren Multi-AZ-DB-Cluster. 1. Wählen Sie **Bearbeiten** aus. 1. Geben Sie im Suchfeld **performance\$1schema** ein. 1. Wählen Sie den `performance_schema`-Parameter aus. 1. Wählen Sie **Auf Standardwert setzen**. 1. Bestätigen Sie, indem Sie **Werte auf Standardwert zurücksetzen** auswählen. 1. Wählen Sie **Save Changes**. 1. Starten Sie die DB-Instance oder den Multi-AZ-DB-Cluster neu. **Wichtig** Wenn Sie das Leistungsschema aktivieren oder deaktivieren, müssen Sie die DB-Instance oder den Multi-AZ-DB-Cluster unbedingt neu starten. Weitere Informationen zum Ändern von Instance-Parametern finden Sie unter [Ändern von Parametern in einer DB-Parametergruppe in Amazon RDS](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md). Weitere Informationen zu den Seiten im Dashboard finden Sie unter [Analyse der Metriken mit dem Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md). Weitere Informationen zum MySQL-Leistungsschema finden Sie in der MySQL-Dokumentation unter [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) (für 8.0) und [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/performance-schema.html) (für 8.4). # Konfigurieren von Zugriffsrichtlinien für Performance Insights Um auf Performance Insights zugreifen zu können, muss ein Principal über die entsprechenden Berechtigungen von AWS Identity and Access Management (IAM) verfügen. **Anmerkung** Um Performance Insights mit einem vom Kunden verwalteten Schlüssel zu verwenden, gewähren Sie Benutzern die `kms:GenerateDataKey` Berechtigungen `kms:Decrypt` und für Ihren AWS AWS KMS Schlüssel. Greifen Sie mit diesen Methoden auf Performance Insights zu: + [Hängen Sie die `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` verwaltete Richtlinie für den schreibgeschützten Zugriff an](USER_PerfInsights.access-control.managed-policy.md) + [Hängen Sie die `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` verwaltete Richtlinie für den Zugriff auf alle Operationen der Performance Insights Insights-API an](USER_PerfInsights.access-control.FullAccess-managed-policy.md) + [Erstellen Sie eine benutzerdefinierte IAM-Richtlinie mit bestimmten Berechtigungen](USER_PerfInsights.access-control.custom-policy.md) + [AWS KMS Berechtigungen für verschlüsselte Performance Insights Insights-Daten konfigurieren](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md) + [Richten Sie mithilfe von Berechtigungen auf Ressourcenebene einen differenzierten Zugriff ein](USER_PerfInsights.access-control.dimensionAccess-policy.md) + [Verwenden Sie die Tag-basierte Zugriffskontrolle, um Berechtigungen mithilfe von Ressourcen-Tags zu verwalten](USER_PerfInsights.access-control.tag-based-policy.md) # Anfügen der Richtlinie AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly an einen IAM-Prinzipal `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`ist eine AWS verwaltete Richtlinie, die Zugriff auf alle schreibgeschützten Operationen der Amazon RDS Performance Insights-API gewährt. Wenn Sie eine Verbindung `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` zu einem Berechtigungssatz oder einer Rolle herstellen, müssen Sie auch die folgenden CloudWatch Berechtigungen anhängen: + `GetMetricStatistics` + `ListMetrics` + `GetMetricData` Mit diesen Berechtigungen kann der Empfänger Performance Insights mit anderen Konsolenfunktionen verwenden. Weitere Informationen zu CloudWatch Berechtigungen finden Sie in der [ CloudWatch Amazon-Berechtigungsreferenz](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html). Mehr über `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` erfahren Sie unter [AWS verwaltete Richtlinie: Amazon RDSPerformance InsightsReadOnly](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly). # Anfügen der Richtlinie AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess an einen IAM-Prinzipal `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`ist eine AWS verwaltete Richtlinie, die Zugriff auf alle Operationen der Amazon RDS Performance Insights API gewährt. Wenn Sie eine Verbindung `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` zu einem Berechtigungssatz oder einer Rolle herstellen, müssen Sie auch die folgenden CloudWatch Berechtigungen anhängen: + `GetMetricStatistics` + `ListMetrics` + `GetMetricData` Mit diesen Berechtigungen kann der Empfänger Performance Insights mit anderen Konsolenfunktionen verwenden. Weitere Informationen zu CloudWatch Berechtigungen finden Sie in der [ CloudWatch Amazon-Berechtigungsreferenz](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html). Mehr über `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` erfahren Sie unter [AWS verwaltete Richtlinie: Amazon RDSPerformance InsightsFullAccess](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess). # Erstellen einer benutzerdefinierten IAM-Richtlinie für Performance Insights Für Benutzer, die nicht über die Richtlinie `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` oder `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` verfügen, können Sie den Zugriff auf Performance Insights gewähren, indem Sie eine benutzerverwaltete IAM-Richtlinie erstellen oder ändern. Wenn Sie diese Richtlinie an einen IAM-Berechtigungssatz oder eine Rolle anfügen, kann der Empfänger Performance Insights verwenden. **Erstellen eine benutzerdefinierten Richtlinie** 1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Richtlinien**. 1. Wählen Sie **Richtlinie erstellen** aus. 1. Wählen Sie auf der Seite **Richtlinie erstellen** die Option **JSON** aus. 1. Kopieren Sie den angegebenen Text in den Abschnitt *JSON-Richtliniendokument* im *AWS Managed Policy Reference Guide* für die Richtlinie [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html) oder [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html). 1. Wählen Sie **Richtlinie prüfen**. 1. Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für die Richtlinie an und wählen Sie dann **Create policy** (Richtlinie erstellen) aus. Sie können die Richtlinie nun an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle anfügen. Das folgende Verfahren setzt voraus, dass Sie für diesen Zweck bereits einen Benutzer zur Verfügung haben. **So fügen Sie die Richtlinie an einen Benutzer an** 1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole. 1. Klicken Sie im Navigationsbereich auf **Users (Benutzer)**. 1. Wählen Sie einen vorhandenen Benutzer aus der Liste aus. **Wichtig** Um Performance Insights verwenden zu können, benötigen Sie zusätzlich zur benutzerdefinierten Richtlinie Zugriff auf Amazon RDS. Beispielsweise bietet die vordefinierte Richtlinie `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` schreibgeschützten Zugriff auf Amazon RDS. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten des Zugriffs mit Richtlinien](UsingWithRDS.IAM.md#security_iam_access-manage). 1. Wählen Sie auf der Seite **Übersicht** die Option **Add permissions** (Berechtigungen hinzufügen) aus. 1. Wählen Sie **Attach existing policies directly** (Vorhandene Richtlinien direkt zuordnen). Geben Sie in **Suchen** die ersten Zeichen Ihres Richtliniennamens ein, wie in der folgenden Abbildung gezeigt. ![\[Auswählen einer Richtlinie\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_attach_iam_policy.png) 1. Wählen Sie Ihre Richtlinie und wählen Sie anschließend **Nächster Schritt: Prüfen**. 1. Wählen Sie **Add permissions** (Berechtigungen hinzufügen) aus. # Änderung einer AWS KMS Richtlinie für Performance Insights Performance Insights verwendet an AWS KMS key , um sensible Daten zu verschlüsseln. Wenn Sie Performance Insights über die API oder die Konsole aktivieren, haben Sie folgende Möglichkeiten: + Wählen Sie die Standardeinstellung Von AWS verwalteter Schlüssel. Amazon RDS verwendet die Von AWS verwalteter Schlüssel für Ihre neue DB-Instance. Amazon RDS erstellt einen Von AWS verwalteter Schlüssel für Ihr AWS-Konto. Ihr AWS-Konto hat für jeden ein anderes Von AWS verwalteter Schlüssel für Amazon RDS AWS-Region. + Wählen Sie einen kundenverwalteten Schlüssel. Wenn Sie einen vom Kunden verwalteten Schlüssel angeben, benötigen Benutzer in Ihrem Konto, die die Performance Insights API aufrufen, die Berechtigungen `kms:Decrypt` und `kms:GenerateDataKey` für den KMS-Schlüssel. Sie können diese Berechtigungen über IAM-Richtlinien konfigurieren. Wir empfehlen jedoch, dass Sie diese Berechtigungen über Ihre KMS-Schlüsselrichtlinie verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter [Schlüsselrichtlinien in AWS KMS](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html) im *Entwicklerhandbuch für AWS Key Management Service *. **Example** Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Ihrer KMS-Schlüsselrichtlinie Anweisungen hinzufügen können. Diese Anweisungen erlaubt den Zugriff auf Performance Insights. Je nachdem, wie Sie den KMS-Schlüssel verwenden, möchten Sie möglicherweise einige Einschränkungen ändern. Bevor Sie Ihrer Richtlinie Anweisungen hinzufügen, entfernen Sie alle Kommentare. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Id" : "your-policy", "Statement" : [ { "Sid" : "AllowViewingRDSPerformanceInsights", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": [ "arn:aws:iam::444455556666:role/Role1" ] }, "Action": [ "kms:Decrypt", "kms:GenerateDataKey" ], "Resource": "*", "Condition" : { "StringEquals" : { "kms:ViaService" : "rds.us-east-1.amazonaws.com" }, "ForAnyValue:StringEquals": { "kms:EncryptionContext:aws:pi:service": "rds", "kms:EncryptionContext:service": "pi", "kms:EncryptionContext:aws:rds:db-id": "db-AAAAABBBBBCCCCDDDDDEEEEE" } } } ] } ``` ## So verwendet Performance Insights vom AWS KMS Kunden verwaltete Schlüssel Performance Insights verwendet vom Kunden verwaltete Schlüssel, um vertrauliche Daten zu verschlüsseln. Wenn Sie Performance Insights aktivieren, können Sie einen AWS KMS -Schlüssel über die API bereitstellen. Performance Insights erstellt AWS KMS Berechtigungen für diesen Schlüssel. Das Feature verwendet den Schlüssel und führt die erforderlichen Operationen aus, um vertrauliche Daten zu verarbeiten. Zu den vertraulichen Daten gehören Felder wie Benutzer, Datenbank, Anwendung und SQL-Abfragetext. Performance Insights stellt sicher, dass die Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung verschlüsselt bleiben. ## So arbeitet Performance Insights IAM mit AWS KMS IAM erteilt Berechtigungen für bestimmte. APIs Performance Insights hat die folgenden öffentlichen Bereiche APIs, die Sie mithilfe von IAM-Richtlinien einschränken können: + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` + `GetResourceMetadata` + `GetResourceMetrics` + `ListAvailableResourceDimensions` + `ListAvailableResourceMetrics` Sie können die folgenden API-Abfragen verwenden, um vertrauliche Daten abzurufen. + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` + `GetResourceMetrics` Wenn Sie die API verwenden, um vertrauliche Daten abzurufen, nutzt Performance Insights die Anmeldeinformationen des Aufrufers. Diese Überprüfung stellt sicher, dass der Zugriff auf vertrauliche Daten auf Benutzer beschränkt ist, die Zugriff auf den KMS-Schlüssel haben. Wenn Sie diese aufrufen APIs, benötigen Sie Berechtigungen zum Aufrufen der API über die IAM-Richtlinie und Berechtigungen zum Aufrufen der `kms:decrypt` Aktion über die AWS KMS Schlüsselrichtlinie. Die API `GetResourceMetrics` kann sowohl vertrauliche als auch nicht vertrauliche Daten zurückgeben. Die Anforderungsparameter bestimmen, ob die Antwort vertrauliche Daten enthalten soll. Die API gibt vertrauliche Daten zurück, wenn die Anfrage eine vertrauliche Dimension im Filter- oder Group-by-Parameter enthält. Weitere Informationen zu den Dimensionen, die Sie mit der `GetResourceMetrics` API verwenden können, finden Sie unter. [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) **Example Beispiele** Im folgenden Beispiel werden die vertraulichen Daten für die Gruppe `db.user` angefordert: ``` POST / HTTP/1.1 Host: Accept-Encoding: identity X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics Content-Type: application/x-amz-json-1.1 User-Agent: X-Amz-Date: Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature= Content-Length: { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "MetricQueries": [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.user", "Limit": 2 } } ], "StartTime": 1693872000, "EndTime": 1694044800, "PeriodInSeconds": 86400 } ``` **Example** Im folgenden Beispiel werden die nicht vertraulichen Daten für die Metrik `db.load.avg` angefordert: ``` POST / HTTP/1.1 Host: Accept-Encoding: identity X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics Content-Type: application/x-amz-json-1.1 User-Agent: X-Amz-Date: Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature= Content-Length: { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "MetricQueries": [ { "Metric": "db.load.avg" } ], "StartTime": 1693872000, "EndTime": 1694044800, "PeriodInSeconds": 86400 } ``` # Gewähren von differenziertem Zugriff für Performance Insights Eine differenzierte Zugriffskontrolle bietet zusätzliche Möglichkeiten, den Zugriff auf Performance Insights zu steuern. Diese Zugriffskontrolle kann den Zugriff auf einzelne Dimensionen für die Performance-Insights-Aktionen `GetResourceMetrics`, `DescribeDimensionKeys` und `GetDimensionKeyDetails` zulassen oder verweigern. Um einen differenzierten Zugriff zu verwenden, geben Sie Dimensionen in der IAM-Richtlinie mithilfe von Bedingungsschlüsseln an. Die Auswertung des Zugriffs folgt der Bewertungslogik der IAM-Richtlinie. Weitere Informationen finden Sie unter [Logik der Richtlinienauswertung](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html) im *Handbuch zu -IAM-Benutzer*. Wenn in der IAM-Richtlinienanweisung keine Dimension angegeben ist, steuert die Anweisung den Zugriff auf alle Dimensionen für die angegebene Aktion. Eine Liste der verfügbaren Dimensionen finden Sie unter [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html). Um herauszufinden, auf welche Dimensionen Ihre Anmeldeinformationen zugreifen dürfen, verwenden Sie den Parameter `AuthorizedActions` in `ListAvailableResourceDimensions` und geben Sie die Aktion an. Die folgenden Werte sind für `AuthorizedActions` zulässig: + `GetResourceMetrics` + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` Wenn Sie `GetResourceMetrics` für den Parameter `AuthorizedActions` angeben, gibt `ListAvailableResourceDimensions` die Liste der Dimensionen zurückgegeben, auf die die Aktion `GetResourceMetrics` zugreifen darf. Wenn Sie im Parameter `AuthorizedActions` mehrere Aktionen angeben, gibt `ListAvailableResourceDimensions` einen Schnittpunkt von Dimensionen zurück, auf die diese Aktionen zugreifen dürfen. **Example** Das folgende Beispiel bietet Zugriff auf die angegebenen Dimensionen für die Aktionen `GetResourceMetrics` und `DescribeDimensionKeys`. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowToDiscoverDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:ListAvailableResourceDimensions" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "SingleAllow", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAllValues:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.sql_tokenized.id", "db.sql_tokenized.statement" ] } } } ] } ``` Im Folgenden finden Sie die Antwort für die angeforderte Dimension: ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, // { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // not included because not allows in the IAM Policy { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] } ] } ] } ``` Im folgenden Beispiel werden eine Zulassung und zwei Ablehnungen für den Zugriff auf die Dimensionen festgelegt. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowToDiscoverDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:ListAvailableResourceDimensions" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "O01AllowAllWithoutSpecifyingDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "O01DenyAppDimensionForAll", "Effect": "Deny", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAnyValue:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.application.name" ] } } }, { "Sid": "O01DenySQLForGetResourceMetrics", "Effect": "Deny", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAnyValue:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.sql_tokenized.statement" ] } } } ] } ``` Im Folgenden finden Sie die Antwort für die angeforderten Dimensionen: ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["GetResourceMetrics"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.application", "Dimensions": [ // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.application.name" } ] }, { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] }, ... ] } ] } ``` ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.application", "Dimensions": [ // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.application.name" } ] }, { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // allowed for DescribeDimensionKeys because our IAM Policy // denies it only for GetResourceMetrics { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] }, ... ] } ] } ``` # Tag-basierte Zugriffskontrolle für Performance Insights verwenden Sie können den Zugriff auf Performance Insights Insights-Metriken mithilfe von Tags steuern, die von der übergeordneten DB-Instance geerbt wurden. Verwenden Sie IAM-Richtlinien, um den Zugriff auf Performance Insights Insights-Operationen zu steuern. Diese Richtlinien können die Tags auf Ihrer DB-Instance überprüfen, um die Berechtigungen zu ermitteln. ## So funktionieren Tags mit Performance Insights Performance Insights wendet automatisch Ihre DB-Instance-Tags an, um Performance Insights Insights-Metriken zu autorisieren. Wenn Sie Ihrer DB-Instance Tags hinzufügen, können Sie diese Tags sofort verwenden, um den Zugriff auf Performance Insights Insights-Daten zu steuern. + Um Tags für Performance Insights Insights-Metriken hinzuzufügen oder zu aktualisieren, ändern Sie die Tags auf Ihrer DB-Instance. + Um Tags für Performance Insights-Metriken anzuzeigen, rufen Sie die Metrik-Ressource Performance Insights `ListTagsForResource` auf. Sie gibt die Tags aus der DB-Instance zurück, die der Metrik zugeordnet ist. **Anmerkung** Die `UntagResource` Operationen `TagResource` und geben einen Fehler zurück, wenn Sie versuchen, sie direkt für Performance Insights Insights-Metriken zu verwenden. ## Tag-basierte IAM-Richtlinien erstellen Um den Zugriff auf Performance Insights Insights-Operationen zu steuern, verwenden Sie den `aws:ResourceTag` Bedingungsschlüssel in Ihren IAM-Richtlinien. Diese Richtlinien überprüfen die Tags auf Ihrer DB-Instance. **Example** Diese Richtlinie verhindert den Zugriff auf Performance Insights Insights-Metriken für Produktionsdatenbanken. Die Richtlinie verweigert den `pi:GetResourceMetrics` Vorgang in Performance Insights für alle mit `env:prod` markierten Datenbankressourcen. ``` { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Deny", "Action": "pi:GetResourceMetrics", "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceTag/env": "prod" } } } ] } ``` # Analyse der Metriken mit dem Performance-Insights-Dashboard **Wichtig** AWS hat den end-of-life Termin für Performance Insights bekannt gegeben: 30. Juni 2026. Nach diesem Datum unterstützt Amazon RDS die Performance-Insights-Konsole, die flexiblen Aufbewahrungsfristen (1–24 Monate) und die damit verbundenen Preise nicht mehr. Die Performance-Insights-API besteht jedoch weiterhin ohne Preisänderungen. Die Kosten für die Performance Insights Insights-API werden zusammen mit den Kosten für CloudWatch Database Insights in Ihrer AWS Rechnung ausgewiesen. Wir empfehlen, dass Sie alle , die die kostenpflichtige Stufe von Performance Insights verwenden, vor dem 30. Juni 2026 auf den erweiterten Modus von Database Insights aktualisieren. Informationen zum Upgrade auf den erweiterten Modus von Database Insights finden Sie unter [Einschalten des erweiterten Modus von Database Insights für Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Wenn Sie nichts unternehmen, nutzen DB-Instances, die Performance Insights verwenden, standardmäßig den Standardmodus von Database Insights. Im Standardmodus von Database Insights verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf den Leistungsdatenverlauf, der älter als 7 Tage ist, und können Ausführungspläne und On-Demand-Analysefunktionen in der Amazon-RDS-Konsole möglicherweise nicht verwenden. Nach dem 30. Juni 2026 unterstützt nur der Advanced-Modus von Database Insights Ausführungspläne und On-Demand-Analysen. Mit CloudWatch Database Insights können Sie die Datenbanklast für Ihre Datenbankflotte überwachen und die Leistung in großem Umfang analysieren und Fehler beheben. Weitere Informationen über Database Insights finden Sie unter [Überwachen von Amazon-RDS-Datenbanken mit CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Preisinformationen finden Sie unter [ CloudWatch Amazon-Preise](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Das Dashboard von Performance Insights enthält Informationen zur Datenbank-Performance, die Sie bei der Analyse und Behebung von Performance-Problemen unterstützen. Auf der Dashboard-Hauptseite finden Sie Informationen zur Datenbanklast. Sie können DB-Lasten nach Dimensionen wie Warteereignissen oder SQL „aufteilen“. **Topics** + [Überblick über Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md) + [Zugriff auf das Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Opening.md) + [Analysieren der DB-Last nach Warteereignissen](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.md) + [Analysieren der Datenbankleistung für einen bestimmten Zeitraum](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) + [Analysieren von Abfragen mit der Registerkarte „Top SQL“ in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md) + [Analysieren der Top-Last für Oracle-PDBs](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.TopPDB.md) + [Analysieren von Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzingPlans.md) # Überblick über Performance Insights Das Dashboard ist die einfachste Möglichkeit, mit Performance Insights zu interagieren. Das folgende Beispiel zeigt das Dashboard für eine PostgreSQL-DB-Instance. ![\[Filtern von Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0b.png) **Topics** + [Zeitraum-Filter](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.time-range) + [Zählermetriken-Diagramm](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.Countermetrics) + [Datenbank-Ladediagramm](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions) + [Dimensionen pro Tabelle](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable) ## Zeitraum-Filter Standardmäßig zeigt das Dashboard von Performance Insights die DB-Last der letzten Stunde an. Sie können diesen Bereich so einstellen, dass er 5 Minuten oder bis zu 2 Jahre lang ist. Sie können auch einen benutzerdefinierten relativen Bereich auswählen. ![\[Relative Zeit für Performance Insights\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-relative-time.png) Sie können einen absoluten Bereich mit einem Anfangs- und Enddatum und einer Uhrzeit auswählen. Das folgende Beispiel zeigt den Zeitraum, der am 25.09.2024 um Mitternacht beginnt und am 28.09.2024 um 23:59 Uhr Mitternacht endet. ![\[Absolute Zeit für Performance Insights\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-absolute-time.png) Standardmäßig ist die Zeitzone für das Performance-Insights-Dashboard auf die koordinierte Weltzeit (UTC) eingestellt. Sie können auch zur lokalen Zeitzone wechseln. ![\[Auswählen der lokalen Zeitzone für Ihr Performance-Insights-Dashboard\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-local-time-zone.png) ## Zählermetriken-Diagramm Mithilfe von Zählermetriken können Sie das Performance-Insights-Dashboard anpassen und bis zu 10 weitere Diagramme aufnehmen. Diese Diagramme enthalten eine Auswahl von Dutzenden von Betriebssystem- und Datenbank-Performance-Metriken. Diese Informationen können mit der Datenbanklast korreliert werden, um Performance-Probleme zu identifizieren und zu analysieren. Das **Counter Metrics (Zählermetriken)**-Diagramm enthält Daten zu Leistungsindikatoren. Die Standardmetriken hängen von der DB-Engine ab. + MySQL und MariaDB – `db.SQL.Innodb_rows_read.avg` + Oracle – `db.User.user calls.avg` + Microsoft SQL Server – `db.Databases.Active Transactions(_Total).avg` + PostgreSQL – `db.Transactions.xact_commit.avg` ![\[Zähler-Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/oracle_perf_insights_counters.png) Ändern Sie die Leistungsindikatoren, indem Sie **Metriken verwalten** wählen. Sie können mehrere **Betriebssystem-Metriken** oder **Datenbank-Metriken**, auswählen, wie im folgenden Screenshot veranschaulicht. Um Details für jede Metrik anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über den Metriknamen. ![\[Filtern von Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_select_metrics.png) Beschreibungen der Zählermetriken, die Sie für jede DB-Engine hinzufügen können, finden Sie unter [Performance-Insights-Zählermetriken](USER_PerfInsights_Counters.md). ## Datenbank-Ladediagramm Das Diagramm **Database Load (Datenbank-Last)** zeigt die Datenbanklast im Vergleich zur Kapazität der DB-Instance, die durch die **Max vCPU**-Linie dargestellt wird. Standardmäßig stellt das gestapelte Liniendiagramm die DB-Last als durchschnittliche aktive Sitzungen pro Zeiteinheit dar. Die DB-Last wird nach Wartestatus aufgeteilt (gruppiert). ![\[Datenbanklast\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2.png) ### DB-Last aufgeteilt nach Dimensionen Sie können die Last als aktive Sitzungen anzeigen, die nach unterstützten Dimensionen gruppiert sind. Die folgende Tabelle zeigt, welche Dimensionen für die verschiedenen Engines unterstützt werden. | Dimension | Oracle | SQL Server | PostgreSQL | MySQL | | --- | --- | --- | --- | --- | | Host | Ja | Ja | Ja | Ja | | SQL | Ja | Ja | Ja | Ja | | Benutzer | Ja | Ja | Ja | Ja | | Waits (Warteereignis) | Ja | Ja | Ja | Ja | | Plans (Pläne) | Ja | Nein | Nein | Nein | | Anwendung | Nein | Nein | Ja | Nein | | Datenbank | Nein | Nein | Ja | Ja | | Session type (Sitzungstyp) | Nein | Nein | Ja | Nein | Der folgende Screenshot zeigt die Dimensionen für eine PostgreSQL-DB-Instance. ![\[Filtern von Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2b.png) ### DB-Ladedetails für ein Dimensionselement Um Details zu einem DB-Lastelement innerhalb einer Dimension anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über den Elementnamen. Die folgende Abbildung zeigt Details zu einer SQL-Anweisung. ![\[Details zu Datenbanklastelementen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2c.png) Um Details zu einem Element für den ausgewählten Zeitraum in der Legende anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über dieses Element. ![\[Details des Zeitraums für die DB-Last\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_3.png) ## Dimensionen pro Tabelle Die Tabelle mit den oberen Abmessungen schneidet die DB-Ladung um verschiedene Dimensionen auf. Eine Dimension ist eine Kategorie oder „Aufteilung“ für verschiedene Merkmale der DB-Last. Wenn die Dimension SQL ist, zeigt **Haupt-SQL** die SQL-Anweisungen an, die am meisten zur DB-Last beitragen. ![\[Top N-Dimensionen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4c.png) Wählen Sie eine der folgenden Dimensionsregisterkarten. | Tab | Description | Unterstützte Engines | | --- | --- | --- | | Haupt-SQL | Die SQL-Anweisungen, die derzeit ausgeführt werden | Alle | | Top waits (Top-Warteereignis) | Das Ereignis, auf das das Datenbank-Backend wartet | Alle | | Top hosts (Top-Hosts) | Der Hostname des verbundenen Clients | Alle | | Top users (Top-Benutzer) | Der bei der Datenbank angemeldete Benutzer | Alle | | Top databases (Top-Datenbanken) | Der Name der Datenbank, mit der der Client verbunden ist | Nur PostgreSQL, MySQL, MariaDB und SQL Server | | Top applications (Top-Anwendungen) | Der Name der Anwendung, die mit der Datenbank verbunden ist | Nur PostgreSQL und SQL Server | | Top session types (Top-Sitzungstypen) | Der Typ der aktuellen Sitzung | Nur PostgreSQL | So lernen Sie, wie Sie Abfragen analysieren können, indem Sie die Registerkarte **Haupt-SQL** nutzen, siehe [Überblick über die Registerkarte „Top SQL“](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL). # Zugriff auf das Performance-Insights-Dashboard Amazon RDS bietet im Performance-Insights-Dashboard eine konsolidierte Ansicht der Performance-Insights- und CloudWatch-Metriken. Gehen Sie wie folgt vor, um auf das Performance-Insights-Dashboard zuzugreifen. **So zeigen Sie das Dashboard von Performance Insights in der AWS-Managementkonsole an** 1. Öffnen Sie die Amazon-RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. Für DB-Instances, bei denen Performance Insights aktiviert sind, können Sie auf das Dashboard auch über das Element **Sitzungen** in der DB-Instance-Liste zugreifen. Unter **Aktuelle Aktivität** zeigt das Element **Sitzungen** die Datenbanklast von durchschnittlichen, aktiven Sitzungen der letzten fünf Minuten an. Der Balken zeigt die Last grafisch an. Ist der Balken leer, wird die DB-Instance nicht verwendet. Wenn die Last ansteigt, wird der Balken blau ausgefüllt. Wenn die Last die Anzahl von virtuellen CPUs (vCPUs) auf der DB-Instance-Klasse überschreitet, wird der Balken rot und zeigt so einen potenziellen Engpass an. ![\[Filtern von Metriken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0a.png) 1. (Optional) Wählen Sie das Datum oder den Zeitraum oben rechts aus und geben Sie ein anderes relatives oder absolutes Zeitintervall an. Sie können jetzt einen Zeitraum angeben und einen Bericht zur Datenbankleistungsanalyse erstellen. Der Bericht enthält die identifizierten Einblicke und Empfehlungen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md). ![\[Filtern von Metriken nach Zeitintervall\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0c.png) Im folgenden Screenshot beträgt das DB-Last-Intervall 5 Stunden. ![\[Einstellen des Zeitintervalls auf 5 Stunden\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1.png) 1. (Optional) Um einen Teil des DB-Lastdiagramms zu vergrößern, wählen Sie die Startzeit und ziehen sie mit der Maus an das Ende des gewünschten Zeitraums. Der ausgewählte Bereich wird im DB-Lastdiagramm hervorgehoben. ![\[DB-Last für ein bestimmtes Zeitintervall\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in.png) Wenn Sie die Maustaste loslassen, vergrößert sich das DB-Lastdiagramm auf die ausgewählte AWS-Region und die Tabelle **Top *dimensions*** (Hauptdimensionen) wird neu berechnet. ![\[Vergrößern der ausgewählten DB-Last\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in_b.png) 1. (Optional) Um Ihre Daten automatisch zu aktualisieren, aktivieren Sie **Automatische Aktualisierung**. ![\[Festlegen der automatischen Aktualisierung\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1b.png) Das Performance-Insights-Dashboard wird automatisch mit neuen Daten aktualisiert. Die Aktualisierungsrate hängt von der Menge der angezeigten Daten ab: + 5 Minuten wird alle 10 Sekunden aktualisiert. + 1 Stunde wird alle 5 Minuten aktualisiert. + 5 Stunden wird alle 5 Minuten aktualisiert. + 24 Stunden wird alle 30 Minuten aktualisiert. + 1 Woche wird jeden Tag aktualisiert. + 1 Monat wird jeden Tag aktualisiert. # Analysieren der DB-Last nach Warteereignissen Wenn das Diagramm der **durchschnittlich aktiven Sitzungen** einen Engpass anzeigt, können Sie herausfinden, woher die Last kommt. Betrachten Sie dazu die Tabelle mit den Hauptlastelementen unterhalb des **Datenbanklast**-Diagramms Wählen Sie ein bestimmtes Element, wie z. B. eine SQL-Abfrage oder einen Benutzer, um es aufzuschlüsseln und Details zu diesem Element anzuzeigen. Die DB-Last, gruppiert nach Wartezeiten und Top-SQL-Abfragen, ist die standardmäßige Ansicht im Performance-Insights-Dashboard. Diese Kombination bietet typischerweise den besten Einblick in Performance-Probleme. DB-Last gruppiert nach Wartezeiten zeigt an, ob Ressourcen- oder Parallelitätsengpässe in der Datenbank vorhanden sind. In diesem Fall zeigt die **SQL**-Registerkarte der Tabelle der Hauptlastelemente, welche Abfragen diese Last verursachen. Ihr typischer Workflow für die Diagnose von Performance-Problemen ist folgendermaßen: 1. Überprüfen Sie das Diagramm der **durchschnittlich aktiven Sitzungen** auf irgendwelche Ereignisse, in denen die Datenbanklast die **Max CPU**-Linie übersteigt. 1. Wenn ja, schauen Sie sich das Diagramm der **durchschnittlich aktiven Sitzungen** an und identifizieren Sie, welcher Wartezustand oder welche Zustände primär dafür verantwortlich sind. 1. Identifizieren Sie die zusammengefassten Abfragen, welche die Last verursachen, indem Sie nachsehen, welche Abfragen in der **SQL**-Registerkarte der Tabelle der Hauptlastelemente hauptsächlich zu diesen Wartezuständen beitragen. Sie finden sie in der Spalte **DB Load by Wait (DB-Last nach Wartezuständen)**. 1. Wählen Sie eine dieser zusammengefassten Abfragen in der Registerkarte **SQL** aus, um sie zu expandieren und untergeordnete Abfragen anzuzeigen, aus denen sie besteht. Beispielsweise wird im folgenden Dashboard die **Protokolldateisynchronisierung** für den größten Teil der DB-Last berücksichtigt. Die Wartezeit für **Alle Worker-Gruppen in LGWR** ist ebenfalls hoch. Das Diagramm **Haupt-SQL** zeigt auf, wodurch die Wartezustände der **Protokolldatei-Synchronisierung** verursacht werden: häufige `COMMIT`-Anweisungen. In diesem Fall wird durch eine weniger häufige Übergabe mit Commit die DB-Last reduziert. ![\[Protokolldatei-Synchronisierungsfehler\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_7.png) # Analysieren der Datenbankleistung für einen bestimmten Zeitraum Analysieren Sie die Datenbankleistung mit On-Demand-Analysen, indem Sie einen Leistungsanalysebericht für einen bestimmten Zeitraum erstellen. Zeigen Sie Leistungsanalyseberichte an, um Leistungsprobleme wie Ressourcenengpässe oder Änderungen an einer Abfrage in Ihrer DB-Instance zu ermitteln. Im Performance-Insights-Dashboard können Sie einen Zeitraum auswählen und einen Leistungsanalysebericht erstellen. Sie können dem Bericht auch ein oder mehrere Tags hinzufügen. Um diese Funktion nutzen zu können, müssen Sie die Aufbewahrungsfrist für die kostenpflichtige Stufe verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) Der Bericht kann auf der Registerkarte **Leistungsanalyseberichte – neu** ausgewählt und angezeigt werden. Der Bericht enthält die Erkenntnisse, zugehörigen Metriken und Empfehlungen zur Lösung des Leistungsproblems. Der Bericht kann für die Dauer des Aufbewahrungszeitraums von Performance Insights eingesehen werden. Der Bericht wird gelöscht, wenn die Startzeit des Berichtsanalysezeitraums außerhalb des Aufbewahrungszeitraums liegt. Sie können den Bericht auch vor Ablauf der Aufbewahrungsfrist löschen. Sie müssen Performance Insights aktivieren, um die Leistungsprobleme zu erkennen und den Analysebericht für Ihre DB-Instance zu erstellen. Weitere Informationen zum Aktivieren von Performance Insights finden Sie unter [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Informationen zur Unterstützung dieser Funktion nach Region, DB-Engine und Instance-Klasse finden Sie unter [Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights Insights-Funktionen](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). In den folgenden Abschnitten können Sie einen Leistungsanalysebericht erstellen und anzeigen, ihm Tags hinzufügen und ihn löschen. **Topics** + [Erstellen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md) + [Anzeigen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ViewPerfAnalysisReport.md) + [Hinzufügen von Tags zu einem Leistungsanalysebericht in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.md) + [Löschen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.md) # Erstellen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights Im Performance-Insights-Dashboard können Sie einen Leistungsanalysebericht für einen bestimmten Zeitraum erstellen. Sie können einen Zeitraum auswählen und dem Analysebericht ein oder mehrere Tags hinzufügen. Der Analysezeitraum kann zwischen 5 Minuten und 6 Tagen liegen. Vor dem Start der Analyse müssen mindestens 24 Stunden an Leistungsdaten vorliegen. Informationen zur Unterstützung dieser Funktion nach Region, DB-Engine und Instance-Klasse finden Sie unter [Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights Insights-Funktionen](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). **So erstellen Sie einen Leistungsanalysebericht für einen bestimmten Zeitraum** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. 1. Wählen Sie **Leistung analysieren** im Abschnitt **Datenbanklast** im Performance-Insights-Dashboard aus. Die Felder zum Festlegen des Zeitraums und zum Hinzufügen eines oder mehrerer Tags zum Leistungsanalysebericht werden angezeigt. ![\[Performance-Insights-Dashboard mit Feldern zur Erstellung eines Analyseberichts\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisReport.png) 1. Wählen Sie den Zeitraum aus. Wenn Sie oben rechts einen Zeitraum im Abschnitt **Relativer Bereich** oder **Absoluter Bereich** festlegen, können Sie nur Datum und Uhrzeit des Analyseberichts innerhalb dieses Zeitraums eingeben oder auswählen. Wenn Sie den Analysezeitraum außerhalb dieses Zeitraums auswählen, wird eine Fehlermeldung angezeigt. Führen Sie einen der folgenden Schritte aus, um den Zeitraum festzulegen: + Drücken und ziehen Sie einen der Schieberegler im DB-Lastdiagramm. Das Feld **Zeitraum der Leistungsanalyse** zeigt den ausgewählten Zeitraum an und das DB-Lastdiagramm hebt den ausgewählten Zeitraum hervor. + Wählen Sie **Startdatum**, **Startzeit**, **Enddatum** und **Endzeit** im Feld **Zeitraum der Leistungsanalyse** aus. ![\[Performance-Insights-Dashboard mit ausgewähltem Analysezeitraum\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_TimePeriod.png) 1. (Optional) Geben Sie **Schlüssel** und **Wert*optional*** ein, um ein Tag für den Bericht hinzuzufügen. ![\[Performance-Insights-Dashboard mit Feldern zum Hinzufügen eines neuen Tags\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_AddTag.png) 1. Wählen Sie **Leistung analysieren** aus. In einem Banner wird eine Meldung angezeigt, die angibt, ob die Berichtserstellung erfolgreich war oder fehlgeschlagen ist. Die Nachricht enthält auch den Link zum Anzeigen des Berichts. Das folgende Beispiel zeigt das Banner mit der Meldung, dass der Bericht erfolgreich erstellt wurde. ![\[Banner mit der Meldung, dass der Analysebericht erfolgreich erstellt wurde\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnaysisRep_SuccessMsg.png) Der Bericht kann auf der Registerkarte **Leistungsanalyseberichte – neu** angezeigt werden. Mit der AWS CLI können Sie einen Leistungsanalysebericht erstellen. Ein Beispiel zum Erstellen eines Berichts mithilfe von AWS CLI finden Sie unter[Erstellen eines Leistungsanalyseberichts für einen bestimmten Zeitraum](USER_PerfInsights.API.Examples.md#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport). # Anzeigen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights Die Registerkarte **Leistungsanalysebericht – neu** listet alle Berichte auf, die für die DB-Instance erstellt wurden. Für jeden Bericht wird Folgendes angezeigt: + **ID**: eindeutige Kennung des Berichts. + **Name**: der Tag-Schlüssel, der dem Bericht hinzugefügt wurde. + **Erstellungszeit des Berichts**: Uhrzeit, zu der Sie den Bericht erstellt haben. + **Startzeit der Analyse**: Startzeit der Analyse im Bericht. + **Endzeit der Analyse**: Endzeit der Analyse im Bericht. **So zeigen Sie einen Leistungsanalysebericht an** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus, für die Sie den Analysebericht anzeigen möchten. 1. Scrollen Sie nach unten und wählen Sie im Performance-Insights-Dashboard die Registerkarte **Leistungsanalyseberichte – neu** aus. Es werden alle Analyseberichte für die verschiedenen Zeiträume angezeigt. 1. Wählen Sie die **ID** des Berichts aus, den Sie ansehen möchten. Das DB-Lastdiagramm zeigt standardmäßig den gesamten Analysezeitraum an, wenn mehr als ein Einblick identifiziert wurde. Wenn der Bericht einen Einblick identifiziert hat, zeigt das DB-Lastdiagramm den Einblick standardmäßig an. Das Dashboard listet außerdem die Tags für den Bericht im Abschnitt **Tags** auf. Das folgende Beispiel zeigt den gesamten Analysezeitraum für den Bericht. ![\[DB-Lastdiagramm mit dem gesamten Analyseberichtszeitraum\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_EntireAnalysisRep.png) 1. Wählen Sie die Einsicht in der Liste **Einblicke in die Datenbanklast** aus, die Sie anzeigen möchten, wenn im Bericht mehr als ein Einblick identifiziert wird. Das Dashboard zeigt die Einblickmeldung, wobei im DB-Lastdiagramm der Zeitraum des Einblicks, die Analyse und Empfehlungen hervorgehoben werden sowie die Liste der Berichts-Tags enthalten ist. Das folgende Beispiel zeigt den DB-Lasteinblick im Bericht. ![\[DB-Lastdiagramm mit Einblick in den Bericht\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_chart.png) ![\[Abschnitt mit der Berichtseinblickanalyse und Empfehlungen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_Recommendations.png) # Hinzufügen von Tags zu einem Leistungsanalysebericht in Performance Insights Sie können ein Tag hinzufügen, wenn Sie einen Bericht erstellen oder ansehen. Sie können bis zu 50 Tags für einen Bericht hinzufügen. Sie benötigen Berechtigungen, um Tags hinzuzufügen. Weitere Informationen zu Zugriffsrichtlinien für Performance Insights finden Sie unter [Konfigurieren von Zugriffsrichtlinien für Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md). Informationen zum Hinzufügen eines oder mehrerer Tags bei der Erstellung eines Berichts finden Sie in Schritt 6 des Verfahrens [Erstellen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md). **So fügen Sie beim Anzeigen eines Berichts ein oder mehrere Tags hinzu** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. Das Performance-Insights-Dashboard wird für die DB-Instance angezeigt. 1. Scrollen Sie nach unten und wählen Sie die Registerkarte **Leistungsanalyseberichte – neu** aus. 1. Wählen Sie den Bericht aus, für den Sie die Tags hinzufügen möchten. Das Dashboard zeigt den Bericht an. 1. Scrollen Sie nach unten zu **Tags** und wählen Sie **Tags verwalten** aus. 1. Wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** aus. 1. Geben Sie **Schlüssel** und **Wert – *optional*** ein und wählen Sie **Neues Tag hinzufügen** aus. Das folgende Beispiel bietet die Option, ein neues Tag für den ausgewählten Bericht hinzuzufügen. ![\[Fenster „Tags verwalten“, um dem Bericht neue Tags hinzuzufügen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AddTag_ManageTags.png) Ein neues Tag wird für den Bericht erstellt. Im Dashboard wird die Liste der Tags für den Bericht im Abschnitt **Tags** aufgelistet. Wenn Sie ein Tag aus dem Bericht entfernen möchten, wählen Sie **Entfernen** neben dem Tag aus. # Löschen eines Leistungsanalyseberichts in Performance Insights Sie können einen Bericht aus der Liste der Berichte, die auf der Registerkarte **Leistungsanalyseberichte** angezeigt werden, oder beim Anzeigen eines Berichts löschen. **So löschen Sie einen Bericht** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. Das Performance-Insights-Dashboard wird für die DB-Instance angezeigt. 1. Scrollen Sie nach unten und wählen Sie die Registerkarte **Leistungsanalyseberichte – neu** aus. 1. Wählen Sie den Bericht aus, den Sie löschen möchten, und klicken Sie oben rechts auf **Löschen**. ![\[Performance-Insights-Dashboard mit einem Bericht, der zum Löschen ausgewählt wurde\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_DeleteAnalysisRep.png) Ein Bestätigungsfenster wird angezeigt. Der Bericht wird gelöscht, nachdem Sie „Bestätigen“ ausgewählt haben. 1. (Optional) Wählen Sie die **ID** des Berichts, den Sie löschen möchten. Wählen Sie oben rechts auf der Seite **Löschen** aus. Ein Bestätigungsfenster wird angezeigt. Der Bericht wird gelöscht, nachdem Sie „Bestätigen“ ausgewählt haben. # Analysieren von Abfragen mit der Registerkarte „Top SQL“ in Performance Insights Im Amazon-RDS-Performance-Insights-Dashboard finden Sie Informationen zu laufenden Abfragen auf dem Tab **Top SQL** (Haupt-SQL) der Tabelle **Top dimensions** (Hauptdimensionen). Sie können diese Informationen verwenden, um Ihre Abfragen zu optimieren. **Topics** + [Überblick über die Registerkarte „Top SQL“](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL) + [Zugriff auf mehr SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md) + [Anzeigen von SQL-Statistiken im Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.AnalyzingSQLLevel.md) ## Überblick über die Registerkarte „Top SQL“ Standardmäßig werden auf der Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL) die 25 Abfragen angezeigt, die hauptsächlich zur Datenbanklast beitragen. Wenn Sie Ihre Abfragen optimieren möchten, können Sie Informationen wie den Abfragetext und SQL-Statistiken analysieren. Sie können auch die Statistiken auswählen, die in der **Haupt-SQL** Tabulatortaste angezeigt werden. **Topics** + [SQL-Text](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.text) + [SQL-Statistiken](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.statistics) + [Nach Waits laden (AAS)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Load-by-waits) + [Anzeigen der SQL-Informationen](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.SQL-information) + [Auswählen der Einstellungen für Statistiken](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Preferences) ### SQL-Text Standardmäßig zeigt jede Zeile in der Tabelle **Top SQL** (Top-SQL) für jede Anweisung 500 Byte Text an. ![\[SQL-Text\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/sql-text-oracle.png) Wie Sie mehr als die standardmäßigen 500 Byte SQL-Text sehen können, erfahren Sie unter [Zugriff auf mehr SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md). Ein *SQL-Digest* ist eine Zusammenstellung mehrerer tatsächlicher Abfragen, die strukturell ähnlich sind, aber möglicherweise unterschiedliche Literalwerte aufweisen. Der Digest ersetzt fest codierte Werte durch ein Fragezeichen. Zum Beispiel könnte `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?` ein Digest sein. Dieser Digest kann die folgenden untergeordneten Abfragen enthalten: ``` SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez' SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan' SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu' ``` Um die literalen SQL-Anweisungen in einem Digest anzuzeigen, wählen Sie die Abfrage aus und dann das Plussymbol (\$1) aus und dann das Plussymbol (\$1). Im folgenden Beispiel ist die ausgewählte Abfrage ein Digest. ![\[Ausgewählter SQL-Digest\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4b.png) **Anmerkung** Ein SQL-Digest gruppiert ähnliche SQL-Anweisungen, redigiert jedoch keine sensiblen Daten. Performance Insights kann Oracle SQL-Text als **Unknown** (Unbekannt) anzeigen. Der Text hat diesen Status in folgenden Situationen: + Ein anderer Oracle-Datenbankbenutzer als `SYS` ist aktiv, führt aber derzeit kein SQL aus. Wenn beispielsweise eine parallel Abfrage abgeschlossen wird, wartet der Abfragekoordinator darauf, dass Hilfsprozesse ihre Sitzungsstatistiken senden. Für die Dauer der Wartezeit wird der Abfragetext als **Unknown** (Unbekannt) angezeigt. + Für eine Instance von RDS für Oracle der Standard Edition 2 begrenzt Resource Manager die Anzahl der parallelen Threads. Der entsprechende Hintergrundprozess bewirkt, dass der Abfragetext als **Unknown** (Unbekannt) angezeigt wird. ### SQL-Statistiken *SQL-Statistiken* sind leistungsbezogene Metriken zu SQL-Abfragen. Performance Insights könnte beispielsweise Ausführungen pro Sekunde oder pro Sekunde verarbeitete Zeilen anzeigen. Performance Insights erfasst Statistiken nur für die häufigsten Abfragen. In der Regel entsprechen diese den Top-Abfragen nach Last, die im Performance-Insights-Dashboard angezeigt werden. Jede Zeile in der **Haupt-SQL**-Tabelle zeigt relevante Statistiken für die SQL-Anweisung oder -Digest, wie im folgenden Beispiel beschrieben. ![\[Haupt-SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4.png) Performance Insights kann `0.00` und `-` (unbekannt) für SQL-Statistiken melden. Diese Situation tritt unter den folgenden Bedingungen auf: + Es ist nur eine Stichprobe vorhanden. Performance Insights berechnet beispielsweise Veränderungsraten für RDS-PostgreSQL-Abfragen basierend auf mehreren Stichproben der Ansicht `pg_stat_statements`. Wenn eine Workload für kurze Zeit ausgeführt wird, erfasst Performance Insights möglicherweise nur eine Stichprobe, was bedeutet, dass keine Änderungsrate berechnet werden kann. Der unbekannte Wert wird durch einen Bindestrich (`-`) dargestellt. + Zwei Stichproben haben die gleichen Werte. Performance Insights kann keine Änderungsrate berechnen, da keine Änderung stattgefunden hat, weshalb die Rate als `0.00` gemeldet wird. + Einer RDS-PostgreSQL-Anweisung fehlt ein gültiger Bezeichner. PostgreSQL erstellt erst nach dem Parsen und Analysieren einen Bezeichner für eine Anweisung. Somit kann eine Anweisung in den internen In-Memory-Strukturen von PostgreSQL ohne Bezeichner vorhanden sein. Da Performance Insights einmal pro Sekunde interne In-Memory-Strukturen erfasst, werden Abfragen mit niedriger Latenz möglicherweise nur für eine einzige Stichprobe angezeigt. Wenn die Abfrage-ID für dieses Beispiel nicht verfügbar ist, kann Performance Insights diese Anweisung nicht mit den entsprechenden Statistiken verknüpfen. Der unbekannte Wert wird durch einen Bindestrich (`-`) dargestellt. Eine Beschreibung der SQL-Statistiken für die Amazon RDS-Engines finden Sie unter [SQL-Statistiken für Performance Insights](sql-statistics.md). ### Nach Waits laden (AAS) In **Haupt-SQL** veranschaulicht die Spalte **Last nachWartezuständen (AAS)** den Prozentsatz der Datenbanklast, die jedem Hauptlastelement zugeordnet ist. In dieser Spalte wird die Last für dieses Element nach der aktuell im **DB-Last-Diagramm** ausgewählten Gruppierung wiedergegeben. Weitere Informationen zu durchschnittlichen aktiven Sitzungen (AAS) finden Sie unter [Durchschnittliche aktive Sitzungen](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS). Beispielsweise können Sie das **DB-Last-Diagramm** nach Wartezuständen gruppieren. Sie untersuchen SQL-Abfragen in der Tabelle der Hauptlastelemente. In diesem Fall ist der Balken **DB Load by Waits (DB-Last nach Wartezuständen)** so groß, segmentiert und farbcodiert, dass angezeigt wird, zu wieviel Prozent diese Abfrage zum betreffenden Wartezustand beiträgt. Es zeigt zudem auf, welche Wartezustände sich auf die ausgewählte Abfrage auswirken. ![\[DB-Last nach Wartezuständen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_6.png) ### Anzeigen der SQL-Informationen In der Tabelle **Haupt-SQL** können Sie eine Anweisung öffnen, um ihre Informationen anzuzeigen. Die Informationen werden im unteren Bereich angezeigt. ![\[Haupt-SQL-Tabelle mit ausgewählter Literalabfrage\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-open.png) Auf der Registerkarte Haupt-SQL sehen Sie die folgenden ID-Typen, die SQL-Anweisungen zugeordnet sind: + **Support-SQL-ID**: ein Hash-Wert der SQL-ID Sie können eine SQL-ID über diesen Wert nur referenzieren, wenn Sie mit AWS Support arbeiten. AWS Support kann nicht auf Ihre SQL-IDs und Ihren SQL-Text zugreifen. + **Support-Digest-ID**: ein Hash-Wert der Digest-ID Sie können eine Digest-ID über diesen Wert nur referenzieren, wenn Sie mit AWS Support arbeiten. AWS Support kann nicht auf Ihre Digest-IDs und Ihren SQL-Text zugreifen. ### Auswählen der Einstellungen für Statistiken Sie können die Statistiken steuern, die auf der Registerkarte **Haupt-SQL** angezeigt werden, indem Sie das Symbol **Voreinstellungen** auswählen. ![\[Einstellungen für Statistiken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences-icon.png) Durch das Auswählen des Symbols **Präferenzen** wird das Fenster **Präferenzen** geöffnet. Der folgende Screenshot ist ein Beispiel für das Fenster **Preferences** (Präferenzen). ![\[Fenster „Voreinstellungen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences.png) Aktivieren Sie die Statistiken, die auf der Registerkarte **Haupt-SQL** angezeigt werden sollen, führen Sie einen Bildlauf mit der Maus zum unteren Rand des Fensters durch und wählen Sie dann **Weiter**. Weitere Informationen zu Statistiken pro Sekunde oder pro Aufruf für die Amazon-RDS-Engines finden Sie im Abschnitt der Engine-spezifischen SQL-Statistiken unter [SQL-Statistiken für Performance Insights](sql-statistics.md). # Zugriff auf mehr SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard Standardmäßig zeigt jede Zeile in der Tabelle **Haupt-SQL** für jede SQL-Anwendung 500 Byte SQL-Text an. ![\[500 Byte SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-top-sql-bytes.png) Wenn eine SQL-Anweisung 500 Byte überschreitet, können Sie mehr Text im **SQL-Text**-Abschnitt unterhalb der **Haupt-SQL**-Tabelle sehen. In diesem Fall beträgt die maximale Länge für den in **SQL-Text** angezeigten Text 4 KB. Dieses Limit wird von der Konsole eingeführt und unterliegt den von der Datenbank-Engine festgelegten Grenzwerten. Zum Speichern des in **SQL-Text** gezeigten Texts wählen Sie **Herunterladen**. **Topics** + [Beschränkungen der Textgröße für Amazon-RDS-Engines](#sql-text-engine-limits) + [Festlegen des SQL-Textlimits für Amazon RDS für PostgreSQL-DB-Instances](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextLimit.md) + [Anzeigen und Herunterladen von SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard](view-download-text.md) ## Beschränkungen der Textgröße für Amazon-RDS-Engines Beim Herunterladen von SQL-Text bestimmt die Datenbank-Engine dessen maximale Länge. Sie können SQL-Text bis zu den folgenden Grenzwerten pro Engine herunterladen. | DB-Engine | Maximale Länge des heruntergeladenen Textes | | --- | --- | | Amazon RDS für MySQL und MariaDB | Die Länge ist auf 4.096 Byte festgelegt, wenn das Leistungsschema aktiviert ist. Wenn das Leistungsschema nicht aktiviert ist, ist die Länge auf 65.535 Byte festgelegt. | | Amazon RDS für Microsoft SQL Server | 4,096 Zeichen | | Amazon RDS für Oracle | 1 000 Byte | Der **SQL-Text**-Abschnitt der Performance-Insights-Konsole zeigt den maximalen Wert an, den die Engine zurückgibt. Wenn MySQL beispielsweise höchstens 1 KB an Performance Insights zurückgibt, kann es nur 1 KB sammeln und anzeigen, auch wenn die ursprüngliche Abfrage größer ist. Wenn Sie also die Abfrage in **SQL-Text** anzeigen oder herunterladen, gibt Performance Insights die gleiche Anzahl von Bytes zurück. Wenn Sie die AWS CLI oder API nutzen, hat Performance Insights nicht die von der Konsole erzwungene Beschränkung von 4 KB. `DescribeDimensionKeys` und `GetResourceMetrics` geben höchstens 500 Byte zurück. **Anmerkung** `GetDimensionKeyDetails` gibt die vollständige Abfrage zurück, aber die Größe unterliegt der Engine-Beschränkung. # Festlegen des SQL-Textlimits für Amazon RDS für PostgreSQL-DB-Instances Amazon RDS für PostgreSQL behandelt Text anders. Sie können die Textgrößenbeschränkung mit dem DB-Instance-Parameter `track_activity_query_size` festlegen. Dieser Parameter hat folgende Merkmale: Standardtextgröße In Amazon RDS für PostgreSQL Version 9.6 ist die Standardeinstellung für den `track_activity_query_size`-Parameter 1.024 Byte. In Amazon RDS für PostgreSQL Version 10 oder höher ist die Standardeinstellung 4.096 Byte. Maximale Textgröße Das Limit für `track_activity_query_size` ist 102.400 Bytes für Amazon RDS für PostgreSQL Version 12 und niedriger. Das Maximum beträgt 1 MB für Version 13 und höher. Wenn die Engine 1 MB an Performance Insights zurückgibt, zeigt die Konsole nur die ersten 4 KB an. Wenn Sie die Abfrage herunterladen, erhalten Sie die gesamten 1 MB. In diesem Fall geben das Anzeigen und Herunterladen eine unterschiedliche Anzahl von Bytes zurück. Weitere Informationen über den DB-Instance Parameter `track_activity_query_size` finden Sie unter [Laufzeitstatistik](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html) in der PostgreSQL-Dokumentation. Um die SQL-Textgröße zu erhöhen, erhöhen Sie das `track_activity_query_size`-Limit. Um den Parameter zu ändern, ändern Sie die Parametereinstellung in der Parametergruppe, die der Amazon RDS für PostgreSQL-DB-Instance zugeordnet ist. **Ändern Sie die Einstellung wie folgt, wenn die Instance die Standardparametergruppe verwendet:** 1. Erstellen Sie eine neue DB-Instance-Parametergruppe für die entsprechende DB-Engine und DB-Engine-Version. 1. Stellen Sie den Parameter in der neuen Parametergruppe ein. 1. Ordnen Sie die neue Parametergruppe der DB-Instance zu. Informationen über das Einstellen eines DB-Instance-Parameters finden Sie unter [Ändern von Parametern in einer DB-Parametergruppe in Amazon RDS](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md). # Anzeigen und Herunterladen von SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard Im Performance-Insights-Dashboard können Sie SQL-Text anzeigen oder herunterladen. **So zeigen Sie mehr SQL-Text im Performance-Insights-Dashboard an** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Performance-Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. 1. Scrollen Sie im Performance-Insights-Dashboard nach unten zur Registerkarte **Top SQL**. 1. Wählen Sie das Pluszeichen, um einen SQL-Digest zu erweitern, und eine der untergeordneten Abfragen des Digests aus. SQL-Anweisungen mit Text größer als 500 Byte sehen in etwa wie folgt aus. ![\[SQL-Anweisungen mit viel Text\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-1.png) 1. Scrollen Sie nach unten zur Registerkarte **SQL text** (SQL-Text). ![\[SQL-Informationsabschnitt zeigt mehr vom SQL-Text\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-2.png) Das Performance-Insights-Dashboard kann bis zu 4.096 Byte für jede SQL-Anweisung anzeigen. 1. (Optional) Wählen Sie **Kopieren**, um die angezeigte SQL-Anweisung zu kopieren, oder wählen Sie **Herunterladen**, um die SQL-Anweisung herunterzuladen, um den SQL-Text bis zum Limit der DB-Engine anzuzeigen. **Anmerkung** Um die SQL-Anweisung zu kopieren oder herunterzuladen, deaktivieren Sie Popup-Blocker. # Anzeigen von SQL-Statistiken im Performance-Insights-Dashboard Im Performance-Insights-Dashboard stehen SQL-Statistiken auf dem Tab **Top SQL** (Haupt-SQL) des Diagramms **Database load** (Datenbanklast) zur Verfügung. **Sehen Sie sich SQL-Statistiken wie folgt an** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie oben auf der Seite die Datenbank aus, deren SQL-Statistiken Sie anzeigen lassen möchten. 1. Scrollen Sie an das Seitenende und klicken Sie auf den Tab **Top SQL** (Haupt-SQL). 1. Wählen Sie eine individuelle Anweisung oder Digest-Abfrage aus. ![\[Anzeigen von Metriken für laufende Abfragen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_sql.png) 1. Sie können die Statistiken auswählen, die angezeigt werden sollen, indem Sie oben rechts im Diagramm das Zahnradsymbol auswählen. Beschreibungen der SQL-Statistiken für die Amazon RDS-Engines finden Sie unter [SQL-Statistiken für Performance Insights](sql-statistics.md). Das folgende Beispiel zeigt die Einstellungen für Oracle-DB-Instances. ![\[Präferenzen für Metriken für laufende Abfragen für Oracle-DB-Instances\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_oracle.png) Das folgende Beispiel zeigt die Einstellungen für MariaDB und MySQL-DB-Instances. ![\[Präferenzen für Metriken zum Ausführen von Abfragen für MariaDB-und-MySQL-DB-Instances.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_ams.png) 1. Wählen Sie „Save“ (Speichern) aus, um Ihre Einstellungen zu speichern. Die Tabelle **Top SQL** (Haupt-SQL) wird aktualisiert. Das folgende Beispiel zeigt Statistiken für eine Oracle-SQL-Abfrage. ![\[Statistiken für eine SQL-Abfrage\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_stats_oracle.png) # Analysieren der Top-Last für Oracle-PDBs Wenn Sie die Last in einer Oracle-Container-DB (CDB) analysieren, können Sie ermitteln, welche Pluggable Databases (PDBs) am meisten zur DB-Last beitragen. Sie können auch die Leistung einzelner PDBs vergleichen, die ähnliche Abfragen ausführen, um die Leistung zu optimieren. Weitere Informationen zu Oracle-CDBs finden Sie unter [RDS für Oracle-Datenbankarchitektur](oracle-multi-architecture.md). Im Dashboard von Amazon RDS Performance Insights finden Sie Informationen zu Pluggable Databases (PDBs) unter **Top-PDB** auf der Registerkarte **Dimensionen**. Informationen zur Unterstützung dieses Features nach Region, DB-Engine und Instance-Klasse finden Sie unter [Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights Insights-Funktionen](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). **So analysieren Sie die Top-PDB-Last in einer Oracle-CDB** 1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon-RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Performance Insights** aus. 1. Wählen Sie eine Oracle-CDB-Instance aus. Das Performance-Insights-Dashboard wird für die DB-Instance angezeigt. 1. Wählen Sie im Abschnitt **Datenbanklast (DB-Last)** neben „Schneiden nach“ die Option **Pluggable Database (PDB)** aus. Im Diagramm „Durchschnittliche aktive Sitzungen“ wird die PDB mit der höchsten Last angezeigt. Die PDB-IDs werden rechts neben den farbcodierten Quadraten angezeigt. Jede ID identifiziert eine PDB eindeutig. ![\[Diagramm „Durchschnittliche aktive Sitzungen“ für PDB-Last\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_AAS.png) 1. Scrollen Sie nach unten zur Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL). Im folgenden Beispiel sehen Sie dieselbe SQL-Abfrage und die Last, die sie für mehrere PDBs auslöst. ![\[Gleiche SQL-Abfragelast für mehrere PDBs\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex1.png) Im folgenden Beispiel verarbeitet eine einzelne PDB eine höhere Last als andere PDBs in der CDB. ![\[Hohe SQL-Abfragelast für PDB\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex2.png) Weitere Informationen zu Oracle-CDBs finden Sie unter [CDBs and PDBs](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/cncpt/CDBs-and-PDBs.html#GUID-FC2EB562-ED31-49EF-8707-C766B6FE66B8). # Analysieren von Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS Im Dashboard von Amazon RDS Performance Insights finden Sie Informationen zu Ausführungsplänen für DB-Instances von Oracle und SQL Server. Anhand dieser Informationen können Sie herausfinden, welche Pläne am meisten zur DB-Last beitragen. Informationen zur Analyse von Oracle- oder SQL Server-Ausführungsplänen finden Sie in den folgenden Themen. **Analysieren von Ausführungsplänen** + [Analysieren von Oracle-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) + [Analysieren von SQL-Server-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md) ## Übersicht über die Analyse von Ausführungsplänen für Amazon RDS Sie können das Dashboard von Amazon RDS Performance Insights verwenden, um zu erfahren, welche Pläne am meisten zur DB-Last für DB-Instances von Oracle und SQL Server beitragen. Beispielsweise könnten die Top-SQL-Anweisungen zu einem bestimmten Zeitpunkt die in der folgenden Tabelle gezeigten Pläne verwenden: **** | Haupt-SQL | Plan | | --- | --- | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 10 | Plan A | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 521 | Plan B | | SELECT SUM(s\$1total) FROM sales WHERE region = 10 | Plan A | | SELECT \$1 FROM emp WHERE emp\$1id = 1000 | Plan C | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 72 | Plan A | Mit der Planfunktion von Performance Insights können Sie Folgendes tun: + herausfinden, welche Pläne von den Top-SQL-Abfragen verwendet werden Sie könnten beispielsweise herausfinden, dass der Großteil der DB-Last durch Abfragen generiert wird, die Plan A und Plan B verwenden, und nur ein kleiner Prozentsatz Plan C verwendet. + verschiedene Pläne für dieselbe Abfrage vergleichen Im vorhergehenden Beispiel sind drei Abfragen mit Ausnahme der Produkt-ID identisch. Zwei Abfragen verwenden Plan A, aber eine Abfrage verwendet Plan B. Um den Unterschied zwischen den beiden Plänen zu erkennen, können Sie Performance Insights verwenden. + herausfinden, wann eine Abfrage auf einen neuen Plan umgeschaltet hat Sie könnten sehen, dass eine Abfrage Plan A verwendet hat und dann zu einem bestimmten Zeitpunkt zu Plan B gewechselt ist. Gab es zu diesem Zeitpunkt eine Änderung in der Datenbank? Wenn beispielsweise eine Tabelle leer ist, kann der Optimierer einen vollständigen Tabellenscan auswählen. Wenn die Tabelle mit einer Million Zeilen geladen wird, wechselt der Optimierer möglicherweise zu einem Indexbereichs-Scan. + einen Drilldown zu den einzelnen Schritten eines Plans mit den höchsten Kosten durchführen Zum Beispiel könnte für eine lange andauernde Abfrage eine fehlende Join-Bedingung in einem Equi-Join angezeigt werden. Diese fehlende Bedingung erzwingt ein kartesisches Join, das alle Zeilen von zwei Tabellen verbindet. Sie können die oben genannten Aufgaben mithilfe der Planerfassungsfunktion von Performance Insights ausführen. So wie Sie Abfragen nach Warteereignissen und Top-SQL aufteilen können, können Sie sie nach der Plandimension aufteilen. # Analysieren von Oracle-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS Wenn Sie die DB-Last in einer Oracle-Datenbank analysieren, möchten Sie möglicherweise wissen, welche Pläne am meisten zur DB-Last beitragen. Sie können mithilfe der Planerfassung von Performance Insights ermitteln, welche Pläne am meisten zur DB-Last beitragen. **Oracle-Ausführungspläne über die Konsole analysieren** 1. Öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Performance-Insights** aus. 1. Wählen Sie eine Oracle-DB-Instance aus. Das Performance-Insights-Dashboard wird für diese DB-Instance angezeigt. 1. Wählen Sie im Bereich **Database load (DB load)** (Datenbanklast (DB-Last)) neben **Slice by** (Aufteilen nach) die Option **Plans** (Pläne) aus. Im Diagramm „Average active sessions“ (Durchschnittliche aktive Sitzungen) werden die Pläne angezeigt, die von Ihren Top-SQL-Anweisungen verwendet werden. Die Plan-Hash-Werte erscheinen rechts neben den farbcodierten Quadraten. Jeder Hash-Wert identifiziert eindeutig einen Plan. ![\[Aufteilen nach Plänen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans.png) 1. Scrollen Sie nach unten zur Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL). Im folgenden Beispiel umfasst das Top-SQL-Digest zwei Pläne. Am Fragezeichen in der Anweisung erkennen Sie, dass es sich um ein Digest handelt. ![\[Auswählen eines Digest-Plans\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected.png) 1. Wählen Sie den Digest aus, um ihn auf seine Komponentenanweisungen zu erweitern. Im folgenden Beispiel ist die `SELECT`-Anweisung eine Digest-Abfrage. Die Komponentenabfragen im Digest verwenden zwei verschiedene Pläne. Die Farben der Pläne entsprechen dem Datenbanklastdiagramm. Die Gesamtzahl der Pläne im Digest ist in der zweiten Spalte gezeigt. ![\[Auswählen eines Digest-Plans\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan.png) 1. Blättern Sie nach unten und wählen Sie aus der Liste **Plans for digest query** (Pläne für Digest-Abfrage) zwei **Pläne** zum Vergleich aus. Sie können jeweils einen oder zwei Pläne für eine Abfrage anzeigen. Der folgende Screenshot vergleicht die beiden Pläne im Digest, mit Hash 2032253151 und Hash 1117438016. Im folgenden Beispiel verwenden 62 % der durchschnittlichen aktiven Sitzungen, die diese Digest-Abfrage ausführen, den Plan auf der linken Seite, während 38 % den Plan auf der rechten Seite verwenden. ![\[Vergleichen der Pläne nebeneinander\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan.png) In diesem Beispiel unterscheiden sich die Pläne in einem wichtigen Punkt. Schritt 2 in Plan 2032253151 verwendet einen Index-Scan, während Plan 1117438016 einen vollständigen Tabellenscan verwendet. Bei einer Tabelle mit einer großen Zeilenzahl ist eine Abfrage einer einzelnen Zeile mit einem Index-Scan fast immer schneller. ![\[Vergleichen der Pläne nebeneinander\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-table-access.png) 1. (Optional) Wählen Sie **Copy** (Kopieren) aus, um den Plan in die Zwischenablage zu kopieren, oder **Download** (Herunterladen), um den Plan auf der Festplatte zu speichern. # Analysieren von SQL-Server-Ausführungsplänen über das Performance-Insights-Dashboard für Amazon RDS Wenn Sie die DB-Last in einer SQL-Server-Datenbank analysieren, möchten Sie möglicherweise wissen, welche Pläne am meisten zur DB-Last beitragen. Sie können mithilfe der Planerfassung von Performance Insights ermitteln, welche Pläne am meisten zur DB-Last beitragen. **So analysieren Sie SQL-Server-Ausführungspläne über die Konsole** 1. Öffnen Sie die Amazon-RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Performance-Insights** aus. 1. Wählen Sie eine DB-Instance von SQL Server aus. Das Performance-Insights-Dashboard wird für diese DB-Instance angezeigt. 1. Wählen Sie im Bereich **Database load (DB load)** (Datenbanklast (DB-Last)) neben **Slice by** (Aufteilen nach) die Option **Plans** (Pläne) aus. Im Diagramm „Average active sessions“ (Durchschnittliche aktive Sitzungen) werden die Pläne angezeigt, die von Ihren Top-SQL-Anweisungen verwendet werden. Die Plan-Hash-Werte erscheinen rechts neben den farbcodierten Quadraten. Jeder Hash-Wert identifiziert eindeutig einen Plan. ![\[Aufteilen nach Plänen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans-sqlserver.png) 1. Scrollen Sie nach unten zur Registerkarte **Top SQL** (Top-SQL). Im folgenden Beispiel umfasst das Top-SQL-Digest drei Pläne. Das Vorhandensein eines Fragezeichens in der SQL-Anweisung gibt an, dass es sich bei der Anweisung um einen Digest handelt. Um die vollständige SQL-Anweisung anzuzeigen, wählen Sie einen Wert in der Spalte **SQL-Anweisungen** aus. ![\[Auswählen eines Digest-Plans\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected-sqlserver.png) 1. Wählen Sie den Digest aus, um ihn auf seine Komponentenanweisungen zu erweitern. Im folgenden Beispiel ist die `SELECT`-Anweisung eine Digest-Abfrage. Die Komponentenabfragen im Digest verwenden drei verschiedene Ausführungspläne. Die den Plänen zugewiesenen Farben entsprechen dem Datenbanklastdiagramm. ![\[Auswählen eines Digest-Plans\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan-sqlserver.png) 1. Blättern Sie nach unten und wählen Sie aus der Liste **Plans for digest query** (Pläne für Digest-Abfrage) zwei **Pläne** zum Vergleich aus. Sie können jeweils einen oder zwei Pläne für eine Abfrage anzeigen. Der folgende Screenshot vergleicht die beiden Pläne im Digest. Im folgenden Beispiel verwenden 40 % der durchschnittlichen aktiven Sitzungen, die diese Digest-Abfrage ausführen, den Plan auf der linken Seite, während 28 % den Plan auf der rechten Seite verwenden. ![\[Vergleichen der Pläne nebeneinander\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan-sqlserver.png) Im vorherigen Beispiel unterscheiden sich die Pläne in einem wichtigen Punkt. Schritt 2 im Plan auf der linken Seite verwendet einen Tabellen-Scan, wohingegen der Plan auf der rechten Seite einen gruppierten Index-Scan verwendet. Bei einer Tabelle mit einer großen Zeilenzahl ist eine Abfrage einer einzelnen Zeile mit einem gruppierten Index-Scan fast immer schneller. 1. (Optional) Wählen Sie das Symbol **Einstellungen** in der Tabelle mit den Plandetails aus, um die Sichtbarkeit und Reihenfolge der Spalten anzupassen. Der folgende Screenshot zeigt die Tabelle mit den Plandetails mit der Spalte **Ausgabeliste** als zweite Spalte. ![\[Anpassen der Sichtbarkeit und Reihenfolge der Spalten in der Tabelle Plandetails\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-plan-fields-sql-server.png) 1. (Optional) Wählen Sie **Copy** (Kopieren) aus, um den Plan in die Zwischenablage zu kopieren, oder **Download** (Herunterladen), um den Plan auf der Festplatte zu speichern. **Anmerkung** Performance Insights zeigt geschätzte Ausführungspläne anhand einer hierarchischen Baumstruktur an. Die Tabelle enthält die Teilausführungsinformationen für jede Anweisung. Weitere Informationen zu den Spalten in der Tabelle mit den Plandetails finden Sie unter [SET SHOWPLAN\$1ALL](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/set-showplan-all-transact-sql) in der SQL-Server-Dokumentation. Um die vollständigen Ausführungsinformationen für einen geschätzten Ausführungsplan anzuzeigen, wählen Sie **Herunterladen** aus, um den Plan herunterzuladen, und laden Sie ihn dann in SQL Server Management Studio hoch. Weitere Informationen zum Anzeigen eines geschätzten Ausführungsplans mit SQL Server Management Studio finden Sie unter [Display an Estimated Execution Plan](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/display-the-estimated-execution-plan) in der SQL-Server-Dokumentation. # Anzeigen proaktiver Empfehlungen von Performance Insights Amazon RDS Performance Insights überwacht bestimmte Metriken und erstellt automatisch Schwellenwerte, indem analysiert wird, welche Werte für eine bestimmte Ressource potenziell problematisch sein könnten. Wenn die neuen Metrikwerte über einen bestimmten Zeitraum einen vordefinierten Schwellenwert überschreiten, generiert Performance Insights eine proaktive Empfehlung. Diese Empfehlung trägt dazu bei, zukünftige Auswirkungen auf die Datenbankleistung zu verhindern. Um diese proaktiven Empfehlungen zu erhalten, müssen Sie Performance Insights mit einer Aufbewahrungsfrist für ein kostenpflichtiges Kontingent aktivieren. Weitere Informationen zum Aktivieren von Performance Insights finden Sie unter [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Weitere Informationen zur Preisgestaltung und Datenaufbewahrung für Performance Insights finden Sie unter [Preisgestaltung und Datenspeicherung für Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). Informationen zu den Regionen, DB-Engines und Instance-Klassen, die für die proaktiven Empfehlungen unterstützt werden, finden Sie unter [Amazon RDS DB-Engine-, Regions- und Instance-Klassenunterstützung für Performance Insights Insights-Funktionen](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). Die detaillierte Analyse und die empfohlenen Untersuchungen der proaktiven Empfehlungen finden Sie auf der Seite mit den Empfehlungsdetails. Weitere Informationen zu Empfehlungen finden Sie unter [Empfehlungen von Amazon RDS](monitoring-recommendations.md). **So zeigen Sie die detaillierte Analyse einer proaktiven Empfehlung an** 1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon-RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Führen Sie im Navigationsbereich eine der folgenden Aktionen aus: + Wählen Sie **Empfehlungen** aus. Auf der Seite **Empfehlungen** wird eine nach Schweregrad sortierte Liste mit Empfehlungen für alle Ressourcen in Ihrem Konto angezeigt. + Wählen Sie **Datenbanken** und dann **Empfehlungen** für eine Ressource auf der Datenbankseite aus. Die Registerkarte **Empfehlungen** zeigt die Empfehlungen und entsprechende Details für die ausgewählte Ressource an. 1. Suchen Sie nach einer proaktiven Empfehlung und wählen Sie **Details anzeigen** aus. Die Detailseite zu den Empfehlungen wird angezeigt. Der Titel enthält den Namen der betroffenen Ressource mit dem erkannten Problem und dem Schweregrad. Auf der Seite mit den Empfehlungsdetails finden Sie die folgenden Komponenten: + **Zusammenfassung der Empfehlung** – Das erkannte Problem, Empfehlung und Problemstatus, Start- und Endzeit des Problems, Änderungszeit der Empfehlung und Engine-Typ. ![\[Die Detailseite zu Empfehlungen für proaktive Empfehlungen mit dem Abschnitt „Zusammenfassung der Empfehlung“ in der Konsole\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationProactive-RecSummary.png) + **Metriken** – Die Diagramme des erkannten Problems. Jedes Diagramm zeigt einen Schwellenwert, der durch das Basisverhalten der Ressource und die Daten der Metrik bestimmt wird, die ab der Startzeit des Problems gemeldet wurden. ![\[Die Detailseite zu Empfehlungen für proaktive Empfehlungen mit dem Abschnitt „Metriken“ in der Konsole\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommedationProactive_Metrics.png) + **Analyse und Empfehlungen** – Die Empfehlung und der Grund für die vorgeschlagene Empfehlung. ![\[Die Detailseite zu Empfehlungen für proaktive Empfehlungen mit dem Abschnitt „Analyse und Empfehlungen“ in der Konsole\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/ProactiveRecommendation-AnalysisAndRec.png) Sie können die Ursache des Problems überprüfen und dann die empfohlenen Maßnahmen zur Behebung des Problems ergreifen oder oben rechts auf **Verwerfen** klicken, um die Empfehlung zu verwerfen. # Abrufen von Metriken mit der Performance-Insights-API für Amazon RDS Wenn Performance Insights aktiviert ist, bietet die API Einblicke in die Instance-Leistung. Amazon CloudWatch Logs stellt die maßgebliche Quelle für Verkaufsüberwachungsmetriken für AWS-Services bereit. Performance Insights bietet eine domänenspezifische Ansicht der Datenbanklast, gemessen als durchschnittliche aktive Sitzungen (AAS). Diese Metrik erscheint API-Verbrauchern als zweidimensionaler Zeitreihendatensatz. Die Zeitdimension der Daten stellt die Datenbanklastdaten für jeden Zeitpunkt im abgefragten Zeitraum bereit. Für jeden Zeitpunkt wird die Gesamtlast bezogen auf die angeforderten Dimensionen zerlegt, z. B. `SQL`, `Wait-event`, `User` oder `Host`, gemessen zum betreffenden Zeitpunkt. Amazon RDS Performance Insights überwacht Ihren Amazon RDS, damit Sie die Datenbankleistung analysieren und beheben können. Eine Möglichkeit zum Anzeigen von Performance-Insights-Daten bietet die AWS-Managementkonsole. Performance Insights stellt außerdem eine öffentliche API bereit, sodass Sie Ihre eigenen Daten abfragen können. Sie können die API für Folgendes verwenden: + Auslagern von Daten in eine Datenbank + Hinzufügen von Performance-Insights-Daten zu bestehenden Überwachungs-Dashboards + Entwickeln von Überwachungstools Zum Verwenden der Performance-Insights-API aktivieren Sie Performance Insights auf einer Ihrer Amazon-RDS-DB-Instances. Weitere Informationen zum Aktivieren von Performance Insights finden Sie unter [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights für Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Weitere Informationen zur Performance-Insights-API finden Sie in der [Referenz zur Amazon RDS Performance-Insights-API](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html). Die Performance-Insights-API bietet die folgenden Operationen. **** | Performance-Insights-Aktion | AWS CLI command | Beschreibung | | --- | --- | --- | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html) | Erstellt einen Leistungsanalysebericht für die DB-Instance für einen bestimmten Zeitraum. Das Ergebnis lautet `AnalysisReportId`. Dies ist der eindeutige Bezeichner des Berichts. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html) | Löscht einen Leistungsanalysebericht. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html) | Ruft die Schlüssel der Top N-Dimension für eine Metrik für einen bestimmten Zeitraum ab. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html) | Ruft die Attribute der angegebenen Dimensionsgruppe für eine DB-Instance oder Datenquelle ab. Wenn Sie beispielsweise eine SQL-ID angeben und die Dimensionsdetails sind verfügbar, ruft `GetDimensionKeyDetails` den Volltext der Dimension `db.sql.statement` ab, die mit dieser ID verknüpft ist. Dieser Vorgang ist nützlich, da `GetResourceMetrics` und `DescribeDimensionKeys` das Abrufen von umfangreichen SQL-Anweisungen nicht unterstützt. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html) | Ruft den Bericht einschließlich der Erkenntnisse für den Bericht ab. Das Ergebnis umfasst den Berichtsstatus, die Berichts-ID, Details zum Berichtszeitpunkt, Erkenntnisse und Empfehlungen. | | [GetResourceMetadata](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetadata.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html) | Rufen Sie die Metadaten für verschiedene Funktionen ab. Die Metadaten könnten beispielsweise darauf hindeuten, dass eine Funktion für eine bestimmte DB-Instance ein- oder ausgeschaltet ist. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) | Ruft Performance-Insights-Metriken für eine Reihe von Datenquellen über einen Zeitraum ab. Sie können spezifische Dimensionsgruppen und Dimensionen bereitstellen und Aggregation und Filterkriterien für jede Gruppe bereitstellen. | | [ListAvailableResourceDimensions](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceDimensions.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html) | Rufen Sie die Dimensionen ab, die für jeden angegebenen Metriktyp für eine bestimmte Instance abgefragt werden können. | | [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html) | Rufen Sie alle verfügbaren Metriken der angegebenen Metriktypen ab, die für eine bestimmte DB-Instance abgefragt werden können. | | `[ListPerformanceAnalysisReports](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListPerformanceAnalysisReports.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html) | Ruft alle Analyseberichte ab, die für die DB-Instance verfügbar sind. Die Berichte werden auf der Grundlage der Startzeit jedes Berichts aufgelistet. | | `[ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html) | Listet alle Metadaten-Tags auf, die der Ressource hinzugefügt wurden. Die Liste enthält den Namen und den Wert des Tags. | | `[TagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_TagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html) | Fügt einer Amazon-RDS-Ressource Metadaten-Tags hinzu. Das Tag enthält einen Namen und einen Wert. | | `[UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_UntagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html) | Entfernt die Metadaten-Tags von der Ressource. | Weitere Informationen zum Abrufen von Zeitreihenmetriken und AWS CLI-Beispiele für Performance Insights finden Sie in den folgenden Themen. **Topics** + [Abrufen von Zeitreihenmetriken für Performance Insights](USER_PerfInsights.API.TimeSeries.md) + [AWS CLI Beispiele für Performance Insights](USER_PerfInsights.API.Examples.md) # Abrufen von Zeitreihenmetriken für Performance Insights Mit der `GetResourceMetrics`-Operation werden ein oder mehrere Zeitreihenmetriken aus den Performance-Insights-Daten abgerufen. Für `GetResourceMetrics` ist eine Metrik und ein Zeitraum erforderlich, damit eine Antwort mit einer Liste von Datenpunkten zurückgegeben wird. Zum Beispiel dieAWS-Managementkonsole Verwendung`GetResourceMetrics` zum Ausfüllen des Diagramms „**Zählermetriken**“ und des** Datenbank-Load-Diagramms**, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. ![\[Zählermetriken- und Datenbanklastdiagramme\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-charts.png) Alle von zurückgegebenen Metriken`GetResourceMetrics` sind Standard-Zeitreihenmetriken, mit Ausnahme von`db.load`. Diese Metrik wird im Diagramm **Database Load (Datenbanklast)** angezeigt. Die`db.load` Metrik unterscheidet sich von den anderen Zeitreihenmetriken, da Sie sie in Unterkomponenten aufteilen können, die als* Dimensionen* bezeichnet werden. In der vorherigen Abbildung wird `db.load` unterteilt und nach Wartezuständen gruppiert, aus denen `db.load` besteht. **Anmerkung** `GetResourceMetrics` kann auch die `db.sampleload`-Metrik zurückgeben, aber die `db.load`-Metrik ist in den meisten Fällen angemessen. Informationen zu den Zählermetriken, die von `GetResourceMetrics` zurückgegeben werden, finden Sie unter [Performance-Insights-Zählermetriken](USER_PerfInsights_Counters.md). Die folgenden Berechnungen werden für die Metriken unterstützt: + Durchschnitt – Der durchschnittliche Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.avg` an. + Minimum – Der minimale Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.min` an. + Maximum – Der maximale Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.max` an. + Summe – Die Summe der Metrikwerte über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.sum` an. + Beispielanzahl – Die Anzahl, wie oft die Metrik über einen bestimmten Zeitraum erfasst wurde. Fügen Sie dem Metriknamen `.sample_count` an. Nehmen wir an, dass eine Metrik beispielsweise 300 Sekunden (5 Minuten) lang erfasst wird und dass die Metrik einmal pro Minute erfasst wird. Die Werte für jede Minute sind 1, 2, 3, 4 und 5. In diesem Fall werden die folgenden Berechnungen zurückgegeben: + Durchschnitt – 3 + Minimum – 1 + Maximum – 5 + Summe – 15 + Beispielanzahl – 5 Weitere Informationen zur Verwendung des AWS CLI-Befehls `get-resource-metrics` finden Sie unter [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html). Geben Sie für die `--metric-queries`-Option eine oder mehrere Abfragen an, um die entsprechenden Ergebnisse zu erhalten. Jede Abfrage besteht aus einem obligatorischen `Metric`- sowie optionalen `GroupBy`- und `Filter`-Parametern. Es folgt ein Beispiel für eine Spezifikation der `--metric-queries`-Option. ``` { "Metric": "string", "GroupBy": { "Group": "string", "Dimensions": ["string", ...], "Limit": integer }, "Filter": {"string": "string" ...} ``` # AWS CLI Beispiele für Performance Insights In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über das AWS Command Line Interface (AWS CLI) für Performance Insights und AWS CLI Anwendungsbeispiele. **Topics** + [Integrierte Hilfe AWS CLI für Performance Insights](#USER_PerfInsights.API.CLI) + [Abrufen von Zählermetriken](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics) + [Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-Warteereignisse](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage) + [Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-SQL-Anweisungen](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL) + [Abrufen des nach SQL gefilterten DB-Lastdurchschnitts](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageFilterBySQL) + [Abrufen des Volltextes einer SQL-Anweisung](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetDimensionKeyDetails) + [Erstellen eines Leistungsanalyseberichts für einen bestimmten Zeitraum](#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport) + [Abrufen eines Leistungsanalyseberichts](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetPerfAnalysisReport) + [Auflisten aller Leistungsanalyseberichte für die DB-Instance](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListPerfAnalysisReports) + [Löschen eines Leistungsanalyseberichts](#USER_PerfInsights.API.Examples.DeletePerfAnalysisReport) + [Hinzufügen eines Tags zu einem Leistungsanalysebericht](#USER_PerfInsights.API.Examples.TagPerfAnalysisReport) + [Auflisten aller Tags für einen Leistungsanalysebericht](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListTagsPerfAnalysisReport) + [Löschen der Tags eines Leistungsanalyseberichts](#USER_PerfInsights.API.Examples.UntagPerfAnalysisReport) ## Integrierte Hilfe AWS CLI für Performance Insights Sie können Performance-Insights-Daten über die anzeige AWS CLI. Sie können die Hilfe zu den AWS CLI Befehlen für Performance Insights anzeigen, indem Sie in der Befehlszeile Folgendes eingeben. ``` aws pi help ``` Falls Sie das nicht AWS CLI installiert haben, finden Sie unter [Installation von AWS CLI im AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) *Benutzerhandbuch* weitere Informationen zur Installation. ## Abrufen von Zählermetriken Der folgende Screenshot zeigt zwei Zählermetriken-Diagramme in der AWS-Managementkonsole. ![\[Zählermetriken-Diagramme\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-counters-charts.png) Das folgende Beispiel zeigt, wie dieselben Daten erfasst werden, die er zur Generierung der beiden Zählermetrikdiagramme AWS-Managementkonsole verwendet. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, {"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]' ``` Für Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, {"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]' ``` Sie können einen Befehl besser lesbar gestalten, indem Sie eine Datei für die Option `--metrics-query` angeben. Im folgenden Beispiel wird eine Datei namens query.json für die Option verwendet. Die Datei enthält Folgendes. ``` [ { "Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, { "Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" } ] ``` Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Datei zu verwenden. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Für Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` Das vorige Beispiel gibt die folgenden Werte für die Optionen an: + `--service-type` – `RDS` für Amazon RDS + `--identifier` – Die Ressource-ID für die DB-Instance + `--start-time` und `--end-time` – Die ISO 8601-Werte `DateTime` für den abzufragenden Zeitraum mit mehreren unterstützten Formaten Der Abfragezeitraum beträgt eine Stunde: + `--period-in-seconds` – `60` für eine Abfrage pro Minute + `--metric-queries` – Ein Array mit zwei Abfragen, jeweils für nur eine Metrik. Der Metrikname verwendet Punkte, um die Metrik in eine sinnvolle Kategorie einzustufen, wobei das letzte Element eine Funktion ist. Im Beispiel lautet die Funktion `avg` für jede Abfrage. Wie bei Amazon CloudWatch sind die unterstützten Funktionen `min``max`,`total`, und`avg`. Die Antwort sieht in etwa so aus: ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1540857600.0, "AlignedEndTime": 1540861200.0, "MetricList": [ { //A list of key/datapoints "Key": { "Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" //Metric1 }, "DataPoints": [ //Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 4.0 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 4.0 }, { "Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3 "Value": 10.0 } //... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric ] }, { "Key": { "Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" //Metric2 }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 12.0 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 13.5 }, //... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.idle.avg metric ] } ] //end of MetricList } //end of response ``` Die Antwort enthält Werte für `Identifier`, `AlignedStartTime` und `AlignedEndTime`. Bei einem `--period-in-seconds`-Wert von `60` wurden Start- und Endzeiten auf die Minute ausgerichtet. Wenn der `--period-in-seconds`-Wert `3600` lautet, werden Start- und Endzeiten auf die Stunde ausgerichtet. Die `MetricList` in der Antwort enthält eine Reihe von Einträgen, und zwar jeweils mit einem `Key`- und einem `DataPoints`-Eintrag. Jeder `DataPoint` verfügt über einen `Timestamp` und einen `Value`. Jede `Datapoints`-Liste enthält 60 Datenpunkte, da die Abfragen eine Stunde lang jede Minute Daten abfragen, und zwar mit den Werten `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` usw. bis `Timestamp60/Minute60`. Da sich die Abfrage auf zwei verschiedene Zählermetriken bezieht, enthält die -Antwort zwei Element `MetricList`. ## Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-Warteereignisse Das folgende Beispiel ist dieselbe Abfrage, die AWS-Managementkonsole verwendet wird, um ein gestapeltes Flächenliniendiagramm zu generieren. Mit diesem Beispiel wird der `db.load.avg`-Wert für die letzte Stunde abgerufen, wobei die Last auf die sieben Top-Warteereignisse aufgeteilt ist. Der Befehl ist mit dem Befehl unter identisc [Abrufen von Zählermetriken](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 7 } } ] ``` Führen Sie den folgenden Befehl aus. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Für Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` Das Beispiel gibt die Metrik `db.load.avg` und eine `GroupBy`-Sortierung der sieben Top-Warteereignisse an. Einzelheiten zu gültigen Werten für dieses Beispiel finden Sie [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)in der *Performance Insights API-Referenz.* Die Antwort sieht in etwa so aus: ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1540857600.0, "AlignedEndTime": 1540861200.0, "MetricList": [ { //A list of key/datapoints "Key": { //A Metric with no dimensions. This is the total db.load.avg "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ //Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 0.5166666666666667 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 0.38333333333333336 }, { "Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3 "Value": 0.26666666666666666 } //... 60 datapoints for the total db.load.avg key ] }, { "Key": { //Another key. This is db.load.avg broken down by CPU "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.name": "CPU", "db.wait_event.type": "CPU" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 0.35 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 0.15 }, //... 60 datapoints for the CPU key ] }, //... In total we have 8 key/datapoints entries, 1) total, 2-8) Top Wait Events ] //end of MetricList } //end of response ``` In dieser Antwort gibt es acht Einträge in der `MetricList`. Davon bezieht sich ein Eintrag auf den `db.load.avg`-Gesamtwert und sieben Einträge jeweils auf den `db.load.avg`-Wert, der auf eines der sieben Top-Warteereignisse aufgeteilt ist. Im Gegensatz zum ersten Beispiel, bei dem eine Gruppierungsdimension vorlag, muss für jede Gruppierung der Metrik ein Schlüssel vorliegen. Für jede Metrik kann nicht nur ein Schlüssel vorhanden sein, wie im Anwendungsfall der Basiszählermetrik. ## Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-SQL-Anweisungen Im folgenden Beispiel werden `db.wait_events` entsprechend der 10 Top-SQL-Anweisungen gruppiert. Es gibt zwei verschiedene Gruppen für SQL-Anweisungen. + `db.sql` – Die vollständige SQL-Anweisung, wie `select * from customers where customer_id = 123` + `db.sql_tokenized` – Die SQL-Anweisung mit Token, wie `select * from customers where customer_id = ?` Beim Analysieren der Datenbank-Performance kann es nützlich sein, SQL-Anweisungen, die sich nur durch ihre Parameter unterscheiden, als ein logisches Element zu betrachten. In diesem Fall können Sie `db.sql_tokenized` beim Abfragen verwenden. In manchen Fällen, insbesondere wenn Sie an Explain-Plänen interessiert sind, ist es jedoch sinnvoller, die vollständigen SQL-Anweisungen mit Parametern zu untersuchen und die Abfrage nach `db.sql` zu gruppieren. Zwischen SQL-Anweisungen mit Token und vollständigen SQL-Anweisungen besteht eine Beziehung der Über-/Unterordnung. Mehrere vollständige (untergeordnete) SQL-Anweisungen befinden sich unter derselben (übergeordneten) SQL-Anweisung mit Token. Der Befehl in diesem Beispiel ähnelt dem Befehl unter [Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-Warteereignisse](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Limit": 10 } } ] ``` Im folgenden Beispiel wird verwende `db.sql_tokenized`. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-29T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --period-in-seconds 3600 \ --metric-queries file://query.json ``` Für Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-29T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --period-in-seconds 3600 ^ --metric-queries file://query.json ``` In diesem Beispiel werden Abfragen über 24 Stunden, mit einer Stunde, abgefragt period-in-seconds. Das Beispiel gibt die Metrik `db.load.avg` und eine `GroupBy`-Sortierung der sieben Top-Warteereignisse an. Einzelheiten zu gültigen Werten für dieses Beispiel finden Sie [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)in der *Performance Insights API-Referenz.* Die Antwort sieht in etwa so aus: ``` { "AlignedStartTime": 1540771200.0, "AlignedEndTime": 1540857600.0, "Identifier": "db-XXX", "MetricList": [ //11 entries in the MetricList { "Key": { //First key is total "Metric": "db.load.avg" } "DataPoints": [ //Each DataPoints list has 24 per-hour Timestamps and a value { "Value": 1.6964980544747081, "Timestamp": 1540774800.0 }, //... 24 datapoints ] }, { "Key": { //Next key is the top tokenized SQL "Dimensions": { "db.sql_tokenized.statement": "INSERT INTO authors (id,name,email) VALUES\n( nextval(?) ,?,?)", "db.sql_tokenized.db_id": "pi-2372568224", "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }, "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ //... 24 datapoints ] }, // In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized SQL, 1 total key ] //End of MetricList } //End of response ``` Diese Antwort umfasst 11 Einträge in der `MetricList` (1 gesamt, 10 Top-SQL mit Token), wobei jeder Eintrage 24 `DataPoints` pro Stunde aufweist. Für SQL-Anweisungen mit Token gibt es in jeder Dimensionsliste drei Einträge: + `db.sql_tokenized.statement` – Die SQL-Anweisung mit Token. + `db.sql_tokenized.db_id ` – Entweder die native Datenbank-ID zum Verweisen auf die SQL-Anweisung oder eine synthetische ID, die von Performance Insights generiert wird, wenn keine native Datenbank-ID verfügbar ist. In diesem Beispiel wird die synthetische ID `pi-2372568224` zurückgegeben. + `db.sql_tokenized.id` – Die ID der Abfrage innerhalb von Performance-Insights. In der AWS-Managementkonsole wird diese ID als Support-ID bezeichnet. Es trägt diesen Namen, weil es sich bei der ID um Daten handelt, die der AWS Support untersuchen kann, um Ihnen bei der Behebung eines Problems mit Ihrer Datenbank zu helfen. AWS nimmt die Sicherheit und den Datenschutz Ihrer Daten sehr ernst und fast alle Daten werden mit Ihrem AWS KMS Schlüssel verschlüsselt gespeichert. Daher AWS kann niemand im Inneren diese Daten einsehen. Im vorherigen Beispiel wird sowohl `tokenized.statement` als auch `tokenized.db_id` verschlüsselt gespeichert. Wenn Sie ein Problem mit Ihrer Datenbank haben, kann Ihnen der AWS Support unter Angabe der Support-ID weiterhelfen. Beim Abfragen empfiehlt es sich ggf., eine `Group` in `GroupBy` anzugeben. Für eine präzisere Kontrolle der Daten, die zurückgegeben werden, sollten Sie allerdings die Dimensionsliste angeben. Wenn z. B. lediglich eine `db.sql_tokenized.statement` erforderlich ist, kann der query.json-Datei ein `Dimensions`-Attribut hinzugefügt werden. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions":["db.sql_tokenized.statement"], "Limit": 10 } } ] ``` ## Abrufen des nach SQL gefilterten DB-Lastdurchschnitts ![\[Filtern nach SQL-Diagramm.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-filter-chart.png) Die vorherige Abbildung zeigt, dass eine bestimmte Abfrage ausgewählt ist, und das Stapelflächendiagramm der durchschnittlichen aktiven Top-Sitzungen ist auf diese Abfrage beschränkt. Obwohl sich die Abfrage nach wie vor auf die sieben Top-Gesamtwarteereignisse bezieht, wird der Wert der Antwort gefiltert. Durch das Filtern werden nur die Sitzungen berücksichtigt, die mit dem entsprechenden Filter übereinstimmen. Die entsprechende API-Abfrage in diesem Beispiel ähnelt dem Befehl unter [Abrufen des DB-Lastdurchschnitts für Top-SQL-Anweisungen](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 5 }, "Filter": { "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" } } ] ``` Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Für Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` Die Antwort sieht in etwa so aus: ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1556215200.0, "MetricList": [ { "Key": { "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 1.4878117913832196 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 1.192823803967328 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "io", "db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 1.1360544217687074 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 1.058051341890315 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "io", "db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.16241496598639457 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.05163360560093349 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "synch", "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.11479591836734694 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.013127187864644107 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "CPU", "db.wait_event.name": "CPU" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.05215419501133787 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.05805134189031505 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "synch", "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/lock_wait_mutex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.017573696145124718 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.002333722287047841 } ] } ], "AlignedEndTime": 1556222400.0 } //end of response ``` In dieser Antwort werden alle Werte entsprechend dem Beitrag des tokenisierten AKIAIOSFODNN7 SQL-BEISPIELS gefiltert, das in der Datei query.json angegeben ist. Die Schlüssel sind möglicherweise in einer anderen Reihenfolge angeordnet als bei einer Abfrage ohne Filter, da die gefilterte SQL-Anweisung von den fünf Top-Warteereignisse beeinflusst wurde. ## Abrufen des Volltextes einer SQL-Anweisung Im folgenden Beispiel wird der Volltext einer SQL-Anweisung für die DB-Instance `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5` abgerufen. `--group` ist `db.sql` und `--group-identifier` ist `db.sql.id`. In diesem Beispiel *my-sql-id* steht dies für eine SQL-ID, die durch Aufrufen von oder abgerufen wurde. `pi get-resource-metrics` `pi describe-dimension-keys` Führen Sie den folgenden Befehl aus. Für Linux, macOS oder Unix: ``` aws pi get-dimension-key-details \ --service-type RDS \ --identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \ --group db.sql \ --group-identifier my-sql-id \ --requested-dimensions statement ``` Für Windows: ``` aws pi get-dimension-key-details ^ --service-type RDS ^ --identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 ^ --group db.sql ^ --group-identifier my-sql-id ^ --requested-dimensions statement ``` In diesem Beispiel sind die Dimensionsdetails verfügbar. Performance Insights ruft also den vollständigen Text der SQL-Anweisung ab, ohne ihn abzuschneiden. ``` { "Dimensions":[ { "Value": "SELECT e.last_name, d.department_name FROM employees e, departments d WHERE e.department_id=d.department_id", "Dimension": "db.sql.statement", "Status": "AVAILABLE" }, ... ] } ``` ## Erstellen eines Leistungsanalyseberichts für einen bestimmten Zeitraum Im folgenden Beispiel wird ein Leistungsanalysebericht mit der Startzeit `1682969503` und der Endzeit `1682979503` für die`db-loadtest-0`-Datenbank erstellt. ``` aws pi create-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --start-time 1682969503 \ --end-time 1682979503 \ --region us-west-2 ``` Die Antwort ist der eindeutige Bezeichner `report-0234d3ed98e28fb17` für den Bericht. ``` { "AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17" } ``` ## Abrufen eines Leistungsanalyseberichts Im folgenden Beispiel werden die Details des Analyseberichts für den Bericht `report-0d99cc91c4422ee61` abgerufen. ``` aws pi get-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \ --region us-west-2 ``` Die Antwort enthält den Berichtsstatus, die ID, Zeitdetails und Einblicke. ``` { "AnalysisReport": { "Status": "Succeeded", "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-loadtest-0", "StartTime": 1680583486.584, "AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61", "EndTime": 1680587086.584, "CreateTime": 1680587087.139, "Insights": [ ... (Condensed for space) ] } } ``` ## Auflisten aller Leistungsanalyseberichte für die DB-Instance Das folgende Beispiel listet alle verfügbaren Leistungsanalyseberichte für die `db-loadtest-0`-Datenbank auf. ``` aws pi list-performance-analysis-reports \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --region us-west-2 ``` In der Antwort werden alle Berichte mit der Berichts-ID, dem Status und den Details zum Zeitraum aufgeführt. ``` { "AnalysisReports": [ { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1680587086.584, "CreationTime": 1680587087.139, "StartTime": 1680583486.584, "AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61" }, { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1681491137.914, "CreationTime": 1681491145.973, "StartTime": 1681487537.914, "AnalysisReportId": "report-002633115cc002233" }, { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1681493499.849, "CreationTime": 1681493507.762, "StartTime": 1681489899.849, "AnalysisReportId": "report-043b1e006b47246f9" }, { "Status": "InProgress", "EndTime": 1682979503.0, "CreationTime": 1682979618.994, "StartTime": 1682969503.0, "AnalysisReportId": "report-01ad15f9b88bcbd56" } ] } ``` ## Löschen eines Leistungsanalyseberichts Im folgenden Beispiel wird der Analysebericht für die `db-loadtest-0`-Datenbank gelöscht. ``` aws pi delete-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \ --region us-west-2 ``` ## Hinzufügen eines Tags zu einem Leistungsanalysebericht Im folgenden Beispiel wird ein Tag mit dem Schlüssel `name` und dem Wert `test-tag` zum Bericht `report-01ad15f9b88bcbd56` hinzugefügt. ``` aws pi tag-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --tags Key=name,Value=test-tag \ --region us-west-2 ``` ## Auflisten aller Tags für einen Leistungsanalysebericht Das folgende Beispiel listet alle Tags für den Bericht `report-01ad15f9b88bcbd56` auf. ``` aws pi list-tags-for-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --region us-west-2 ``` In der Antwort werden der Wert und der Schlüssel für alle dem Bericht hinzugefügten Tags aufgeführt: ``` { "Tags": [ { "Value": "test-tag", "Key": "name" } ] } ``` ## Löschen der Tags eines Leistungsanalyseberichts Im folgenden Beispiel wird das Tag `name` aus dem Bericht `report-01ad15f9b88bcbd56` gelöscht. ``` aws pi untag-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --tag-keys name \ --region us-west-2 ``` Nachdem das Tag gelöscht wurde, wird beim Abrufen der API `list-tags-for-resource` dieses Tag nicht mehr aufgelistet. # Protokollieren von Performance-Insights-An AWS CloudTrail Performance Insights wird mit AWS CloudTrail ausgeführt, einem Service, der eine Aufzeichnung der Aktionen bereitstellt, die von einem Benutzer, einer Rolle oder einem AWS-Service in Performance Insights ausgeführt werden. CloudTrail erfasst alle API-Aufrufe für Performance Insights als Ereignisse. Diese Erfassung umfasst Aufrufe von der Amazon-RDS-Konsole und von Code-Aufrufen an die Performance-Insights-API-Operationen. Wenn Sie einen Trail erstellen, können Sie die kontinuierliche Bereitstellung von CloudTrail-Ereignissen an einen Amazon S3-Bucket, einschließlich Ereignissen für Performance Insights, aktivieren. Wenn Sie keinen Trail konfigurieren, können Sie die neuesten Ereignisse in der CloudTrail-Konsole trotzdem in **Ereignisverlauf** anzeigen. Anhand der von CloudTrail erfassten Informationen können Sie bestimmte Details festlegen. Diese Informationen umfassen die Anforderung an Performance Insights, die IP-Adresse, von der die Anforderung gesendet wurde, den Initiator sowie den Zeitpunkt der Anforderung. Sie enthalten auch weitere Angaben. Weitere Informationen zu CloudTrail finden Sie im [AWS CloudTrail-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/). ## Arbeiten mit Performance-Insights-Informationen in CloudTrail CloudTrail wird beim Erstellen Ihres AWS-Kontos für Sie aktiviert. Wenn Aktivität in Performance-Insights auftritt, wird diese zusammen mit anderen AWS-Service-Ereignissen in der CloudTrail-Konsole in einem CloudTrail-Ereignisprotokoll im **Ereignisverlauf** aufgezeichnet. Sie können die neusten Ereignisse in Ihr AWS-Konto herunterladen und dort suchen und anzeigen. Weitere Informationen finden Sie unter [Anzeigen von Ereignissen mit dem CloudTrail-Ereignisverlauf](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/view-cloudtrail-events.html) im *AWS CloudTrail-Benutzerhandbuch*. Erstellen Sie einen Trail für einen fortlaufenden Datensatz zu Ereignissen in Ihrem AWS-Konto, einschließlich Ereignissen für Performance Insights. Ein *Trail* ermöglicht es CloudTrail, Protokolldateien in einem Amazon-S3-Bucket bereitzustellen. Wenn Sie einen Trail in der Konsole anlegen, gilt dieser für alle AWS-Regionen. Der Trail protokolliert Ereignisse aus allen AWS-Regionen in der AWS-Partition und stellt die Protokolldateien in dem Amazon-S3-Bucket bereit, den Sie angeben. Darüber hinaus können Sie andere AWS-Services konfigurieren, um die in den CloudTrail-Protokollen erfassten Ereignisdaten weiter zu analysieren und entsprechend zu agieren. Weitere Informationen finden Sie in folgenden Themen im *AWS CloudTrail-Benutzerhandbuch*: + [Übersicht zum Erstellen eines Trails](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-and-update-a-trail.html) + [Von CloudTrail unterstützte Services und Integrationen](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-aws-service-specific-topics.html#cloudtrail-aws-service-specific-topics-integrations) + [Konfigurieren von Amazon-SNS-Benachrichtigungen für CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/getting_notifications_top_level.html) + [Empfangen von CloudTrail-Protokolldateien aus mehreren Regionen](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/receive-cloudtrail-log-files-from-multiple-regions.html) und [Empfangen von CloudTrail-Protokolldateien aus mehreren Konten](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-receive-logs-from-multiple-accounts.html) Alle Performance-Insights-Vorgänge werden von CloudTrail protokolliert und in der [Performance-Insights-API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html) dokumentiert. Zum Beispiel werden durch Aufrufe der `DescribeDimensionKeys`- und `GetResourceMetrics`-Operationen Einträge in den CloudTrail-Protokolldateien generiert. Jeder Ereignis- oder Protokolleintrag enthält Informationen zu dem Benutzer, der die Anforderung generiert hat. Die Identitätsinformationen unterstützen Sie bei der Ermittlung der folgenden Punkte: + Gibt an, ob die Anforderung mit Root- oder IAM-Benutzer-Anmeldeinformationen ausgeführt wurde. + Gibt an, ob die Anforderung mit temporären Sicherheitsanmeldeinformationen für eine Rolle oder einen Verbundbenutzer gesendet wurde. + Ob die Anforderung aus einem anderen AWS-Service gesendet wurde Weitere Informationen finden Sie unter dem [CloudTrail userIdentity-Objekt](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-user-identity.html). ## Performance-Insights-Protokolldateieinträge Ein *Trail* ist eine Konfiguration, durch die Ereignisse als Protokolldateien an den von Ihnen angegebenen Amazon-S3-Bucket übermittelt werden. CloudTrail-Protokolldateien können einen oder mehrere Einträge enthalten. Ein *Ereignis* stellt eine einzelne Anforderung aus einer beliebigen Quelle dar. Jedes Ereignis enthält unter anderem Informationen über die angeforderte Operation, etwaige Anforderungsparameter und das Datum und die Uhrzeit der Operation. CloudTrail-Protokolleinträge sind kein geordnetes Stack-Trace der öffentlichen API-Aufrufe und erscheinen daher in keiner bestimmten Reihenfolge. Das folgende Beispiel zeigt einen CloudTrail-Protokolleintrag, der die `GetResourceMetrics`-Operation demonstriert: ``` { "eventVersion": "1.05", "userIdentity": { "type": "IAMUser", "principalId": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE", "arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/johndoe", "accountId": "123456789012", "accessKeyId": "AKIAI44QH8DHBEXAMPLE", "userName": "johndoe" }, "eventTime": "2019-12-18T19:28:46Z", "eventSource": "pi.amazonaws.com", "eventName": "GetResourceMetrics", "awsRegion": "us-east-1", "sourceIPAddress": "72.21.198.67", "userAgent": "aws-cli/1.16.240 Python/3.7.4 Darwin/18.7.0 botocore/1.12.230", "requestParameters": { "identifier": "db-YTDU5J5V66X7CXSCVDFD2V3SZM", "metricQueries": [ { "metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, { "metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" } ], "startTime": "Dec 18, 2019 5:28:46 PM", "periodInSeconds": 60, "endTime": "Dec 18, 2019 7:28:46 PM", "serviceType": "RDS" }, "responseElements": null, "requestID": "9ffbe15c-96b5-4fe6-bed9-9fccff1a0525", "eventID": "08908de0-2431-4e2e-ba7b-f5424f908433", "eventType": "AwsApiCall", "recipientAccountId": "123456789012" } ``` # Performance-Insights-API und Schnittstellen-VPC-Endpunkte (AWS PrivateLink) Sie können AWS PrivateLink es verwenden, um eine private Verbindung zwischen Ihrer VPC und Amazon RDS Performance Insights herzustellen. Sie können auf Performance Insights zugreifen, als ob es in Ihrer VPC wäre, ohne ein Internet-Gateway, ein NAT-Gerät, eine VPN-Verbindung oder Direct Connect eine Verbindung verwenden zu müssen. Instances in Ihrer VPC benötigen keine öffentlichen IP-Adressen, um auf Performance Insights zuzugreifen. Sie stellen diese private Verbindung her, indem Sie einen *Schnittstellen-Endpunkt* erstellen, der von AWS PrivateLink unterstützt wird. Wir erstellen eine Endpunkt-Netzwerkschnittstelle in jedem Subnetz, das Sie für den Schnittstellen-Endpunkt aktivieren. Hierbei handelt es sich um vom Anforderer verwaltete Netzwerkschnittstellen, die als Eingangspunkt für den Datenverkehr dienen, der für Performance Insights bestimmt ist. Weitere Informationen finden Sie AWS PrivateLink im *AWS PrivateLink Leitfaden* unter [Zugriff AWS-Services durch](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html). ## Überlegungen zu Performance Insights Bevor Sie einen Schnittstellenendpunkt für Performance Insights einrichten, lesen Sie die [Überlegungen](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints) im *AWS PrivateLink -Leitfaden*. Performance Insights unterstützt Aufrufe an alle seine API-Aktionen über den Schnittstellenendpunkt. Standardmäßig ist der vollständige Zugriff auf Performance Insights über den Endpunkt zulässig. Um den Datenverkehr zu Performance Insights über den Schnittstellenendpunkt zu steuern, ordnen Sie den Endpunkt-Netzwerkschnittstellen eine Sicherheitsgruppe zu. ## Verfügbarkeit Die Performance Insights-API unterstützt derzeit VPC-Endpunkte AWS-Regionen , die Performance Insights unterstützen. Weitere Informationen zu Performance Insights finden Sie unter [Unterstützte Regionen und DB-Engines für Performance Insights in Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) . ## Erstellen eines Schnittstellenendpunkts für Performance Insights Sie können einen Schnittstellenendpunkt für Performance Insights entweder mit der Amazon VPC-Konsole oder mit AWS Command Line Interface (AWS CLI) erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen eines Schnittstellenendpunkts](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws) im *AWS PrivateLink -Leitfaden*. Erstellen Sie einen Schnittstellenendpunkt für Performance Insights mit dem folgenden Service-Namen: Wenn Sie privates DNS für den Schnittstellenendpunkt aktivieren, können Sie API-Anforderungen an Performance Insights mit dem standardmäßigen regionalen DNS-Namens stellen. Beispiel, `pi.us-east-1.amazonaws.com`. ## Erstellen einer VPC-Endpunktrichtlinie für die Performance-Insights-API Eine Endpunktrichtlinie ist eine IAM-Ressource, die Sie an einen Schnittstellen-Endpunkt anfügen können. Die Standard-Endpunktrichtlinie ermöglicht den vollständigen Zugriff auf Performance Insights über den Schnittstellen-Endpunkt. Um den Zugriff auf Performance Insights von Ihrer VPC aus zu steuern, fügen Sie eine benutzerdefinierte Endpunktrichtlinie an den Schnittstellenendpunkt an. Eine Endpunktrichtlinie gibt die folgenden Informationen an: + Die Prinzipale, die Aktionen ausführen können (AWS-Konten, IAM-Benutzer und IAM-Rollen). + Aktionen, die ausgeführt werden können + Die Ressourcen, auf denen die Aktionen ausgeführt werden können. Weitere Informationen finden Sie unter [Steuern des Zugriffs auf Services mit Endpunktrichtlinien](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html) im *AWS PrivateLink -Leitfaden*. **Beispiel: VPC-Endpunktrichtlinie für Performance-Insights-Aktionen** Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine benutzerdefinierte Endpunktrichtlinie. Wenn Sie diese Richtlinie an Ihren Schnittstellenendpunkt anfügen, gewährt sie allen Prinzipalen auf allen Ressourcen den Zugriff auf die aufgeführten Performance-Insights-Aktionen. ``` { "Statement":[ { "Principal":"*", "Effect":"Allow", "Action":[ "rds:CreatePerformanceAnalysisReport", "rds:DeletePerformanceAnalysisReport", "rds:GetPerformanceAnalysisReport" ], "Resource":"*" } ] } ``` **Beispiel: VPC-Endpunktrichtlinie, die jeglichen Zugriff von einem bestimmten Konto aus verweigert AWS** Die folgende VPC-Endpunktrichtlinie verweigert dem AWS Konto `123456789012` jeglichen Zugriff auf Ressourcen, die den Endpunkt verwenden. Die Richtlinie erlaubt alle Aktionen von anderen Konten. ``` { "Statement": [ { "Action": "*", "Effect": "Allow", "Resource": "*", "Principal": "*" }, { "Action": "*", "Effect": "Deny", "Resource": "*", "Principal": { "AWS": [ "123456789012" ] } } ] } ``` ## IP-Adressierung für Performance Insights IP-Adressen ermöglichen es Ressourcen in Ihrer VPC untereinander und mit Ressourcen im Internet zu kommunizieren. Performance Insights unterstützt beide IPv4 und IPv6 Adressierungsprotokolle. Standardmäßig verwenden Performance Insights und Amazon VPC das IPv4 Adressierungsprotokoll. Sie können dieses Standardverhalten nicht deaktivieren. Achten Sie beim Erstellen einer VPC darauf, einen IPv4 CIDR-Block (einen Bereich von privaten IPv4 Adressen) anzugeben. Sie können Ihrer VPC und Ihren Subnetzen optional einen IPv6 CIDR-Block zuweisen und IPv6 Adressen aus diesem Block den RDS-Ressourcen in Ihrem Subnetz zuweisen. Die Support des IPv6 Protokolls erweitert die Anzahl der unterstützten IP-Adressen. Durch die Verwendung des IPv6 Protokolls stellen Sie sicher, dass Sie über ausreichend verfügbare Adressen für das future Wachstum des Internets verfügen. Neue und bestehende RDS-Ressourcen können verwendet IPv4 und innerhalb Ihrer VPC IPv6 adressiert werden. Das Konfigurieren, Sichern und Übersetzen des Netzwerkverkehrs zwischen den beiden Protokollen, die in verschiedenen Teilen einer Anwendung verwendet werden, können den Betriebsaufwand erhöhen. Sie können das IPv6 Protokoll für Amazon RDS-Ressourcen standardisieren, um Ihre Netzwerkkonfiguration zu vereinfachen. Weitere Hinweise zu Service-Endpunkten und -Kontingenten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Relational Database Service](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rds-service.html). Weitere Informationen zur IP-Adressierung von Amazon RDS finden Sie unter [Amazon-RDS-IP-Adressierung](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html#USER_VPC.IP_addressing).