{"id":20148,"date":"2026-07-30T08:33:46","date_gmt":"2026-07-30T06:33:46","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/cloudlinux-mysql-governor-datenbanklast-limitieren\/"},"modified":"2026-07-30T08:33:46","modified_gmt":"2026-07-30T06:33:46","slug":"cloudlinux-mysql-governor-de-belasting-van-de-database-beperken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/cloudlinux-mysql-governor-datenbanklast-limitieren\/","title":{"rendered":"CloudLinux MySQL Governor: de belasting van de database op een slimme manier beperken"},"content":{"rendered":"<p>CloudLinux MySQL Governor beperkt de belasting van de database per account en verdeelt deze eerlijk, zodat afzonderlijke zoekopdrachten niet de gehele hosting vertragen. Ik maak gebruik van de <strong>MySQL Governor<\/strong>, om CPU, READ en WRITE per gebruiker in realtime te monitoren en bij overschrijdingen automatisch te beperken.<\/p>\n\n<h2>Centrale punten<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Per account<\/strong> in plaats van wereldwijde limieten<\/li>\n  <li><strong>CPU\/LEZEN\/SCHRIJVEN<\/strong> afzonderlijk regelen<\/li>\n  <li><strong>Modi<\/strong> Alleen monitoren en misbruik<\/li>\n li&gt;<strong>LVE<\/strong> als tweede beschermingsniveau<\/li>\n  <li><strong>CLI-tools<\/strong> ter controle<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Waarom afzonderlijke query's alles vertragen<\/h2>\n\n<p>In shared-hosting-omgevingen worden meestal maar weinig <strong>Query's<\/strong> de grootste belasting, niet de omvang van de databases. Ik zie vaak dat een foutieve query of een plug-in met hoge I\/O-belasting plotseling de CPU-tijd in beslag neemt en de latentie voor andere gebruikers merkbaar toeneemt. Precies hier komt de <strong>Gouverneur<\/strong> omdat het de belasting per gebruiker zichtbaar maakt en niet alleen naar het totale gemiddelde kijkt. Zo voorkom ik dat een \u201eluidruchtige buur\u201c alle andere projecten vertraagt, ook al zijn hun workloads gezond. Met duidelijke grenswaarden en een eerlijke verdeling houd ik de responstijden voorspelbaar en ontneem ik buitensporig gebruik de basis.<\/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\/07\/cloudlinux-datenbanklast-8453.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Zo werkt MySQL Governor in de dagelijkse praktijk<\/h2>\n\n<p>Ik begin vaak in de <strong>Monitor<\/strong>-only-modus, om het daadwerkelijke gebruik te meten zonder in te grijpen. Daarna activeer ik de Abusen-modus, die accounts met overmatig gebruik automatisch naar een beperkte omgeving verplaatst en zo het effect onmiddellijk inperkt. De meting is gebaseerd op <strong>Discussie<\/strong>-Statistieken per MySQL\/MariaDB-verbinding, waardoor het aandeel van CPU-, lees- en schrijfactiviteiten per gebruiker inzichtelijk wordt. Bij aanhoudende overbelasting treedt bovendien de toegewezen LVE in werking, waardoor processen van deze accounts verder worden afgeremd. Deze tweetrapsprocedure voorkomt escalaties, dempt pieken en beschermt niet-betrokken projecten op betrouwbare wijze.<\/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\/07\/db_last_regelung_meeting_5387.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Grenswaarden en tijdsvensters op een zinvolle manier kiezen<\/h2>\n\n<p>Ik stel limieten in voor meerdere <strong>Intervallen<\/strong>, zodat ik kortstondige pieken tolereer, maar langdurige overbelasting betrouwbaar stop. Korte tijdsvensters mogen hoger liggen, middellange matig, lange duidelijk strenger, en ze moeten onder de algemene LVE-grenzen blijven. De CPU meet ik als percentage per <strong>Kern<\/strong>; bij acht kernen komt 100% overeen met \u00e9\u00e9n volledige kern, waardoor de verdeling en eerlijkheid transparant blijven. Ik beoordeel READ en WRITE op basis van daadwerkelijke schijf-I\/O, dus zonder cache-hits, zodat ik de werkelijke belasting op de opslag kan zien. Voor een nette totale configuratie baseer ik me op beproefde LVE-regels en details zoals in <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/cloudlinux-lve-limieten-voor-shared-hosting-correct-configureren-stabiel\/\">LVE-limieten correct configureren<\/a> beschreven.<\/p>\n\n<h2>Intervallen plannen op basis van het tijdstip van de dag en profielen<\/h2>\n\n<p>Ik stort graag <strong>profielen op basis van het tijdstip van de dag<\/strong>: Tijdens de piekuren sta ik iets ruimere intervallen toe om legitieme pieken in het verkeer op te vangen (bijvoorbeeld flashsales in de webshop). In de avond- en nachturen geef ik vooral de voorkeur aan de <strong>lange intervallen<\/strong> strakker, zodat langlopende taken de schijf niet ongemerkt volledig belasten. Voor batchvensters stel ik eigen profielen in met iets meer WRITE, maar een beperkte CPU, zodat importprocessen weliswaar snel, maar niet monopolistisch verlopen. Belangrijk blijft: ik pas nooit alle instellingen tegelijk aan. Eerst pas ik de CPU aan, observeer ik, en daarna pas ik READ\/WRITE aan. Elke wijziging krijgt een duidelijke observatieperiode, zodat oorzaak en gevolg duidelijk van elkaar te onderscheiden zijn.<\/p>\n\n<h2>CLI-tools en snelle diagnose<\/h2>\n\n<p>Ik analyseer verdachte rekeningen met <strong>dbtop<\/strong> in realtime, pas limieten bij met dbctl en bekijk historische gegevens via lveinfo \u2013dbgov. Deze tools geven me binnen enkele seconden de relevante gegevens over piekwaarden, langlopende query\u2019s en het aantal verbindingen per gebruiker. Zo kan ik zien of vooral <strong>CPU<\/strong> of door I\/O-beperkingen, of verbindingen uit de hand lopen of dat afzonderlijke tabellen query's opstapelen. Op basis van de patronen stel ik aangepaste drempelwaarden per interval vast en test ik wijzigingen eerst in de \u2018monitor-only\u2019-modus. Pas als de grafieken een plausibele daling vertonen, activeer ik de beperking permanent.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Gereedschap<\/th>\n      <th>Doel<\/th>\n      <th>Voorbeeld<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>dbtop<\/td>\n      <td>Live-weergave per gebruiker\/thread<\/td>\n      <td>dbtop \u2013 per gebruiker<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>dbctl<\/td>\n      <td>Grenzen stellen en modi beheren<\/td>\n      <td>dbctl set userX cpu=120 read=8 write=6<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>lveinfo \u2013dbgov<\/td>\n      <td>Geschiedenis en overtredingen controleren<\/td>\n      <td>lveinfo \u2013dbgov \u2013id userX \u2013period 1h<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Foutopsporing: typische patronen en snelle oplossingen<\/h2>\n\n<p>Wanneer <strong>CPU<\/strong> van een account omhoogschiet, zie ik vaak patronen zoals SELECT *, ontbrekende WHERE-clausules, complexe ORDER BY-opdrachten met grote resultatensets of N+1-query\u2019s uit ORM\u2019s. Wat I\/O betreft, zie ik volledige scans zonder geschikte indexen, herhaalde LIKE \u201a%\u2026%\u2018 of JOIN\u2019s op niet-ge\u00efndexeerde kolommen. Mijn aanpak: de betreffende tabellen identificeren, het queryplan controleren, ontbrekende indexen toevoegen en de query <strong>stroomlijnen<\/strong> (alleen de benodigde kolommen, paginering met LIMIT\/OFFSET of cursorbenaderingen). Tegelijkertijd stel ik voor deze gebruiker tijdelijk strengere <strong>korte intervallen<\/strong>, zodat de piek onmiddellijk wordt afgevlakt, en maak deze weer los zodra de oplossing in productie is en de curve stabiel daalt.<\/p>\n\n<h2>Samenwerking met LVE: controle in twee fasen<\/h2>\n\n<p>Ik beschouw MySQL Governor als <strong>eerste<\/strong> Databasebeschermingslaag en LVE als tweede rem, mocht de belasting langer aanhouden. De Governor beperkt doelgericht de databaseactiviteit, terwijl LVE daarnaast het CPU-, RAM- en IO-gebruik van het account in zijn geheel strak beheert. Deze combinatie voorkomt dat een account door het louter herhalen van korte query\u2019s uit de hand loopt. Blijft de activiteit hoog, dan treedt <strong>LVE<\/strong> en verlaagt de procesprioriteit van het account, waardoor de database merkbaar wordt ontlast. Zo blijft de servicekwaliteit voor alle klanten betrouwbaar, zelfs tijdens piekbelastingen en verkeerspieken.<\/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\/07\/cloudlinux-mysql-governor-load-2245.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Grenswaarden in de praktijk: voorbeeldwaarden<\/h2>\n\n<p>Bij typische shared servers begin ik met <strong>CPU<\/strong>-Limieten tussen 80\u2013150% per account op korte termijn en ik verlaag deze aanzienlijk op lange termijn. Voor READ\/WRITE begin ik vaak met 4\u201312 MB\/s op korte termijn en schroef ik dit op lange termijn terug, zodat de schijf niet in een permanente wachttijd terechtkomt. Het aantal gelijktijdige verbindingen beperk ik graag tot <strong>30<\/strong>, omdat te veel verbindingen de threadpools snel uitputten. Dergelijke startwaarden zijn geschikt als uitgangspunt, maar ik pas ze aan op basis van daadwerkelijke gegevens uit dbtop en lveinfo. Belangrijk blijft: ik sta kortstondige pieken toe, maar voorkom consequent dat de capaciteit langdurig volledig wordt benut.<\/p>\n\n<h2>Uitzonderingen, whitelists en onderhoudsvensters<\/h2>\n\n<p>Sommige rekeningen hebben af en toe wat meer ruimte nodig: grote <strong>Import<\/strong>, webshopmigraties, herindexering. Ik plan dergelijke acties in tijdsvakken buiten de piekuren en stel vooraf tijdelijk hogere limieten per gebruiker in. Na afloop herstel ik de standaardwaarden via een script. Ook zinvol is een kleine <strong>Whitelist<\/strong> voor systeemrelevante accounts die nooit mogen worden afgeremd (bijvoorbeeld interne servicegebruikers). Ik documenteer elke uitzondering met begin- en eindtijd en streefwaarden, zodat latere analyses de afwijking kunnen verklaren. Zo blijft het beheer traceerbaar, zonder legitieme onderhoudswerkzaamheden te belemmeren.<\/p>\n\n<h2>WordPress en plug-ins: typische oorzaken aanpakken<\/h2>\n\n<p>In CMS-omgevingen zie ik vaak dure <strong>JOINs<\/strong>, dynamische widgets zonder cache en cron-taken die elk uur volledige tabellen doorzoeken. De governor biedt hier betrouwbare bescherming, maar ik pak de oorzaak ook aan in de applicatie zelf. Ik schakel de objectcache in, beperk het aantal zoekopdrachten en maak waar mogelijk gebruik van <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/database-connectie-pooling-hosting-poolscale\/\">Poolen van verbindingen<\/a>, om Connect\/Disconnect-pieken te voorkomen. In combinatie met duidelijke CPU\/IO-limieten verlaag ik de responstijden merkbaar en houd ik de <strong>Belasting<\/strong> beheersbaar. Deze combinatie bespaart supporttickets en vangt pieken op voordat ze de server belasten.<\/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\/07\/TechOffice_Datenbanklast_2943.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Schema- en indexonderhoud in de praktijk<\/h2>\n\n<p>Ik controleer regelmatig of tabellen en indexen nog steeds van toepassing zijn op de <strong>Toegangspatroon<\/strong> passen. Nieuwe functies en plug-ins brengen vaak subtiele wijzigingen aan in query\u2019s: een extra filter, een ander sorteercriterium \u2013 en de oude index werkt al niet meer. Daarom geef ik prioriteit aan indexen voor veelgebruikte WHERE-kolommen, en verminder ik <strong>overlappende indexen<\/strong> en vervang zoekopdrachten met het LIKE-voorvoegsel door nauwkeurigere velden. Voor archieftabellen maak ik gebruik van partitieconcepten of tijdstempelfilters om volledige scans te voorkomen. De governor vangt de gevolgen van slechte schema\u2019s op, maar het meest effici\u00ebnt is het om de gegevens <strong>toegankelijk<\/strong> te structureren.<\/p>\n\n<h2>Verbindingsbeheer: 500-fouten voorkomen<\/h2>\n\n<p>Te veel gelijktijdige verbindingen zorgen er vaak voor dat diensten vastlopen <strong>Time-outs<\/strong>, die zichtbaar worden als 500-fouten. Ik controleer eerst het aantal verbindingen per gebruiker en de bezettingsgraad van de threadpool. Als er aanwijzingen zijn voor een storm van verbindingen, stel ik de limieten strenger in en voer ik caching in op query- of objectniveau. Aanvullende uitleg hierover vindt u in het artikel over <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/database-connection-limits-500-fout-hosting-optimus\/\">500-fout door verbindingen<\/a> Typische oorzaken en maatregelen tegen dit knelpunt. Kortom, ik zorg ervoor dat de MySQL-stack goed beveiligd is en houd de <strong>Latency<\/strong> voorspelbaar.<\/p>\n\n<h2>Pooling en Keep-Alive op de juiste manier doseren<\/h2>\n\n<p>Ik ontwerp zwembaden <strong>klein, maar constant<\/strong>: voldoende om de gebruikelijke parallelliteit op te vangen, zonder de server te blokkeren met inactieve sessies. Lange keep-alive-tijden vangen pieken in de belasting op, maar mogen er niet toe leiden dat veel slapende verbindingen resources in beslag nemen. Daarom meet ik de verblijfsduur en inactiviteit per account en pas ik de poolgroottes en sessietime-outs dienovereenkomstig aan. In combinatie met de governor voorkom ik zo dat het wild opbouwen en afbreken van verbindingen CPU-capaciteit opslokt, terwijl tegelijkertijd te grote pools de threadpool onnodig belasten.<\/p>\n\n<h2>Monitoringcijfers correct interpreteren<\/h2>\n\n<p>Ik maak een duidelijk onderscheid tussen <strong>CPU<\/strong> en I\/O, omdat beide bronnen op totaal verschillende manieren beperkingen opleggen. Als het CPU-gebruik sterk stijgt zonder bijbehorende I\/O-waarden, wordt de verwerking vaak geblokkeerd door logica, parsing of een ineffici\u00ebnt plan; bij hoge I\/O-waarden en een laag CPU-gebruik wijzen volledige scans of ontbrekende indexen op het knelpunt. READ\/WRITE beoordeel ik altijd zonder cache, zodat ik de werkelijke schijfbelasting kan herkennen en niet alleen geheugentoegangen. Daarnaast kijk ik naar de verbindingsduur, actieve threads en de lengte van de query\u2019s om trage processen in een vroeg stadium op te sporen. Uit deze patronen volgt welke drempelwaarde ik instel en welk interval ik strakker afstel.<\/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\/07\/devdesk_cloudlinux_mysql_3743.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Rekening houden met hardware- en engine-factoren<\/h2>\n\n<p>De <strong>Opslagklasse<\/strong> bepaal ik welke grenswaarden haalbaar zijn. Op NVMe kan ik op korte termijn hogere READ\/WRITE-waarden toestaan, op HDD plan ik conservatiever en houd ik me strikter aan lange intervallen. Ik let bovendien op hoe de engine buffert: agressieve achtergrondschrijvers kunnen pieken afvlakken, maar ook schijnbaar \u201erustige\u201c fasen veroorzaken waarin schrijfbewerkingen achterblijven. Daarom breng ik governor-statistieken in verband met fysieke I\/O en wachttijden op het blokapparaat. Het doel is altijd een <strong>stabieler<\/strong> Mediaan in plaats van maximale doorvoersnelheden ten koste van de latentie.<\/p>\n\n<h2>Vergelijking tussen 'Monitor-only' en 'Abusen'<\/h2>\n\n<p>Ik gebruik de <strong>Monitor<\/strong>-only-modus om re\u00eble gebruiksprofielen te verzamelen en basislijnen af te leiden. Zodra ik plausibele grenswaarden heb vastgesteld, schakel ik over naar Abusen, zodat de governor accounts met overbelasting automatisch afremt. De eerste modus vermindert valse alarmen, de tweede voorkomt nevenschade tijdens echte pieken. Afhankelijk van mijn ervaringsniveau kan ik met strengere, lange intervallen werken en bij korte intervallen wat meer ruimte geven. Deze volgorde zorgt ervoor dat limieten niet op gevoel worden vastgesteld, maar op basis van een <strong>Meting<\/strong> volgen.<\/p>\n\n<h2>Uitrolplan en communicatie<\/h2>\n\n<p>Ik stel de Governor nooit in op \u201eBig Bang\u201c. De procedure is beproefd: 1) <strong>Inventaris<\/strong> van de actieve accounts, grove clustering op basis van belastingsprofielen. 2) <strong>Alleen monitor<\/strong> gedurende ten minste \u00e9\u00e9n tot twee weken, om weekpatronen in kaart te brengen. 3) Vaststellen van basislimieten per cluster en <strong>gecontroleerde uitrol<\/strong> in fasen, waarbij de KPI\u2019s (foutpercentage, P95-latentie, afbrekingspercentages) nauwlettend worden gevolgd. 4) Fijnafstemming en documentatie van uitzonderingen. Tegelijkertijd informeer ik klanten proactief over het doel \u201eFair Share\u201c, typische oorzaken van beperkingen en zinvolle optimalisaties. Transparantie vermindert het aantal vragen en vergroot de acceptatie van de limieten.<\/p>\n\n<h2>Replicatie, back-ups en speciale gebruikers beveiligen<\/h2>\n\n<p>Gebruikers die nauw betrokken zijn bij het systeem, zoals <strong>Replicatie-<\/strong> of <strong>Back-upgebruiker<\/strong> mogen niet onverwacht worden afgeremd. Ik wijs dergelijke accounts duidelijk toe, documenteer ze en sluit ze uit van automatische beperkingen. Voor back-ups plan ik leeslimieten die onder de opslagcomfortzone liggen, zodat de gebruikersbelasting daar niet onder lijdt. Bij replicatie let ik erop dat inhaalprocessen de productielast niet in gevaar brengen: korte intervallen iets ruimer, lange intervallen conservatief, zodat aanhoudend inhalen geen permanente rem wordt. Belangrijk blijft de duidelijke scheiding tussen <strong>Service-<\/strong> en klantaccounts, zodat de statistieken eenduidig blijven.<\/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\/07\/serverraum-intelligent-db-7812.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Noodprocedure bij acute overbelasting<\/h2>\n\n<p>Als er ondanks de limiet toch sprake is van merkbare degradatie, pas ik het aan <strong>Playbook<\/strong> ab: 1) Identificeer in dbtop het topaccount en verscherp tijdelijk de limieten daarvan. 2) Verlaag de maximale aantal verbindingen voor deze gebruiker om de threadpool te ontlasten. 3) Maak langlopende processen zichtbaar en optimaliseer of pauzeer opvallende query\u2019s met voorrang. 4) Bij een hoge systeembelasting de LVE-limieten van de boosdoener tijdelijk verlagen om het platform te stabiliseren. 5) Nadat de situatie is gekalmeerd, de instellingen stapsgewijs terugdraaien en de oorzaak definitief verhelpen (index, cache, code). Ik leg elke maatregel vast met het tijdstip en het gemeten effect, zodat toekomstige interventies sneller kunnen verlopen.<\/p>\n\n<h2>Kort samengevat: praktische richtlijnen<\/h2>\n\n<p>Ik ga voor duidelijk gescheiden <strong>Grenzen<\/strong> voor CPU, READ en WRITE, omdat elke bron een ander effect heeft. Ik begin voorzichtig, meet de effecten in de \u2018monitor-only\u2019-modus en stel grenzen in de \u2018abuse\u2019-modus zodra de grafieken duidelijk laten zien welke kant het opgaat. Ik hanteer strengere intervallen op de lange termijn en blijf onder de algemene LVE-limieten, zodat het tweede beschermingsniveau indien nodig zeker in werking treedt. Ik houd het aantal verbindingen in de gaten, begin met 30 sessies per account en pas dit aan afhankelijk van de werklast en het tijdstip van de dag. Ik combineer technische controle met het aanpakken van de oorzaken in de toepassing, want zo houd ik de <strong>Database<\/strong> betrouwbaar, eerlijk en snel voor alle projecten op dezelfde server.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>CloudLinux MySQL Governor vermindert de belasting van de database, beschermt de server tegen overbelasting en draagt bij aan eerlijke databaselimieten bij hosting.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20141,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-20148","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":"154","_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 Governor","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":"20141","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20148","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20148"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20148\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20141"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20148"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20148"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20148"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}