{"id":20794,"date":"2026-08-19T11:49:58","date_gmt":"2026-08-19T09:49:58","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/mariadb-buffer-pool-sizing-performance-guidespeicher\/"},"modified":"2026-08-19T11:49:58","modified_gmt":"2026-08-19T09:49:58","slug":"mariadb-bufferpool-dimensionering-prestatiegidsgeheugen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/mariadb-buffer-pool-sizing-performance-guidespeicher\/","title":{"rendered":"MariaDB-bufferpoolgrootte: praktische gids en vuistregels voor de InnoDB-bufferpool"},"content":{"rendered":"<p>Ik laat zien hoe ik de <strong>Bufferpool<\/strong> in MariaDB op een praktijkgerichte manier dimensioneren, zodat de actieve dataset grotendeels in het RAM-geheugen ligt en lees- en schrijftoegangen nauwelijks hoeven te wachten op trage opslag. Daarbij hanteer ik duidelijke vuistregels voor de InnoDB-bufferpool, houd ik de hit-rate en I\/O in de gaten en pas ik de grootte stapsgewijs aan, zonder het besturingssysteem of de diensten te benadelen.<\/p>\n\n<h2>Centrale punten<\/h2>\n<p>De volgende kernpunten geven je een snel overzicht, zodat je weloverwogen beslissingen kunt nemen.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Aandeel RAM<\/strong>: 60\u201380 % op speciale DB-servers, 40\u201360 % op gedeelde hosts<\/li>\n  <li><strong>Actieve gegevens<\/strong>: 80\u201390 % van de Hot-gegevens moeten in de pool passen<\/li>\n  <li><strong>Raakpercentage<\/strong>: Streefwaarde vanaf 99 %, anders I\/O en latenties controleren<\/li>\n  <li><strong>Stap voor stap<\/strong> Aanpassing: valideren in stappen van 10\u201320 %<\/li>\n  <li><strong>Algemeen overzicht<\/strong>: Meedenken over OS-cache, verbindingen, logbestanden en diensten<\/li>\n<\/ul>\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\/08\/mariadb-buffer-8321.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>De rol van de InnoDB-bufferpool<\/h2>\n<p>De InnoDB-cache bewaart veelgebruikte gegevens- en indexpagina\u2019s in de <strong>RAM<\/strong> en vermindert zo het aantal dure toegangen tot de gegevensdrager. Hoe groter deze opslagruimte, hoe vaker de engine query\u2019s rechtstreeks uit de <strong>Cache<\/strong> en hoe lager de latentie is. Voor productieve installaties is de juiste instelling van `innodb_buffer_pool_size` een van de meest effectieve maatregelen, omdat deze een directe invloed heeft op de lees- en schrijfpaden. Ik geef daarom eerst prioriteit aan de buffer boven andere instellingen, zodat workloads een constante werklast aantreffen. Wie dieper in de praktische stappen wil duiken, vindt in deze beknopte <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/mysql-bufferpool-databaseprestatieoptimalisatie\/\">Bufferpool optimalisatie<\/a> extra stof tot nadenken.<\/p>\n\n<h2>Vuistregel: percentage van het beschikbare RAM-geheugen<\/h2>\n<p>Ik stem de grootte van de pool eerst af op de beschikbare <strong>Werkgeheugen<\/strong>, niet op het totale fysieke RAM, mochten er nog andere diensten draaien. Op een pure databaseserver reserveer ik doorgaans tussen de 60 en 80 procent voor innodb_buffer_pool_size, op een gecombineerde host tussen de 40 en 60 procent. Deze marge biedt voldoende ruimte voor de bestandssysteemcache, verbindingen en achtergrondprocessen, zonder dat de <strong>Buffer<\/strong> laag te houden. Vervolgens controleer ik onder re\u00eble belasting of de streefwaarden voor de hit-rate en I\/O worden gehaald. Om mee te beginnen zijn de volgende richtwaarden nuttig; deze pas ik daarna op basis van echte meetwaarden nauwkeurig aan.<\/p>\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Fysiek RAM-geheugen<\/th>\n      <th>Typische bufferpool (speciale databaseserver)<\/th>\n      <th>Reserve voor besturingssystemen en diensten<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>4 GB<\/td>\n      <td>2,0\u20132,8 GB<\/td>\n      <td>1,2\u20132,0 GB<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>8 GB<\/td>\n      <td>4,0\u20135,6 GB<\/td>\n      <td>2,4\u20134,0 GB<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>16 GB<\/td>\n      <td>10\u201312 GB<\/td>\n      <td>4\u20136 GB<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>32 GB<\/td>\n      <td>20\u201324 GB<\/td>\n      <td>8\u201312 GB<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>64 GB<\/td>\n      <td>40\u201348 GB<\/td>\n      <td>16\u201324 GB<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/mariadb_buffer_pool_guide_7384.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Actief record: zo bepaal ik de grootte<\/h2>\n<p>De RAM-regel geeft een uitgangswaarde, maar de <strong>actief<\/strong> De dataset bepaalt de doelomvang. Ik breng eerst de omvang van de belangrijkste tabellen, inclusief indexen, in kaart en richt me op de echt veelgebruikte structuren. Vervolgens breng ik de meest voorkomende query's in verband met deze tabellen, bijvoorbeeld via het slow-log of prestatiegegevens. Als 80 tot 90 procent van de 'hot'-gegevens in de pool past, verwerkt de engine het grootste deel van de leesverzoeken zonder extra <strong>Schijf-I\/O<\/strong>. Als de middelen niet toereikend zijn, geef ik voorrang aan de meest cruciale tabellen of breid ik de pool in gematigde stappen uit.<\/p>\n\n<h2>Hit-rate en I\/O-belasting meten<\/h2>\n<p>Of de maat goed zit, beoordeel ik aan de hand van de <strong>Raakpercentage<\/strong> van de bufferpool en de I\/O-cijfers van het opslagsubsysteem. Als het percentage continu merkbaar onder de 99 procent ligt, controleer ik tegelijkertijd het aantal lees- en schrijfbewerkingen per seconde en de responstijden van afzonderlijke query\u2019s. Een aanhoudend hoge I\/O-doorvoer bij een gematigd aantal gebruikers duidt vaak op een te kleine <strong>Buffer<\/strong> . In dat geval vergroot ik de poolgrootte zolang er nog ongebruikte RAM beschikbaar is en het systeem nog niet begint te swappen. Voor methodische fijnafstemming is deze compacte <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/database-buffer-cache-hit-rate-optimalisatie-gids-datastroom\/\">Handleiding voor de hit-rate<\/a> met praktijkgerichte controlepunten.<\/p>\n\n<h2>Snel kengetallen bepalen: praktijkvragen<\/h2>\n<p>In de praktijk bereken ik de hit-rate rechtstreeks op basis van statuswaarden en krijg ik zo snel een indicatie of de pool te klein is of dat volledige scans\/ineffici\u00ebnte schema\u2019s het aantal cache-hits drukken.<\/p>\n<pre><code>-- Geschatte hit-ratio:\nSHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_read_requests';\nSHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_reads';\n-- Formule: 1 - (Innodb_buffer_pool_reads \/ Innodb_buffer_pool_read_requests)<\/code><\/pre>\n<p>Daarnaast geven de volgende waarden mij richting:<\/p>\n<ul>\n  <li>Innodb_pages_read\/Innodb_pages_written: verhouding tussen lees- en schrijfbelasting<\/li>\n  <li>Innodb_buffer_pool_pages_dirty: aantal vuile pagina's (Dirty Pages)<\/li>\n  <li>Innodb_checkpoint_age en checkpointduur (via SHOW ENGINE INNODB STATUS)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Als ik deze gegevens combineer met iostat\/vmstat, kan ik snel zien of de bottleneck bij de CPU, het geheugen of de opslag ligt. Een duidelijk stijgend aantal `innodb_buffer_pool_reads` bij een stabiel aantal query's is voor mij een duidelijk signaal om de pool te vergroten of de queryplannen te controleren.<\/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\/08\/mariadb-buffer-pool-sizing-guide-5121.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Praktische tuning: stap voor stap<\/h2>\n<p>Ik begin met een conservatieve <strong>Instelling<\/strong> op basis van het RAM-aandeel en houd ik het systeem onder belasting in de gaten. Daarna verzamel ik gegevens over de hit-rate, I\/O, swap en CPU-gebruik om de volgende stappen goed te kunnen afstemmen. Vervolgens pas ik de `innodb_buffer_pool_size` aan in stappen van 10\u201320 procent en let ik op de compatibiliteit met de chunkgrootte en het maximale aantal chunks. Moderne MariaDB-versies maken dynamische aanpassingen mogelijk, waardoor ik wijzigingen tijdens onderhoudsvensters kort kan houden. Na elke aanpassing vergelijk ik de responstijden van centrale query\u2019s, zodat het voordeel van de grotere <strong>Caches<\/strong> meetbaar blijft.<\/p>\n\n<h2>Online formaataanpassing in de praktijk<\/h2>\n<p>Bij online wijzigingen ga ik gestructureerd te werk om versnippering en onnodige reorganisaties te voorkomen:<\/p>\n<ol>\n  <li>Ik controleer <strong>innodb_buffer_pool_chunk_size<\/strong> en <strong>innodb_buffer_pool_instances<\/strong>, zodat de nieuwe streefwaarde door de combinatie van instantie- en chunkgroottes duidelijk kan worden weergegeven.<\/li>\n  <li>Ik vergroot de afmeting met <strong>SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = \u2026<\/strong> in kleine stapjes en houd het RAM-gebruik en eventuele pieken in de latentie direct in de gaten.<\/li>\n  <li>Ondertussen houd ik de \u2018dirty pages\u2019, de activiteit van de \u2018page cleaner\u2019 en de duur van de checkpoints in de gaten om bijwerkingen uit te sluiten.<\/li>\n  <li>Ik leg de basiswaarden v\u00f3\u00f3r en na de wijziging vast (hit-rate, 95e\/99e percentiel van de responstijden), zodat de maatregel objectief kan worden beoordeeld.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bij aanzienlijke uitbreidingen houd ik bovendien rekening met een korte onderhoudsperiode, omdat het intern herschikken van chunks, afhankelijk van de versie, het aantal instanties en het belastingsprofiel, tijd kan kosten.<\/p>\n\n<h2>Beperkingen en technische randvoorwaarden<\/h2>\n<p>Zeer kleine zwembaden hebben weinig nut, omdat de administratieve rompslomp en het aantal mislukte toegangen dan onevenredig hoog worden; te grote instellingen beperken daarentegen <strong>OS-bronnen<\/strong> onnodig. Vanaf bepaalde omvang kan de optie `innodb_buffer_pool_instances` het aantal blokkeringen verminderen, terwijl recentere aanbevelingen weer een lager aantal instanties aanraden. Ik houd het aantal instanties zo laag mogelijk en verhoog het pas als er daadwerkelijke contention zichtbaar wordt. Bij het online aanpassen van de grootte let ik op de <strong>Chunkgrootte<\/strong>, zodat de nieuwe waarde correct wordt overgenomen en er geen prestatieverlies optreedt. Ik stel bovengrenzen per instantie op pragmatische wijze vast om de administratieve overhead en fragmentatie te beperken.<\/p>\n\n<h2>NUMA, HugePages en Swappiness<\/h2>\n<p>Bij grotere hosts houd ik rekening met de <strong>NUMA-topologie<\/strong>, zodat de bufferpool niet per ongeluk op een node \u201euitdroogt\u201c. Ik gebruik een gelijkmatige geheugenverdeling (interleaved) of wijs de dienst gericht toe als de belasting sterk lokaal is. <strong>Transparante enorme pagina's<\/strong> schakel ik uit om voorspelbaar latentiegedrag te voorkomen en gebruik ik statische HugePages alleen daar waar ze aantoonbaar voordelen opleveren. De Linux-parameter <strong>vm.swappiness<\/strong> Ik houd deze instelling conservatief (laag), zodat de kernel niet te agressief uitlaadt en de InnoDB-cache zijn veelgebruikte gegevens in het RAM kan bewaren.<\/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\/08\/buffer_pool_sizing_office_4729.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Totaaloverzicht van de opslagruimte<\/h2>\n<p>Bij een goede maatbepaling wordt rekening gehouden met het geheel <strong>Energiebalans<\/strong> van de machine en niet alleen de InnoDB-cache. Ik reserveer ruimte voor de bestandssysteemcache, verbindingen, logbestanden, achtergrondprocessen en eventueel andere applicaties. Voor InnoDB-intensieve workloads houd ik de MyISAM-key-buffer klein, zodat er geen onnodige reserves worden gebonden. Op shared hosting-servers bereken ik de benodigde ruimte conservatiever, om pieken in de belasting door webservers, PHP-FPM of cachingdiensten op te vangen. Deze combinatie voorkomt knelpunten en draagt bij aan een gelijkmatige <strong>Reactietijden<\/strong> met.<\/p>\n\n<h2>Containers en virtualisatie<\/h2>\n<p>Bij containers en VM\u2019s let ik erop dat het procesoverzicht op <strong>beschikbaar RAM-geheugen<\/strong> (cgroups\/Quota) overeenkomt met de daadwerkelijke toewijzing. Balloning, overcommit en strikte geheugenlimieten leiden anders tot onverwacht swappen of OOM-kills. Ik bereken de bufferpool op basis van de <em>gegarandeerde<\/em> Het werkgeheugen binnen de gast en houd daarnaast ook de hostzijde in de gaten, zodat er geen verborgen knelpunten ontstaan.<\/p>\n\n<h2>Praktijkvoorbeelden van veelvoorkomende scenario's<\/h2>\n<p>Op een kleine VPS met 4 GB ben ik van plan om ongeveer 2 GB te reserveren voor de <strong>Buffer<\/strong> zodat de webserver, PHP en het besturingssysteem voldoende ruimte overhouden en er geen swap ontstaat. Een middelgrote databaseserver met 16 GB streeft naar 10\u201312 GB, waardoor intranet-applicaties met veel korte transacties profiteren van een hoge <strong>Raakpercentage<\/strong> profiteren. Een OLTP-host van 64 GB komt vaak uit op 40\u201348 GB en controleert bovendien of het zinvol is om meerdere instanties in te zetten. In alle gevallen valideer ik de wijziging na korte tijd opnieuw en pas ik deze aan het werkelijke gebruiksgedrag aan. Zo houd ik opslag en I\/O in een gezond evenwicht, in plaats van alleen op een statisch getal te vertrouwen.<\/p>\n\n<h2>OLTP versus rapportage en langlopende processen<\/h2>\n<p>Verschillende <strong>Toegangspatroon<\/strong> hebben een grote invloed op de ideale grootte van de pool. OLTP-workloads profiteren hier vooral van als de hot-set in het RAM past en de LRU-wachtrij stabiel blijft. Rapportage- of ETL-taken met grote scans kunnen de cache daarentegen \u201everdringen\u201c. Daarom vertrouw ik op <strong>innodb_old_blocks_time<\/strong>, zodat volledige scans de drukbezochte pagina\u2019s in de Young-Sublist niet meteen overschrijven. Tegelijkertijd plan ik zware rapportages in tijdens daluren of voer ik ze afzonderlijk uit op replica\u2019s, zodat de primaire server zijn latentiedoelstellingen haalt.<\/p>\n\n<h2>Interactie met andere parameters<\/h2>\n<p>Het zwembad heeft het grootste effect, maar andere <strong>Parameters<\/strong> maken het plaatje compleet. Ik let op `innodb_log_file_size` en `innodb_log_buffer_size`, zodat schrijfpaden effici\u00ebnt blijven en er niet te vaak checkpoints plaatsvinden. Instellingen voor verbindingen en threads stemmen de parallelliteit af op het workloadprofiel. Ik optimaliseer flush-strategie\u00ebn en checkpointing-logica zodanig dat piekbelastingen minder sterk doorklinken. Pas wanneer de centrale <strong>Buffer<\/strong> Als je degelijk te werk gaat, zijn deze fijne afwerkingen echt de moeite waard.<\/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\/08\/mariadb_bufferpool_guide_8423.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Redo-log, vuile pagina\u2019s en checkpoints<\/h2>\n<p>De schrijfbelasting en de bufferomvang hangen nauw samen met de <strong>Redo-log-capaciteit<\/strong> en is gekoppeld aan het aantal vuile pagina\u2019s. Als de pool groter is, kunnen er meer vuile pagina\u2019s ontstaan; als de redo-logs te klein zijn, dwingt InnoDB vaker checkpoints af en veroorzaakt dit piekbelasting. Ik ben daarom van mening dat <strong>innodb_log_file_size<\/strong> en stel de log-pool af op de schrijfsnelheid en meet de duur van het checkpoint. Met <strong>innodb_max_dirty_pages_pct<\/strong> (en de bijbehorende low-watermark-instelling) stel ik in vanaf wanneer er agressiever wordt doorgespoeld. Op SSD\u2019s schakel ik traditioneel HDD-gerichte optimalisaties uit, zoals <strong>innodb_flush_neighbors<\/strong>, terwijl ik op draaiende platen eerder conservatief flush speel. De <strong>innodb_flush_method<\/strong> Ik kies dit op basis van het bestandssysteem en de controller om dubbele caching te voorkomen en consistente latenties te bereiken.<\/p>\n\n<h2>Invloeden op opslag: SSD versus HDD<\/h2>\n<p>Hoe trager de opslag, hoe meer een royale bufferpool bijdraagt aan de latentie. Op snelle NVMe-SSD's blijft de dimensionering belangrijk, maar het verschil tussen een hit-rate van 95 % en 99 % is minder merkbaar dan op een op HDD's gebaseerde infrastructuur. Ik houd de wachtrijdiepte, latentiepercentielen en schrijfversterking in de gaten. Als de I\/O-paden al op hun limiet zitten, pak ik de volgende zaken in deze volgorde aan: queryplannen, indexen, bufferpool, redo-logs en ten slotte de opslagcapaciteit.<\/p>\n\n<h2>Monitoring in de praktijk<\/h2>\n<p>Blijvend succes vereist betrouwbare <strong>Metriek<\/strong>. Ik combineer gegevens uit het Performance-schema met systeemstatistieken om de hit-rate, I\/O-belasting, RAM-gebruik en swap-gebruik in de gaten te houden. Een hoge leesbelasting bij een dalende hit-rate duidt meestal erop dat er onvoldoende ruimte is of dat queryplannen ineffici\u00ebnt werken. Om snel aan de slag te gaan met het meten via het Performance Schema, gebruik ik dit <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/nl\/mysql-performance-schema-monitoring-tool\/\">Controle-instrument<\/a> ter indicatie. De correlatie blijft belangrijk: ik beoordeel dit alleen op basis van het samenspel tussen cache-treffers, I\/O en opvragingstijden <strong>Resultaat<\/strong> juist.<\/p>\n\n<h2>Buffer-opstart en persistentie<\/h2>\n<p>Na een herstart wil ik de opwarmfase kort houden. Ik activeer de <strong>Dump\/Load<\/strong> van de bufferpool tijdens het afsluiten en opstarten, zodat veelgebruikte pagina\u2019s sneller weer in het RAM terechtkomen. Daarnaast laad ik gericht \u2018hot\u2019-tabellen vooraf (bijvoorbeeld via gekalibreerde SELECT-opdrachten), als het patroon erg stabiel is. Het blijft daarbij van cruciaal belang om het besturingssysteem niet te overbelasten: ik houd RAM, I\/O en CPU in de gaten terwijl de cache zich vult, en geef voorrang aan de productiewerkbelasting boven agressieve preloads.<\/p>\n\n<h2>Korte checklist voor het dagelijks leven<\/h2>\n<ul>\n  <li>Startwaarde instellen: 60\u201380 % RAM (exclusief) of 40\u201360 % (gedeeld) \u2013 zorg voor voldoende ruimte voor het besturingssysteem.<\/li>\n  <li>Hot-set bepalen: tabellen en indexen van de meest gebruikte query\u2019s bij elkaar optellen, 80\u201390% %-dekking.<\/li>\n  <li>Hit-percentage meten: 1 \u2212 (reads\/read_requests) \u2265 99; streven naar %; controleer parallelle I\/O en responstijden.<\/li>\n  <li>Verhoog in stappen van % (10\u201320), en controleer na elke stap de latenties, dirty pages en checkpoints.<\/li>\n  <li>Redo-logs en flush-strategie aanpassen aan de schrijfbelasting, pieken in checkpoints afvlakken.<\/li>\n  <li>Controleer NUMA\/Swappiness\/THP, houd je aan de containerlimieten en vermijd swap zoveel mogelijk.<\/li>\n  <li>De warm-up versnellen (Dump\/Load), volledige scans met old_blocks_time \u201eontstoren\u201c.<\/li>\n  <li>Als er ondanks een grote pool nog steeds vertragingen optreden: onderzoek de plannen\/indexen\/vergrendelingen \u2013 beperk je niet tot het vergroten van het RAM-geheugen.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Kort samengevat<\/h2>\n<p>Ik dimensioneer de <strong>Buffer<\/strong> Eerst bekijk ik het beschikbare RAM-geheugen en daarna vergelijk ik de actieve gegevens met het daadwerkelijke gebruik. Het doel blijft dat ongeveer 80\u201390 procent van de \u2018hot\u2019-gegevens in de pool past en dat de hit-rate rond de 99 procent ligt. Vervolgens verfijn ik dit in stappen van 10\u201320 procent, totdat de I\/O en responstijden in balans zijn. Ik houd consequent rekening met de beperkingen door instanties, chunkgroottes en de totale behoefte van het systeem, zodat er geen knelpunten ontstaan. Deze combinatie van duidelijke richtlijnen, metingen en gerichte aanpassingen zorgt ervoor dat je MariaDB-instantie betrouwbaar werkt en met weinig <strong>Latency<\/strong> werkt.<\/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\/08\/buffer-pool-szenario-4937.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Een praktijkgerichte handleiding voor het bepalen van de omvang van de MariaDB-bufferpool, met duidelijke vuistregels en voorbeeldwaarden. Ontdek hoe u de InnoDB-bufferpool optimaal kunt dimensioneren om de prestaties van uw MariaDB-database aanzienlijk te verbeteren. De nadruk ligt op het bepalen van de omvang van de bufferpool voor stabiele workloads.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20787,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-20794","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":"139","_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":"Buffer Pool","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":"20787","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20794","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=20794"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20794\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20787"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20794"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20794"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20794"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}