{"id":16293,"date":"2025-12-27T18:21:19","date_gmt":"2025-12-27T17:21:19","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/datenbank-indexe-schaden-nutzen-mysql-pitfalls-serverboost\/"},"modified":"2025-12-27T18:21:19","modified_gmt":"2025-12-27T17:21:19","slug":"database-indeks-skade-brug-mysql-faldgruber-serverboost","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/datenbank-indexe-schaden-nutzen-mysql-pitfalls-serverboost\/","title":{"rendered":"Hvorfor databaseindekser kan g\u00f8re mere skade end gavn"},"content":{"rendered":"<p><strong>Databaseindekser<\/strong> fremskynder foresp\u00f8rgsler, men de kan bremse skriveprocesser kraftigt, optage hukommelse og f\u00f8re optimeringsprogrammet ud i ugunstige planer. Jeg viser konkret, hvorn\u00e5r indekser v\u00e6lter, hvordan typiske mysql-indekseringsfaldgruber opst\u00e5r, og hvordan jeg holder databaseydelse og hosting-tuning i balance.<\/p>\n\n<h2>Centrale punkter<\/h2>\n<p>F\u00f8lgende punkter opsummerer de vigtigste risici og foranstaltninger.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>skrivebelastning<\/strong>: Hver ekstra indeks \u00f8ger omkostningerne for INSERT\/UPDATE\/DELETE.<\/li>\n  <li><strong>Overindeksering<\/strong>: For mange indekser fylder hukommelsen og g\u00f8r det vanskeligt for optimeringsprogrammet at tr\u00e6ffe beslutninger.<\/li>\n  <li><strong>kardinalitet<\/strong>: Indekser p\u00e5 kolonner med lav kardinalitet giver ringe nytte og meget overhead.<\/li>\n  <li><strong>Sekvens<\/strong>: Sammensatte indekser fungerer kun korrekt med den rigtige kolonneorden.<\/li>\n  <li><strong>Overv\u00e5gning<\/strong>: M\u00e5l, evaluer, fjern ubrugte indekser \u2013 kontinuerligt.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Hvorfor indekser bremser i stedet for at fremskynde<\/h2>\n<p>Jeg betragter indekser som <strong>kompromis<\/strong>: De sparer l\u00e6setid, men koster arbejde ved hver \u00e6ndring af dataene. Ved skriveintensive arbejdsbelastninger l\u00f8ber denne overhead hurtigt op, fordi motoren skal vedligeholde indeksstrukturerne. Mange udviklere undervurderer dette, indtil ventetiderne stiger og der opst\u00e5r timeouts. For mange muligheder f\u00f8rer desuden til, at optimeringsv\u00e6rkt\u00f8jet v\u00e6lger suboptimale planer \u2013 et klassisk udgangspunkt for mysql indexing pitfalls. Hvis man virkelig vil kontrollere databaseperformance, skal man n\u00f8gternt afveje nytten og prisen for hver indeks.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbank-index-problem-4382.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Skriveoperationer: den egentlige flaskehals<\/h2>\n<p>Hver indeks genererer ekstra <strong>Overhead<\/strong> ved INSERT, UPDATE og DELETE. Jeg har set bulk-loads, der uden indekser k\u00f8rer p\u00e5 10\u201315 sekunder, men med flere indekser tager n\u00e6sten to minutter. Denne forskel \u00e6der gennemstr\u00f8mningen i log- og eventsystemer, i e-handelscheckouts og ved masseimport. N\u00e5r man indl\u00e6ser data om natten, deaktiverer man ofte sekund\u00e6re indekser, importerer og genopbygger dem derefter selektivt. Denne praksis sparer tid, s\u00e5 l\u00e6nge jeg ved pr\u00e6cis, hvilke indekser der faktisk skal bruges bagefter.<\/p>\n\n<h2>Over-indeksering og lagerbelastning<\/h2>\n<p>Hukommelsesbehovet er ofte usynligt, indtil bufferpoolen bliver for lille og <strong>IOPS<\/strong> skyde i vejret. Strengkolonner \u00f8ger indeksst\u00f8rrelsen kraftigt, fordi l\u00e6ngdeoplysninger og n\u00f8gler skal gemmes. Resultatet: flere sideindl\u00e6sninger, mere cache-pres og i sidste ende mere latenstid. Derfor tjekker jeg regelm\u00e6ssigt, hvilke indekser foresp\u00f8rgsler virkelig bruger, og hvilke der kun virker fornuftige i teorien. Hvis du vil dykke dybere ned i emnet, kan du finde mere information i min vejledning. <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/sql-databaseoptimering-tips-tricks-optimering-dbmax\/\">Optimer SQL-database<\/a> Praktiske skridt til slanke strukturer.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbankindex_perf_0348.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Forkerte indekser: lav kardinalitet og sj\u00e6ldne filtre<\/h2>\n<p>Et indeks p\u00e5 en kolonne med <strong>kardinalitet<\/strong> 2 som status = {aktiv, inaktiv} giver ikke meget. Motoren l\u00e6ser alligevel mange sider i sidste ende, opdateringer bliver dyrere, og der opn\u00e5s ingen reelle gevinster. Det samme g\u00e6lder for kolonner, der aldrig forekommer i WHERE, JOIN eller ORDER BY. Jeg ser ofte attributter, der er indekseret \u201efor sikkerheds skyld\u201c, men som aldrig fremskynder en foresp\u00f8rgsel. Bedre: indekser kun m\u00e5lrettet der, hvor filtre er reelle og forekommer ofte.<\/p>\n\n<h2>Sammensatte indekser: r\u00e6kkef\u00f8lgen er afg\u00f8rende<\/h2>\n<p>Ved indekser med flere kolonner bestemmer <strong>Sekvens<\/strong> Effektiviteten. Et indeks (col1, col2) hj\u00e6lper kun, hvis foresp\u00f8rgsler filtrerer col1; rene filtre p\u00e5 col2 ignorerer det. Dette skaber falske forventninger, selvom planen lyder logisk. Derudover sker det ofte, at et enkeltindeks p\u00e5 A forbliver ved siden af et sammensat indeks (A, B) \u2013 hvilket er overfl\u00f8digt, fordi det sammensatte indeks d\u00e6kker det enkelte indeks. Jeg fjerner konsekvent s\u00e5danne dubletter for at reducere omkostningerne.<\/p>\n\n<h2>Clustered Index og prim\u00e6rn\u00f8gle: Bredde, lokalitet, omkostninger<\/h2>\n<p>InnoDB gemmer data fysisk efter <strong>Prim\u00e6r n\u00f8gle<\/strong> (Clustered Index). Dette valg p\u00e5virker flere omkostningsfaktorer: skrivningslokalitet, fragmentering og st\u00f8rrelsen af alle sekund\u00e6re indekser. For hver sekund\u00e6r indeks-leaf-side indeholder den prim\u00e6re n\u00f8gle som henvisning til linjen. En bred, teksttung eller sammensat prim\u00e6r n\u00f8gle multipliceres dermed i hvert indeks \u2013 hukommelse sluger ydeevne. Jeg foretr\u00e6kker derfor en smal, monotont voksende surrogatn\u00f8gle (BIGINT) frem for naturlige, brede n\u00f8gler. Det g\u00f8r sekund\u00e6re indekser mere kompakte, reducerer sidesplit og forbedrer cache-hitrater.<\/p>\n\n<h2>UUID vs. AUTO_INCREMENT: Kontrol over inds\u00e6ttelseslokalitet<\/h2>\n<p>Tilf\u00e6ldige n\u00f8gler som klassiske UUIDv4 fordeler inds\u00e6ttelser over hele B-tr\u00e6et. Dette resulterer i hyppige sidesplit, f\u00e6rre sammenh\u00e6ngende skrivninger og h\u00f8jere latenstid. Ved h\u00f8je skrivehastigheder tipper det hurtigt. Hvis du har brug for UUID'er, er det bedre at bruge <strong>kan sorteres efter tid<\/strong> Variationer (f.eks. monotone sekvenser, UUIDv7\/ULID) og gemmer dem kompakt som BINARY(16). I mange tilf\u00e6lde er en AUTO_INCREMENT-n\u00f8gle plus en ekstra entydig forretningsn\u00f8gle det mest robuste valg: Inds\u00e6ttelser ender i slutningen, antallet af \u00e6ndringsbuffer-hits stiger, og replikeringen forbliver stabil.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbank-index-last-5283.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Query Optimizer: hvorfor for mange muligheder er skadelige<\/h2>\n<p>For mange indekser \u00f8ger <strong>s\u00f8gefelt<\/strong> Optimizer. Hver foresp\u00f8rgsel skal afg\u00f8re, om en indeks eller en fuld tabelscanning er mest fordelagtig. I nogle tilf\u00e6lde kan en forkert statistik f\u00f8re til en dyr strategi. Derfor holder jeg indeksm\u00e6ngden lille og s\u00f8rger for opdaterede statistikker, s\u00e5 omkostningsmodellerne passer. Mindre valgfrihed f\u00f8rer ofte til mere stabile l\u00f8betider.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbank-index-probleme-6742.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>ORDER BY, LIMIT og Filesort: G\u00f8r sortering indekserbar<\/h2>\n<p>Mange foresp\u00f8rgsler mislykkes p\u00e5 grund af sorteringen: ORDER BY + LIMIT virker harml\u00f8st, men udl\u00f8ser dyre filsorteringer. Jeg opbygger indekser p\u00e5 en s\u00e5dan m\u00e5de, at <strong>Filter og sortering<\/strong> matcher: (user_id, created_at DESC) fremskynder \u201eSeneste N begivenheder pr. bruger\u201c uden ekstra sorteringsskridt. MySQL 8.0 underst\u00f8tter faldende indekser \u2013 vigtigt ved overvejende faldende tidsstempler. Jo bedre sorteringen d\u00e6kkes af indekset, desto mindre arbejde skal udf\u00f8res i eksekutoren.<\/p>\n\n<h2>Funktionelle og pr\u00e6fikse indekser: korrekt anvendelse<\/h2>\n<p>Funktioner p\u00e5 kolonner g\u00f8r indekser ineffektive. I MySQL 8.0 bruger jeg derfor <strong>funktionelle indekser<\/strong> eller <strong>genererede kolonner<\/strong>: I stedet for WHERE LOWER(email) = ? indekserer jeg den normaliserede form \u2013 stabil og planerbar. Ved meget lange VARCHAR'er hj\u00e6lper <strong>Pr\u00e6fikseindekser<\/strong> (f.eks. (hash, title(32))), men kun hvis pr\u00e6fiksl\u00e6ngden giver tilstr\u00e6kkelig selektivitet. Jeg kontrollerer kollisionerne i stikpr\u00f8ver, f\u00f8r jeg stoler p\u00e5 pr\u00e6fikser.<\/p>\n\n<h2>JOIN'er, funktioner og ubrugte indekser<\/h2>\n<p>JOIN'er kr\u00e6ver indekser p\u00e5 <strong>N\u00f8gler<\/strong> begge sider, men for mange indekser p\u00e5 de samme kolonner forsinker opdateringer drastisk. Funktioner som UPPER(col) eller CAST p\u00e5 indekserede kolonner deaktiverer indekset og tvinger scanninger. Jeg erstatter s\u00e5danne konstruktioner med normaliserede eller ekstra persistente kolonner, som jeg indekserer p\u00e5 en fornuftig m\u00e5de. Low-cardinality-joins bremser ogs\u00e5, fordi for mange r\u00e6kker deler de samme n\u00f8gler. Jeg tjekker foresp\u00f8rgsler med EXPLAIN for at se den faktiske brug.<\/p>\n\n<h2>Partitionering: Besk\u00e6ring ja, overhead nej<\/h2>\n<p>Partitionering kan reducere scanninger, hvis <strong>Partitioneringskolonne<\/strong> samsvarer med de mest almindelige filtre. Hver partition har sine egne indekser \u2013 for mange, for sm\u00e5 partitioner \u00f8ger administrationsomkostningerne og metadatakostnaderne. Jeg s\u00f8rger for, at partition pruning virker, og at der ikke ber\u00f8res flere partitioner end n\u00f8dvendigt. Til tidsserier har periodiske partitioner, der kan slettes efter tur, vist sig at v\u00e6re en god l\u00f8sning; jeg holder alligevel indekslandskabet pr. partition slankt.<\/p>\n\n<h2>L\u00e5sning, deadlocks og indeksvalg<\/h2>\n<p>Under REPEATABLE READ l\u00e5ser InnoDB <strong>Next-Key-omr\u00e5der<\/strong>. Brede omr\u00e5defiltre uden passende indeks \u00f8ger de blokerede intervaller, \u00f8ger sandsynligheden for konflikter og for\u00e5rsager deadlocks. Et pr\u00e6cist indeks, der passer n\u00f8jagtigt til WHERE-klausulen, forkorter de blokerede omr\u00e5der og stabiliserer transaktioner. R\u00e6kkef\u00f8lgen af skriveadgange og konsistensen af foresp\u00f8rgselsplaner i konkurrerende transaktioner spiller ogs\u00e5 en rolle \u2013 f\u00e6rre og mere passende indekser hj\u00e6lper, fordi de g\u00f8r s\u00f8gem\u00f8nsteret mere deterministisk.<\/p>\n\n<h2>Fragmentering, vedligeholdelse og hosting-optimering<\/h2>\n<p>Mange indekser \u00f8ges <strong>Vedligeholdelse<\/strong> M\u00e6rkbart: ANALYZE\/OPTIMIZE k\u00f8rer l\u00e6ngere, genopbygninger blokerer ressourcer. P\u00e5 delte eller multi-tenant-hosts p\u00e5virker dette direkte CPU og I\/O. Jeg planl\u00e6gger bevidst vedligeholdelsesvinduer og reducerer antallet af indekser f\u00f8r store handlinger. F\u00f8rst m\u00e5le, s\u00e5 handle \u2013 p\u00e5 den m\u00e5de forhindrer jeg, at vedligeholdelsen selv bliver en belastning. Yderligere tuning-id\u00e9er beskriver jeg i \u201e<a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/optimer-mysql-ydeevne-problemer-tips-hardware-skalering-cache-hastighed\/\">Optimer MySQL-ydeevne<\/a>\u201c med fokus p\u00e5 cache- og hukommelsesrelaterede justeringsskruer.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbankindex_nachteil_4837.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Online-DDL og rollout-strategier<\/h2>\n<p>Indeks\u00e6ndringer i drift er n\u00f8dvendige <strong>rene implementeringer<\/strong>. Jeg bruger, hvor det er muligt, ALGORITHM=INSTANT\/INPLACE for at minimere l\u00e5sninger; \u00e6ldre versioner falder snarere tilbage p\u00e5 COPY. Indeksgenopbygninger er I\/O-intensive og \u00f8ger redo\/undo-trafikken \u2013 jeg begr\u00e6nser handlingen, planl\u00e6gger den uden for myldretiden eller opbygger f\u00f8rst indekset p\u00e5 en replika og skifter derefter over. Vigtigt: Skema\u00e6ndringer i sm\u00e5 trin, overv\u00e5gning af latenstider og en klar rollback-sti.<\/p>\n\n<h2>Replikering og indekseringsomkostninger<\/h2>\n<p>Hver ekstra indeks g\u00f8r ikke kun prim\u00e6rserveren dyrere, men ogs\u00e5 <strong>Replikater<\/strong>: SQL-tr\u00e5den anvender de samme skrivninger og betaler den samme pris. Ved omfattende backfills eller indeksopbygninger kan replikaer komme langt bagud. Derfor planl\u00e6gger jeg indeksarbejder replika-first, kontrollerer forsinkelsen og holder bufferkapaciteter (IOPS, CPU) klar. Hvis du k\u00f8rer binlog-baserede backfills, skal du v\u00e6re opm\u00e6rksom p\u00e5 r\u00e6kkef\u00f8lgen: f\u00f8rst \u00e6ndre data, derefter tilf\u00f8je indekser \u2013 eller omvendt, afh\u00e6ngigt af arbejdsbyrden.<\/p>\n\n<h2>Statistikker, histogrammer og planstabilitet<\/h2>\n<p>Optimizeren st\u00e5r og falder med <strong>Statistik<\/strong>. Jeg opdaterer statistikker regelm\u00e6ssigt (ANALYZE) og bruger histogrammer ved sk\u00e6ve fordelinger, s\u00e5 selektiviteten bliver mere realistisk \u2013 is\u00e6r p\u00e5 ikke-indekserede, men filtrerede kolonner. Jeg reducerer planfladning ved at fjerne redundante muligheder og bevidst \u00f8ge kardinaliteten (f.eks. gennem finere normalisering i stedet for samlefelter). M\u00e5let er et robust, reproducerbart omkostningsramme.<\/p>\n\n<h2>Testtal og tabel: hvad der virkelig sker<\/h2>\n<p>Beton <strong>M\u00e5lte v\u00e6rdier<\/strong> viser tydeligt kompromiset. En bulk-inds\u00e6ttelse med en million linjer kan uden indekser v\u00e6re f\u00e6rdig p\u00e5 cirka 10-15 sekunder; med mange sekund\u00e6re indekser tager det n\u00e6sten to minutter. SELECT-foresp\u00f8rgsler drager fordel af intelligente indekser, men n\u00e5r hurtigt et plateau, hvorfra yderligere indekser ikke giver meget ekstra. Nettoeffekten: L\u00e6sningsforsinkelsen falder kun marginalt, mens skrivningshastigheden falder kraftigt. F\u00f8lgende tabel opsummerer typiske observationer.<\/p>\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Scenarie<\/th>\n      <th>V\u00c6LG p95<\/th>\n      <th>INSERT Gennemstr\u00f8mning<\/th>\n      <th>Indeks-hukommelse<\/th>\n      <th>Vedligeholdelsestid\/dag<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>Uden sekund\u00e6re indekser<\/td>\n      <td>~250 ms<\/td>\n      <td>~60.000 linjer\/sek.<\/td>\n      <td>~0 GB<\/td>\n      <td>~1\u20132 min<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>5 m\u00e5lrettede indekser<\/td>\n      <td>~15 ms<\/td>\n      <td>~25.000 linjer\/sek.<\/td>\n      <td>~1,5 GB<\/td>\n      <td>~6\u20138 min<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>12 indekser (overindeksering)<\/td>\n      <td>~12 ms<\/td>\n      <td>~8.000 linjer\/sek.<\/td>\n      <td>~5,2 GB<\/td>\n      <td>~25\u201330 min<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n<p>Disse tal varierer afh\u00e6ngigt af datafordeling, hardware og foresp\u00f8rgselsprofil. Tendensen forbliver dog stabil: Flere indekser reducerer inds\u00e6ttelser betydeligt, mens l\u00e6sningsgevinsten flader ud. Jeg tr\u00e6ffer derfor datadrevne beslutninger og fjerner alt, der ikke har en klar effekt. P\u00e5 den m\u00e5de holder jeg latenstiderne under kontrol og hovedet og budgettet frit.<\/p>\n\n<h2>M\u00e5lrettet brug af d\u00e6kningsindekser<\/h2>\n<p>En <strong>Covering<\/strong> Indeks, der indeholder alle n\u00f8dvendige kolonner, sparer tabelsider og reducerer I\/O. Eksempel: SELECT first_name, last_name WHERE customer_id = ? drager fordel af (customer_id, first_name, last_name). I dette tilf\u00e6lde fungerer indekset som en datacache p\u00e5 kolonneniveau. Samtidig fjerner jeg den enkelte indeks p\u00e5 customer_id, hvis den er blevet overfl\u00f8dig. F\u00e6rre strukturer, samme hastighed \u2013 det reducerer vedligeholdelse og lagerplads.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/datenbankindexproblem_7382.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Overv\u00e5gning og konfiguration: pragmatiske skridt<\/h2>\n<p>Jeg begynder med <strong>FORKLAR<\/strong> og EXPLAIN ANALYZE (MySQL 8.0+) og overv\u00e5g slow query-logs. SHOW INDEX FROM table_name afsl\u00f8rer ubrugte eller redundante strukturer. Derefter tilpasser jeg innodb_buffer_pool_size, logfilst\u00f8rrelser og flush-strategier, s\u00e5 indekser forbliver i hukommelsen. V\u00e6rkt\u00f8jer til tidsseriem\u00e5linger hj\u00e6lper med at holde \u00f8je med CPU, IOPS og latenstider. Ved h\u00f8je belastninger er denne vejledning v\u00e6rd at l\u00e6se: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/databaseoptimering-strategier-for-hoj-belastning-bedste-praksis\/\">Databaseoptimering ved h\u00f8j belastning<\/a>.<\/p>\n\n<h2>Kort opsummeret<\/h2>\n<p>Jeg bruger indekser bevidst og sparsomt, fordi <strong>Balance<\/strong> Det, der t\u00e6ller, er l\u00e6sehastighed, men ikke for enhver pris. Jeg fjerner kolonner med lav kardinalitet, sj\u00e6ldne filtre og forkert sorterede sammensatte indekser. Hver struktur skal have en klar nyttev\u00e6rdi, ellers ryger den ud. M\u00e5linger f\u00f8r og efter \u00e6ndringer forhindrer mavefornemmelser og fejlinvesteringer. Hvis man prioriterer databaseperformance og hosting-tuning korrekt, undg\u00e5r man mysql-indekseringsf\u00e6lder og holder latenstid, gennemstr\u00f8mning og omkostninger i balance.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hvorfor databaseindekser kan g\u00f8re mere skade end gavn: mysql indexing pitfalls og tips til database performance &amp; hosting tuning.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":16286,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-16293","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenbanken-administration-anleitungen"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"1882","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":null,"_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Datenbank-Indexe","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"16286","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=16293"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16293\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/16286"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16293"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}