Seminar ArangoDB Performance Tuning und Query Optimierung

Das Seminar konzentriert sich auf messbare Verbesserungen bei AQL-Abfragen, Indexen, Graphabfragen und Suchszenarien. Behandelt werden Query-Pläne, Profiling, Datenmodellprüfung, Indexdesign und typische Performancefallen. Zwei Tage sind ausreichend, wenn AQL- und Modellierungsgrundlagen bereits vorhanden sind.

Zielgruppe

• Entwickler mit langsamen oder instabilen Abfragen
• Datenbankentwickler und Data Engineers
• Administratoren, die Performancebefunde nachvollziehen müssen
• Architekten, die Modellierungsentscheidungen gegen Lastanforderungen prüfen

Voraussetzungen

Vorausgesetzt werden AQL-Grundlagen, ArangoDB-Datenmodellierung und Erfahrung mit eigenen Collections oder Beispielabfragen.

Inhalte

• Performanceanalyse strukturiert beginnen: Symptom, Messung, Hypothese und Änderung trennen
• EXPLAIN und PROFILE lesen und typische Planbestandteile einordnen
• Primärindex, Edge-Index, persistent indexes, inverted indexes und Suchindexe sinnvoll unterscheiden
• Selektivität, Sortierung, LIMIT, Projektion und späte Materialisierung beachten
• AQL-Patterns für Aggregationen, Subqueries, Joins und Schreiboperationen optimieren
• Graph-Traversals begrenzen: Tiefe, Richtung, Filter, Pruning und Startpunkte
• ArangoSearch-Abfragen mit Analyzer, Sortierung und gespeicherten Werten bewerten
• Datenmodelländerungen als Performancehebel erkennen
• Speicher, I/O, Cacheverhalten und Datenvolumen in die Bewertung einbeziehen
• Praktische Checkliste für Query-Reviews und Lasttestvorbereitung

Praxisübungen

• Analyse langsamer Beispielabfragen mit EXPLAIN und PROFILE
• Indexvarianten vergleichen und Laufzeitverhalten bewerten
• Traversal-Abfrage begrenzen und Suchraum reduzieren
• Aggregation und Sortierung verbessern
• Performance-Review eines kleinen Datenmodells durchführen

Methodik

Die Schulung arbeitet konsequent messungsorientiert. Es wird nicht geraten, sondern geprüft, geändert und erneut gemessen; alte Schule, aber sie funktioniert immer noch.