Datenbankleistungsoptimierung und MySQL ↔ PostgreSQL-Migration

Wir entwickeln eine Webanwendung, bei der der Datenverkehr, das Datenvolumen und die Datenbanklast in den letzten zwei Jahren erheblich gestiegen sind, und die Datenbank ist zum primären Engpass geworden. Seiten, die einst sofort geladen wurden, hängen jetzt während der Spitzenzeiten, Hintergrundaufgaben stauen sich in Warteschlangen, und mehrere Berichtsanfragen blockieren manchmal Tabellen so lange, dass Benutzeranfragen ablaufen. Wir benötigen einen erfahrenen Datenbankingenieur, der bereit ist, fokussierte Optimierungsarbeiten zu übernehmen: die Last zu profilieren, Abfragen und Zugriffsarten zu identifizieren, die echte Probleme verursachen, und diese Analyse in konkrete messbare Verbesserungen umzusetzen, nicht in Vermutungen.

Die Aufgabe hat zwei verbundene Teile. Zuerst die Optimierung des bestehenden Systems: Sammeln und Analysieren langsamer Abfragelogs, Studieren von Ausführungsplänen, Vorschlagen von Indizes, Abfrageumformulierungen und gezielten Schema-Optimierungen (Normalisierung, wo es hilft, Denormalisierung oder Zusammenfassungstabellen, wo es effizienter ist). Wir möchten, dass jede Empfehlung durch "Vorher und Nachher"-Zahlen auf einer realistischen Kopie unserer Daten untermauert wird. Der zweite Teil ist die geplante MySQL- zu PostgreSQL-Migration. Dies muss als Kampfoperation mit null Datenverlust und minimaler Ausfallzeit behandelt werden: Zuordnung von Datentypen und Sortierungen, Migration gespeicherter Logik und Einschränkungen, Überprüfung der Zeilenanzahl und Prüfziffern auf beiden Seiten sowie ein getestetes Rollback-Szenario im Falle eines Fehlers.

Sie beginnen in einer Testumgebung und stimmen jeden Schritt mit unserem Team ab, bevor Sie die Produktion berühren. Klare Kommunikation, reproduzierbare Skripte anstelle von einmaligen manuellen Änderungen und ehrliche Diskussionen über Kompromisse sind uns wichtig. Bitte geben Sie relevante Erfahrungen mit großen Datensätzen an und spezifizieren Sie die Werkzeuge, die Sie für die Schema-Konvertierung und Integritätsprüfung bevorzugen. Ergebnisse müssen dokumentiert werden, damit unsere Entwickler sie in Zukunft pflegen können.

— Vollständiges Audit langsamer Abfragen mit Priorisierung und Reproduktionsschritten
— Indexplan, umformulierte Abfragen und Schemaempfehlungen mit Messergebnissen
— Migrationshandbuch: Typzuordnung, Übergangssequenz und Rollback
— Automatisierte Überprüfung der Zeilenanzahl, Prüfziffern und referenziellen Integrität nach der Migration
— Übergabedokumentation und kurze Einführung für unser Entwicklungsteam