PostgreSQL Performance für Administratoren und Entwickler

GFU Cyrus AG — bildet weiter.

Bereits 1980 als GFU Cyrus + Rölke mbH gegründet, zählt die GFU heute zu den renommiertesten IT-Schulungsunternehmen in Deutschland. Jedes Jahr besuchen mehrere tausend IT-Fachleute aus der gesamten Bundesrepublik unsere Seminare — in über 45 Jahren sind daraus mehr als 38.000 durchgeführte IT-Schulungen geworden.

Unser Programm

Mit über 4.250 Schulungsthemen decken wir das gesamte IT-Spektrum ab: von Administration über Softwareentwicklung, Datenbanken, Data Science und KI bis hin zu Cloud, Security und Betriebssystemen. Rund 50 Dozentinnen und Dozenten aus den verschiedensten IT-Bereichen stehen dafür mit einem außergewöhnlichen Maß an Fachkompetenz bereit — dieses Know-how bieten wir auch für Projektarbeit und Coaching an.

Unser Anspruch

Ob offenes Seminar, Firmenschulung oder Individualschulung: Unsere Teilnehmenden genießen den Rundum-Service der GFU — von der Anreise bis zur Abreise. Kleine Lerngruppen, hochqualifizierte Trainer und Fachbuchautoren, die auf individuelle Fragen eingehen, regelmäßige Pausen, gute Verpflegung und hochwertige 86"-Schulungs-Screens sind für uns selbstverständlich.

Maßgeschneiderte Weiterbildung

Sie wissen nicht, welches Thema zu Ihnen passt? Wie beim Maßschneider stellen wir gemeinsam mit Ihnen Ihr individuelles Schulungspaket zusammen — damit Ihre Weiterbildung auch nach Jahren noch perfekt sitzt.

Unsere Kunden

Zu unseren Kunden zählen Banken, Versicherungen, Handelskonzerne, Industrieunternehmen, Kommunen und öffentliche Einrichtungen aus dem gesamten deutschsprachigen Raum.

Digitale Nachweise mit OpenBadges

Mit der Ausstellung digitaler Badges über die OpenBadgeFactory machen wir erworbene Kompetenzen unserer Teilnehmenden sichtbar, verifizierbar und teilbar — ein weiterer Baustein, mit dem die GFU IT-Professionals auf ihrem Weg weiterbildet.

www.gfu.net

Seminarkatalog: www.gfu.net/seminare.html

• Höhere Produktivität: Durch eine optimierte Leistung und schnelle Verarbeitung von Abfragen und Transaktionen können Unternehmen ihre Produktivität steigern. Mitarbeiter können effizienter arbeiten und auf qualitativ hochwertige Daten in kürzerer Zeit zugreifen.
• Bessere Kundenerfahrung: Mit einer optimierten Datenbankleistung können Unternehmen ihren Kunden schnellere Antwortzeiten und eine reibungslose Benutzererfahrung bieten. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
• Kosteneinsparungen: Durch die Optimierung der PostgreSQL-Datenbank können Unternehmen ihre Ressourcennutzung verbessern und Engpässe minimieren. Dadurch werden die Betriebskosten reduziert, da weniger Hardware-Ressourcen benötigt werden, um die gewünschte Leistung zu erzielen.
• Skalierbarkeit und Wachstum: Durch das Erlernen von Techniken zur Skalierung und Optimierung der PostgreSQL-Datenbank können Unternehmen ihr Datenwachstum bewältigen und ihre Systeme auf zukünftiges Wachstum vorbereiten. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Geschäftstätigkeit auszuweiten, ohne Leistungseinbußen befürchten zu müssen.
• Einführung in PostgreSQL Performance Tuning und Best Practices
  • Bedeutung von Performance-Tuning für DB-Admins
  • Grundlegende Best Practices für die Entwicklung performanter PostgreSQL-Anwendungen
• Fortgeschrittene Tabellenfunktionen
  • Tabellenconstraints und Exclusion Constraints
  • Einsatz des PostgreSQL-Regelsystems
• Tabellenpartitionierung
  • Vorteile der deklarativen Tabellenpartitionierung in PostgreSQL
  • RANGE, LIST und HASH-Tabellenpartitionierung in PostgreSQL
• Große Objekte (LOB) in PostgreSQL
  • Unterstützung für lange Texte und Binärdaten in PostgreSQL
  • Verwaltung von TOAST (The Oversized Attribute Storage Technique)
  • Kompressions- und Schwellwerteinstellung für TOAST
• Überwachung der Serveraktivität
  • Überwachung der PostgreSQL-Aktivität vom Betriebssystem aus
  • Verwendung des Statistiksammlers in PostgreSQL
  • Nutzung der pg_stat*-Ansichten
  • Anzeige von PostgreSQL-Tabellen- und Systemlocks
• Serverüberwachung und Performance-Tuning
  • Verständnis des BGWriter und Shared Buffers in PostgreSQL
  • Tuning des Sort-Speichers in PostgreSQL
  • Checkpoints und Performance-Optimierung
  • WAL-Segment-Tuning
  • Optimierung der Abfrageparameter in PostgreSQL
• Verwendung des PostgreSQL Query Optimizers
  • Optimierung des PostgreSQL-Abfrageplaners
  • Anpassung des Abfrageoptimierungsparameters
  • Anzeige alternativer Abfragepläne
  • Sammlung von Leistungsstatistiken
• Verwendung von PostgreSQL Contrib-Modulen
  • Installation und Verwendung von Auto-explain
  • Verwendung von pg_top zur Überwachung der Ressourcennutzung
  • Verwendung von pg_stat_statements zur Erfassung von Abfragestatistiken
  • Tools zur Statistiksammlung in PostgreSQL
  • Tuning des Auto-Vacuum-Daemons (AVD)
• Optimierung des Betriebssystems für PostgreSQL
  • Optimierung des Dateisystems für bessere Leistung
  • Benchmarking mit pg_bench zur Messung der Leistung
  • Optimale Einstellungen für das Betriebssystem in Bezug auf PostgreSQL
• Implementierung von Hot Standby/Log Shipping
  • Einsatz von Hot Standby zur Bereitstellung von Redundanz und Hochverfügbarkeit
  • Konfiguration von Log Shipping in PostgreSQL
• Implementierung von Hot Standby/Streaming Replication
  • Einrichtung von Hot Standby für Echtzeit-Replikation, Erhöhung der Leseleistung und Failover
  • Konfiguration der Streaming-Replikation in PostgreSQL
  • Verwendung von Replication Slots
  • Kombination von Streaming und Log Shipping
• Ereignisbenachrichtigung
  • Verwendung von LISTEN/NOTIFY
• Verbesserung der Netzwerkperformance mit pgBouncer und/oder pgCat
  • Einführung in pgBouncer zur Verbindungspooling und Netzwerkoptimierung