{"id":17066,"date":"2026-01-27T11:52:09","date_gmt":"2026-01-27T10:52:09","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/mysql-version-performance-server-tuning-optimus\/"},"modified":"2026-01-27T11:52:09","modified_gmt":"2026-01-27T10:52:09","slug":"mysql-versione-performance-tuning-server-optimus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/mysql-version-performance-server-tuning-optimus\/","title":{"rendered":"Prestazioni della versione di MySQL: effetti su velocit\u00e0 e scalabilit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p><strong>Prestazioni della versione di MySQL<\/strong> \u00e8 misurabile in termini di tempi di risposta, throughput delle query e scalabilit\u00e0 sotto carico. In questo articolo, utilizzer\u00f2 dei benchmark reali per mostrare le prestazioni di MySQL 5.7, 8.0, 8.4, 9.1 e 9.2 sotto carico. <strong>Velocit\u00e0<\/strong> e scalabilit\u00e0 e quali interventi di messa a punto sono utili.<\/p>\n\n<h2>Punti centrali<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Versione<\/strong> select: 8.0+ \u00e8 significativamente migliore con un'elevata concorrenza.<\/li>\n  <li><strong>QPS<\/strong>-Guadagni: fino a +50% contro 5,7 con l'aumento del numero di fili.<\/li>\n  <li><strong>8.4\/9.x<\/strong>ottimizzazioni mirate per le scritture e le JOIN.<\/li>\n  <li><strong>Sintonizzazione<\/strong>Impostare correttamente i parametri di pool di buffer, thread, ordinamento e registro.<\/li>\n  <li><strong>Test<\/strong>Convalidare il proprio sysbench sull'hardware di destinazione.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Nozioni di base sulle prestazioni di MySQL<\/h2>\n\n<p>Mi concentro sugli argomenti fondamentali che rendono MySQL veloce: <strong>Domande<\/strong>, indici, memoria e IO. InnoDB trae grandi vantaggi da una buona gestione dei buffer, da una progettazione pulita dello schema e da strategie accurate per gli indici. Le versioni moderne riducono l'overhead dello scheduler e migliorano le operazioni di binlog, riducendo i tempi di attesa. Misuro effetti misurabili soprattutto con i piani JOIN, le scansioni degli indici e il controllo dei thread. Se volete le prestazioni, date la priorit\u00e0 a <strong>Schema<\/strong> e la configurazione prima degli aggiornamenti hardware.<\/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\/2026\/01\/mysql-performance-8274.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>MySQL 5.7 vs. 8.0: scalabilit\u00e0 e QPS<\/h2>\n\n<p>In condizioni di basso parallelismo, 5.7 offre prestazioni solide, ma con l'aumentare dei thread, il <strong>Scala<\/strong> 8.0 \u00e8 in grado di sopportare una maggiore concurrency e spesso aumenta il QPS per i carichi di lavoro OLTP di 30-50% rispetto a 5.7. Gli indici discendenti evitano il filesort e accelerano notevolmente le letture. L'incremento maggiore si registra nelle operazioni di riga InnoDB e nelle transazioni miste di lettura\/scrittura. Tuttavia, un maggiore throughput costa un po' di pi\u00f9 <strong>CPU<\/strong>, che di solito rimane accettabile sull'hardware attuale.<\/p>\n\n<h2>8.0 Enterprise vs Community: cosa mostrano i benchmark<\/h2>\n\n<p>Nelle misurazioni di Sysbench, 8.0.35 Enterprise raggiunge spesso valori superiori di 21-34%. <strong>QPS<\/strong> rispetto all'edizione comunitaria. Il vantaggio deriva dall'ottimizzazione delle strutture interne e da una migliore gestione dei thread. Le prime versioni di 8.0 mostravano occasionalmente regressioni con DELETE\/UPDATE, che le patch successive hanno eliminato. Per questo motivo tengo conto dei livelli delle patch e verifico in modo specifico le query critiche. Se si scala in modo prevedibile, si calcola il valore aggiunto a fronte di una maggiore <strong>CPU<\/strong>-decisioni sul carico e sull'edizione.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/mysql_version_meeting_3487.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>I progressi di 8.4 e 9.x in sintesi<\/h2>\n\n<p>Con 8.4.3 e 9.1.0, le modifiche al tracciamento delle dipendenze binlog aumentano significativamente i carichi di lavoro in scrittura, circa +19,4% per gli aggiornamenti. Le ottimizzazioni delle JOIN (+2,17%) e le migliori scansioni degli indici (+2,12%) aggiungono guadagni incrementali. Su molti carichi di lavoro, vedo circa +7.25% per le scritture e +1.39% per le letture. 9.1.0 \u00e8 solo minimamente (\u22480,68%) indietro rispetto a 8.4.3, ma si sta avvicinando a 8.0.40. In scenari simili a quelli di TPC-C, 9.2 \u00e8 spesso considerato come il <strong>Scalabile<\/strong> e costante, soprattutto oltre i 128 fili.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Versione<\/th>\n      <th>Vantaggio principale<\/th>\n      <th>Guadagno tipico<\/th>\n      <th>Osservazione<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>5.7<\/td>\n      <td>Basso <strong>Concorrenza<\/strong><\/td>\n      <td>-<\/td>\n      <td>Facile da usare, si bilancia meno bene sotto carico elevato.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>8.0<\/td>\n      <td>In discesa <strong>Indici<\/strong>, fili migliori<\/td>\n      <td>+30-50% QPS contro 5,7<\/td>\n      <td>Maggiore utilizzo della CPU, chiari vantaggi con l'OLTP.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>8.4.3<\/td>\n      <td>Dipendenza ottimizzata dal binlog<\/td>\n      <td>Scritture +7.25%<\/td>\n      <td>Ulteriori vantaggi con le scansioni JOIN e range.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>9.1.0<\/td>\n      <td>Sintonizzazione fine su <strong>Ottimizzatore<\/strong> e la registrazione<\/td>\n      <td>\u2248-0,68% vs. 8.4.3<\/td>\n      <td>Vicino a 8.4.3; risultati coerenti.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>9.2<\/td>\n      <td>Numeri di filettatura elevati<\/td>\n      <td>Top con &gt;128 fili<\/td>\n      <td>Molto buono <strong>Scala<\/strong> nel funzionamento ad alto carico.<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<p>Uso questa tabella come aiuto per le decisioni: prima il carico di lavoro, poi la versione, poi la messa a punto. Chi lavora in scrittura sentir\u00e0 maggiormente la 8.4\/9.x. Le applicazioni a prevalenza di lettura traggono gi\u00e0 notevoli benefici dalla versione 8.0. Per una crescita costante, la 9.2 rimane una scommessa sicura. Ci\u00f2 che rimane importante \u00e8 un sistema pulito <strong>strategia di misurazione<\/strong> per hardware di destinazione.<\/p>\n\n<h2>Leggere e utilizzare correttamente i benchmark OLTP<\/h2>\n\n<p>Non valuto i benchmark in modo isolato, ma nel contesto dei miei obiettivi di latenza e throughput. Le operazioni di sola lettura, selezione dei punti e lettura-scrittura si comportano in modo diverso e richiedono analisi differenziate. <strong>Interpretazione<\/strong>. I picchi QPS sono convincenti solo se i 95\u00b0\/99\u00b0 percentili rimangono stabili. I carichi di produzione spesso combinano brevi SELECT con fasi UPDATE\/INSERT intensive. Per le fasi iniziali di ottimizzazione, consultare il documento compatto <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/ottimizzare-le-prestazioni-di-mysql-problemi-suggerimenti-scalabilita-dellhardware-velocita-della-cache\/\">Suggerimenti per la messa a punto<\/a>, prima di scavare pi\u00f9 a fondo.<\/p>\n\n<h2>Messa a punto: configurazione con effetto<\/h2>\n\n<p>Ho impostato il <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/mysql-buffer-pool-ottimizzazione-delle-prestazioni-del-database\/\">Pool di buffer<\/a> di solito a circa 70% della RAM disponibile, in modo che i dati caldi rimangano in memoria. parallel_query_threads lo uso in modo controllato, perch\u00e9 un eccessivo parallelismo \u00e8 allettante, ma limita le dipendenze. sort_buffer_size lo aumento secondo le necessit\u00e0 ed evito le esagerazioni globali. Le impostazioni di Binlog e le strategie di flush influenzano la latenza e il <strong>Produttivit\u00e0<\/strong> apprezzabile. Misuro ogni modifica prima di continuare a girare, in modo da garantire la riproducibilit\u00e0. <strong>Effetti<\/strong>.<\/p>\n\n<h3>Leve di configurazione spesso trascurate<\/h3>\n<ul>\n  <li>Ripetere\/annullare: <code>innodb_log_file_size<\/code> e <code>innodb_redo_log_capacity<\/code> in modo che i checkpoint non vengano premuti troppo frequentemente senza superare il tempo di ripristino. Per le fasi di scrittura, calcolo con &gt;4-8 GB di redo come punto di partenza e convalido con misurazioni del livello di redo.<\/li>\n  <li>A filo\/IO: <code>innodb_flush_neighbors<\/code> disabilitato sulle moderne unit\u00e0 SSD\/NVMe, <code>innodb_io_capacity(_max)<\/code> a IOPS reali, in modo che il lavaggio LRU non avvenga a ondate.<\/li>\n  <li>Change Buffer: per molte scritture di indici secondari, il buffer <em>Cambiare il buffer<\/em> verificare con il monitoraggio se effettivamente allevia o sposta la pressione.<\/li>\n  <li>Tabelle Tmp: <code>tmp_table_size<\/code> e <code>max_heap_table_size<\/code> in modo che le ordinazioni piccole e frequenti rimangano nella RAM; ottimizzare le ordinazioni grandi e rare piuttosto che gonfiarle globalmente.<\/li>\n  <li>Unisci\/ordina: <code>join_buffer_size<\/code> e <code>ordinamento_buffer_size<\/code> solo moderatamente perch\u00e9 sono allocati per thread. Ottimizzo prima gli indici\/piani e per ultimo i buffer.<\/li>\n  <li>Durata: <code>sync_binlog<\/code>, <code>innodb_flush_log_at_trx_commit<\/code> e <code>binlog_group_commit<\/code> consapevolmente: 1\/1 \u00e8 il massimo della sicurezza, valori pi\u00f9 alti riducono la latenza con un rischio calcolabile.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/mysql_performance_nachtbild_8421.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Motori di storage e modelli di carico di lavoro<\/h2>\n\n<p>Lo standard \u00e8 InnoDB, ma i carichi di lavoro sono molto diversi. Verifico se gli indici secondari, i vincoli FK e le funzionalit\u00e0 ACID sono compatibili con il carico di lavoro attuale. <strong>Caso d'uso<\/strong> supporto. L'archiviazione dei vecchi dati riduce il carico sulle tabelle primarie e mantiene piccoli i set di lavoro. Per le conoscenze di base sui motori, una panoramica compatta, come ad esempio <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/mysql-motore-di-archiviazione-innodb-myisam-web-hosting-serverflux\/\">InnoDB vs. MyISAM<\/a>. Alla fine, ci\u00f2 che conta \u00e8 che il motore, gli indici e le query formino un insieme coerente. <strong>Profilo<\/strong> risultato.<\/p>\n\n<h2>Pianificare percorsi di aggiornamento senza rischi<\/h2>\n\n<p>Eseguo l'aggiornamento a tappe: 5.7 \u2192 8.0 \u2192 8.4\/9.x, affiancato da controlli di regressione. Prima del cambiamento, congelo le modifiche allo schema e creo dei controlli ripetibili. <strong>Test<\/strong>. Poi confronto i piani di query, i percentili e i blocchi. Le strategie blue-green o il failover read-replica riducono i tempi di inattivit\u00e0. Coloro che pianificano correttamente trarranno rapidamente vantaggio dai nuovi <strong>Caratteristiche<\/strong> e una maggiore efficienza.<\/p>\n\n<h2>Metodologia di monitoraggio e test<\/h2>\n\n<p>Misuro con Sysbench, integrando le metriche con Performance Schema e strumenti come Percona Toolkit. Pi\u00f9 decisivi di un valore medio alto sono il 95\u00b0\/99\u00b0 percentile e il <strong>varianza<\/strong>. Le analisi del Query Digest scoprono gli schemi costosi prima che scalino in modo costoso. I replay dei carichi di produzione reali forniscono informazioni migliori rispetto ai soli test sintetici. Senza una continua <strong>Monitoraggio<\/strong> aggiornamenti rimangono ciechi.<\/p>\n\n<h2>MariaDB vs. MySQL: la scelta pragmatica<\/h2>\n\n<p>MariaDB 11.4 si distingue in alcuni scenari INSERT con un vantaggio di 13-36% rispetto a MySQL 8.0. MySQL 8.0 brilla in OLTP e con un elevato numero di thread, mentre 9.2 \u00e8 il pi\u00f9 forte in &gt;128 thread. <strong>Scala<\/strong> spettacoli. Decido in base al carico di lavoro: carico di scrittura con molte piccole transazioni o carico OLTP misto con numerose letture. Entrambi i sistemi offrono risultati affidabili se la configurazione e lo schema sono corretti. La scelta rimane una questione di <strong>Carico di lavoro<\/strong>, competenze del team e la roadmap.<\/p>\n\n<h2>Stabilit\u00e0 del piano, statistiche e trucchi per gli indici<\/h2>\n\n<p>Un aggiornamento raramente porta solo pi\u00f9 produttivit\u00e0, ma anche nuove euristiche dell'ottimizzatore. Assicuro la stabilit\u00e0 del piano controllando consapevolmente le analisi e le statistiche. <strong>Statistiche persistenti<\/strong> e regolare <em>ANALIZZA TABELLA<\/em> Le corse mantengono le cardinalit\u00e0 realistiche. Quando le distribuzioni dei dati sono fortemente skewed, le <strong>Istogrammi<\/strong> (in 8.0+) spesso pi\u00f9 delle estensioni generali degli indici. Per le query sensibili, ho impostato specificamente <strong>Suggerimenti per l'ottimizzatore<\/strong>, ma con parsimonia, in modo che le versioni future possano continuare a ottimizzare liberamente.<\/p>\n\n<p><strong>Indici invisibili<\/strong> Lo utilizzo per verificare l'effetto delle rimozioni degli indici senza rischi. <strong>Indici funzionali<\/strong> e <strong>Colonne generate<\/strong> accelerare i filtri frequenti sulle espressioni o sui campi JSON ed evitare costose <em>fileort<\/em>\/<em>tmp<\/em>-modifica del percorso. Mantengo le chiavi primarie monotone (AUTO_INCREMENT o varianti UUID basate sul tempo) in modo che le suddivisioni delle pagine e le scritture degli indici secondari non sfuggano di mano. Se si proviene da UUID casuali, misurare l'effetto di una modifica sulla localit\u00e0 degli inserti e <strong>A filo<\/strong>-Ultimo.<\/p>\n\n<h2>Replicazione e failover con particolare attenzione alle prestazioni<\/h2>\n\n<p>Per una velocit\u00e0 di scrittura elevata, scelgo <strong>FILO<\/strong>-con raggruppamenti significativi (<em>impegno di gruppo<\/em>) e misurare il compromesso tra <code>sync_binlog=1<\/code> e 0\/100. in scala sulle repliche <code>lavoratori_paralleli_schiavi<\/code> (risp. <code>operatori_di_replica_parallela<\/code>) con 8.0+ significativamente migliore, se <strong>Tracciamento delle dipendenze<\/strong> funziona correttamente. Negli scenari di failover, la semi-sincronizzazione accelera l'RTO, ma pu\u00f2 aumentare la latenza; la attivo selettivamente sui percorsi critici.<\/p>\n\n<p>Presto attenzione ai dettagli: <code>binlog_checksum<\/code> e la compressione costano alla CPU, ma fanno risparmiare IO; <code>binlog_expire_logs_seconds<\/code> impedisce la crescita del registro. Sulle repliche mantengo <em>solo lettura<\/em> rigorosamente al fine di evitare divergenze, e testare <em>Replica ritardata<\/em> come protezione contro gli aggiornamenti di massa errati. Per i picchi di carico, \u00e8 utile allentare temporaneamente i parametri di flush del binlog, purch\u00e9 gli SLO e gli RTO lo consentano.<\/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\/2026\/01\/mysql-performance-skalierung-2764.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Gestione delle connessioni e dei thread<\/h2>\n\n<p>Molti colli di bottiglia non si verificano nell'immagazzinamento, ma nella <strong>Gestione delle connessioni<\/strong>. Tengo <code>max_connessioni<\/code> realistico (non massimo), aumentare <code>dimensione_cache_filetto<\/code> e affidarsi soprattutto a <strong>Pool di connessioni<\/strong> dell'applicazione. Scalare le connessioni brevi e frequenti tramite pooling, non tramite il numero di connessioni nude. <code>wait_timeout<\/code> e <code>timeout_interattivo<\/code> Li limito a evitare i cadaveri e a osservare la <em>Threads_running<\/em> vs. <em>Fili_collegati<\/em>.<\/p>\n\n<p>Con un parallelismo elevato, l'acceleratore \u00e8 selettivo: <code>innodb_thread_concurrency<\/code> Di solito lascio 0 (auto), ma intervengo se i carichi di lavoro cambiano eccessivamente contesto. <code>tabella_aperta_cache<\/code> e <code>tabella_definizione_cache<\/code> in modo che gli schemi caldi non vengano costantemente riaperti. In 8.0+ lo scheduler beneficia di migliori mutex; tuttavia impedisco che <em>mandrie tonanti<\/em>, utilizzando il backoff dell'applicazione e il retry esponenziale al posto degli hard loop.<\/p>\n\n<h2>Realt\u00e0 hardware, OS e container<\/h2>\n\n<p>MySQL utilizza l'hardware moderno solo se le basi sono adeguate. Sulle macchine NUMA, applico la RAM (interleaved) o lego il processo a pochi nodi per evitare le latenze tra i nodi. <strong>Pagine trasparenti di grandi dimensioni<\/strong> Disattivo anche lo swapping; lo scheduler IO \u00e8 impostato su <em>nessuno<\/em> (NVMe) o. <em>mq-scadenza<\/em>. Fisser\u00f2 la scalatura della CPU al regolatore delle prestazioni in modo che i picchi di latenza non derivino dalle variazioni di frequenza.<\/p>\n\n<p>A livello di file system, faccio attenzione all'allineamento pulito e alle opzioni di montaggio, e separo binlog, redo e dati se sono disponibili pi\u00f9 NVMe. Nei container, imposto le risorse (set di CPU, limiti di memoria) e verifico il comportamento di Fsync del livello di storage. Il throttling del Cgroup spiega altrimenti i presunti \u201ebug del DB\u201c. Chiunque virtualizzi controlla il controllo degli interrupt, la cache di scrittura e il controller a batteria - e verifica che <code>O_DIRETTO<\/code> viene effettivamente attraversato.<\/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\/2026\/01\/mysql_performance_desk_4729.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Modello di dati, set di caratteri ed efficienza di memorizzazione<\/h2>\n\n<p>Quando si esegue l'aggiornamento a 8.0+ <strong>utf8mb4<\/strong> Standard - buono per la compatibilit\u00e0, ma gli indici e le dimensioni delle righe crescono. Controllo pi\u00f9 generosamente le lunghezze dei VARCHAR e imposto deliberatamente le collation per controllare i costi di ordinamento. Mantengo i tipi di dati piccoli (p.es. <em>INT<\/em> invece di <em>PUNTO GRANDE<\/em>, dove possibile) e utilizzare <strong>GENERATO<\/strong> per rendere indicizzabili i filtri calcolati. La compressione \u00e8 utile per le tabelle molto grandi, se \u00e8 disponibile il budget per la CPU; altrimenti, ottengo pi\u00f9 vantaggi dalla riduzione degli insiemi caldi (archiviazione, partizionamento) che dai livelli di compressione grezzi.<\/p>\n\n<p>Le chiavi primarie sono una politica di prestazioni: le chiavi monotone agevolano <strong>Inserire la localit\u00e0<\/strong> e ridurre le suddivisioni delle pagine; le chiavi casuali aumentano la latenza e l'amplificazione della scrittura. Pulisco regolarmente gli indici secondari - i costi \u201epiacevoli da avere\u201c sono lineari rispetto ai carichi di scrittura. Valuto lo scopo e la frequenza delle query prima di mantenere gli indici.<\/p>\n\n<h2>Testare in modo sicuro, distribuire in modo sicuro<\/h2>\n\n<p>Strutturo i rilasci in fasi: Traffico ombra contro un'istanza identica 8.0\/8.4\/9.x, quindi spostamento graduale del traffico (Canary, 5-10-25-50-100%). Confronto i piani di query utilizzando l'analisi digest; in caso di scostamenti, chiarisco se istogrammi, suggerimenti o indici chiudono il percorso di regressione. Punto importante: 8.0 porta una nuova <strong>Dizionario dei dati<\/strong>; I salti indietro a 5.7 sono praticamente impossibili: i backup sono quindi obbligatori prima di ogni passaggio definitivo.<\/p>\n\n<p>Simulo il failover, simulo i tempi di riavvio e il comportamento della replica nella vita reale e controllo la conservazione dei registri per eventuali riavvolgimenti. <strong>Rollback<\/strong> Pianifico in modo pragmatico: toggle di configurazione, flag di funzionalit\u00e0, rollback rapido alle build precedenti, non solo alle versioni del DB. E documento ogni fase di messa a punto con le metriche: senza punti di misurazione, non c'\u00e8 alcun effetto di apprendimento per l'iterazione successiva.<\/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\/2026\/01\/mysql-performance-8216.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Sintesi e guida alle decisioni<\/h2>\n\n<p>Posso dire che la versione 8.0 offre grandi incrementi di QPS rispetto alla versione 5.7, mentre le versioni 8.4\/9.x spingono ulteriormente le scritture e le JOIN. Chiunque stia pianificando oltre i 128 thread trarr\u00e0 grandi benefici da 9.2 e da un sistema coerente. <strong>Sintonizzazione<\/strong>. I guadagni pi\u00f9 rapidi si ottengono con le dimensioni del pool di buffer, gli indici adatti e le impostazioni pulite del binlog. In seguito, ci\u00f2 che conta \u00e8 la progettazione delle query, l'analisi della latenza e un percorso di aggiornamento senza sorprese. Con questa tabella di marcia <strong>Prestazioni<\/strong> in modo misurabile e affidabile.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Confronto delle prestazioni delle versioni di MySQL: dalla 8.0 alla 9.2 aumento del QPS di 30-50%. Suggerimenti per la messa a punto del server e l'hosting del database.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":17059,"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-17066","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":"708","_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":"1","_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":"MySQL Version Performance","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":"17059","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17066","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17066"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17066\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17059"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17066"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17066"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17066"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}