Nie wymiaruj\u0119 pul na podstawie intuicji, ale w oparciu o oczekiwan\u0105 r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 i \u015bredni czas trwania zapytania. Proste przybli\u017cenie: jednoczesny dost\u0119p u\u017cytkownik\u00f3w \u00d7 \u015brednia liczba jednoczesnych operacji bazodanowych na \u017c\u0105danie \u00d7 wsp\u00f3\u0142czynnik bezpiecze\u0144stwa. Je\u015bli API pod obci\u0105\u017ceniem obs\u0142uguje np. 150 jednoczesnych \u017c\u0105da\u0144, \u015brednio 0,3 nak\u0142adaj\u0105cych si\u0119 operacji bazy danych na \u017c\u0105danie i wybrano wsp\u00f3\u0142czynnik bezpiecze\u0144stwa 1,5, otrzymuj\u0119 68 (150 \u00d7 0,3 \u00d7 1,5) po\u0142\u0105cze\u0144 jako g\u00f3rn\u0105 granic\u0119 na instancj\u0119 aplikacji. Kr\u00f3tsze zapytania umo\u017cliwiaj\u0105 stosowanie mniejszych pul, natomiast d\u0142ugie transakcje wymagaj\u0105 raczej wi\u0119kszych bufor\u00f3w. Wa\u017cne: liczba ta musi odpowiada\u0107 sumie wszystkich serwer\u00f3w aplikacji i zawsze nale\u017cy pozostawi\u0107 rezerw\u0119 na zadania administracyjne i wsadowe. Zaczynam ostro\u017cnie, obserwuj\u0119 czasy oczekiwania i zwi\u0119kszam liczb\u0119 dopiero wtedy, gdy pula osi\u0105ga g\u00f3rn\u0105 granic\u0119, a baza danych ma jeszcze wolne zasoby.<\/p>\n
Pooling dzia\u0142a r\u00f3\u017cnie w zale\u017cno\u015bci od j\u0119zyka. W Javie cz\u0119sto stawiam na dopracowan\u0105 pul\u0119 JDBC z jasnymi limitami czasu i maksymalnym czasem \u017cycia. W Go precyzyjnie kontroluj\u0119 zachowanie i recykling za pomoc\u0105 SetMaxOpenConns, SetMaxIdleConns i SetConnMaxLifetime. Pule Node.js korzystaj\u0105 z restrykcyjnych rozmiar\u00f3w, poniewa\u017c blokady p\u0119tli zdarze\u0144 spowodowane powolnymi zapytaniami s\u0105 szczeg\u00f3lnie uci\u0105\u017cliwe. Python (np. SQLAlchemy) wymaga jasno zdefiniowanych rozmiar\u00f3w pul i strategii ponownego \u0142\u0105czenia, poniewa\u017c awarie sieci szybko powoduj\u0105 brzydkie \u0142a\u0144cuchy b\u0142\u0119d\u00f3w. PHP w klasycznej konfiguracji FPM osi\u0105ga jedynie ograniczone korzy\u015bci dzi\u0119ki pulowaniu pro-procesowemu; w tym przypadku planuj\u0119 surowe limity czasu i cz\u0119sto wol\u0119 zewn\u0119trzny pulator w PostgreSQL. We wszystkich przypadkach sprawdzam, czy sterownik obs\u0142uguje reaktywnie przygotowane instrukcje po stronie serwera i jak nawi\u0105zuje po\u0142\u0105czenia po ponownym uruchomieniu.<\/p>\n
Pooling dzia\u0142a niezawodnie tylko wtedy, gdy sesje po zwrocie do puli s\u0105 \u201eczyste\u201c. W przypadku PostgreSQL plus PgBouncer korzystam z trybu transakcyjnego, aby uzyska\u0107 wydajno\u015b\u0107 bez konieczno\u015bci przenoszenia stanu sesji. Przygotowane instrukcje mog\u0105 by\u0107 przy tym k\u0142opotliwe: w trybie sesji pozostaj\u0105 one niezmienne, natomiast w trybie transakcyjnym niekoniecznie. Dbam o to, aby framework albo rezygnowa\u0142 z powtarzanego przygotowywania, albo dzia\u0142a\u0142 z przezroczystym fallbackiem. Zmienne sesji, \u015bcie\u017ck\u0119 wyszukiwania i tabele tymczasowe wyra\u017anie usuwam lub unikam ich w logice aplikacji. W ten spos\u00f3b zapewniam, \u017ce nast\u0119pne wypo\u017cyczenie po\u0142\u0105czenia nie spowoduje nieprzewidzianego stanu sesji i nie spowoduje kolejnych b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/p>\n
W przypadku MySQL dbam o to, aby maksymalny czas \u017cycia po\u0142\u0105cze\u0144 w puli by\u0142 kr\u00f3tszy ni\u017c wait_timeout lub interactive_timeout. W ten spos\u00f3b ko\u0144cz\u0119 sesje w spos\u00f3b kontrolowany, zamiast by\u0107 \u201eodcinanym\u201c przez serwer. Umiarkowana warto\u015b\u0107 thread_cache_size mo\u017ce dodatkowo odci\u0105\u017cy\u0107 nawi\u0105zywanie i roz\u0142\u0105czanie po\u0142\u0105cze\u0144, je\u015bli jednak konieczne jest nawi\u0105zanie nowych sesji. Sprawdzam r\u00f3wnie\u017c, czy d\u0142ugie transakcje (np. z proces\u00f3w wsadowych) nie monopolizuj\u0105 slot\u00f3w w puli i w tym celu oddzielam osobne pule. Je\u015bli instancja ma \u015bcis\u0142\u0105 warto\u015b\u0107 max_connections, celowo planuj\u0119 10\u201320 procent rezerwy na konserwacj\u0119, w\u0105tki replikacji i sytuacje awaryjne. Ponadto unikam doprowadzania puli aplikacji bezpo\u015brednio do granicy \u2013 mniejsze, dobrze wykorzystane pule s\u0105 zazwyczaj szybsze ni\u017c du\u017ce, powolne \u201eparkingi\u201c.<\/p>\n
PostgreSQL skaluje po\u0142\u0105czenia gorzej ni\u017c MySQL, poniewa\u017c ka\u017cdy proces klienta samodzielnie rezerwuje zasoby. Dlatego te\u017c utrzymuj\u0119 max_connections na serwerze na konserwatywnym poziomie i przenosz\u0119 r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 do PgBouncer. Default_pool_size, min_pool_size i reserve_pool_size ustawiam tak, aby pod obci\u0105\u017ceniem oczekiwana \u0142adowno\u015b\u0107 by\u0142a amortyzowana, a w razie potrzeby istnia\u0142y rezerwy. Sensowne ustawienie serwera server_idle_timeout usuwa stare backendy bez przedwczesnego zamykania sesji, kt\u00f3re s\u0105 chwilowo nieaktywne. Kontrole stanu i serwer server_check_query pomagaj\u0105 szybko wykrywa\u0107 uszkodzone backendy. W trybie transakcyjnym osi\u0105gam najlepsze wykorzystanie, ale musz\u0119 \u015bwiadomie obchodzi\u0107 si\u0119 z zachowaniem przygotowanych instrukcji. Do cel\u00f3w konserwacyjnych planuj\u0119 ma\u0142\u0105 pul\u0119 administracyjn\u0105, kt\u00f3ra zawsze ma dost\u0119p niezale\u017cnie od aplikacji.<\/p>\n
W przypadku po\u0142\u0105cze\u0144 zabezpieczonych protoko\u0142em TLS uzgadnianie po\u0142\u0105czenia jest kosztowne \u2013 pooling pozwala tu uzyska\u0107 szczeg\u00f3lnie du\u017ce oszcz\u0119dno\u015bci. Dlatego w \u015brodowiskach produkcyjnych aktywuj\u0119 sensowne keepalive TCP, aby szybciej wykrywa\u0107 martwe po\u0142\u0105czenia po awariach sieci. Zbyt agresywne interwa\u0142y keepalive powoduj\u0105 jednak niepotrzebny ruch; wybieram praktyczne warto\u015bci \u015brednie i testuj\u0119 je w rzeczywistych op\u00f3\u017anieniach (chmura, mi\u0119dzyregionowe, VPN). Po stronie aplikacji dbam o to, aby limity czasu nie dzia\u0142a\u0142y tylko na \u201eAcquire\u201c puli, ale tak\u017ce na poziomie gniazda (limit czasu odczytu\/zapisu). W ten spos\u00f3b unikam zawieszaj\u0105cych si\u0119 \u017c\u0105da\u0144, gdy sie\u0107 jest po\u0142\u0105czona, ale w rzeczywisto\u015bci nie odpowiada.<\/p>\n
Pula nie mo\u017ce gromadzi\u0107 nieograniczonej liczby zapyta\u0144, poniewa\u017c w przeciwnym razie czas oczekiwania u\u017cytkownik\u00f3w stanie si\u0119 nieprzewidywalny. Dlatego ustalam jasne limity czasu pozyskiwania, odrzucam przeterminowane \u017c\u0105dania i odpowiadam w kontrolowany spos\u00f3b komunikatami o b\u0142\u0119dach, zamiast pozwala\u0107 na dalszy wzrost kolejki. Dla mieszanych obci\u0105\u017ce\u0144 definiuj\u0119 oddzielne pule: API odczytu, API zapisu, zadania wsadowe i administracyjne. W ten spos\u00f3b zapobiegam sytuacji, w kt\u00f3rej jeden raport zajmuje wszystkie sloty i spowalnia proces realizacji transakcji. W razie potrzeby dodaj\u0119 na poziomie aplikacji lekkie ograniczenie szybko\u015bci lub procedur\u0119 token bucket dla ka\u017cdego punktu ko\u0144cowego. Celem jest przewidywalno\u015b\u0107: wa\u017cne \u015bcie\u017cki pozostaj\u0105 responsywne, a mniej krytyczne procesy s\u0105 ograniczane.<\/p>\n
Zadania wsadowe, importy i migracje schemat\u00f3w powinny by\u0107 umieszczane w osobnych, \u015bci\u015ble ograniczonych pulach. Nawet przy niskiej cz\u0119stotliwo\u015bci pojedyncze, d\u0142ugie zapytania mog\u0105 blokowa\u0107 g\u0142\u00f3wn\u0105 pul\u0119. Dla proces\u00f3w migracyjnych ustawiam mniejsze rozmiary pul i d\u0142u\u017csze limity czasu \u2013 tam cierpliwo\u015b\u0107 jest akceptowalna, ale nie w przep\u0142ywach pracy u\u017cytkownik\u00f3w. W przypadku skomplikowanych raport\u00f3w dziel\u0119 prac\u0119 na mniejsze cz\u0119\u015bci i cz\u0119\u015bciej zatwierdzam zmiany, aby szybciej zwalnia\u0107 sloty. W przypadku tras ETL planuj\u0119 dedykowane przedzia\u0142y czasowe lub oddzielne repliki, aby nie obci\u0105\u017ca\u0107 interaktywnego u\u017cytkowania. Takie rozdzielenie znacznie ogranicza liczb\u0119 eskalacji i u\u0142atwia rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w.<\/p>\n
W przypadku wdro\u017ce\u0144 typu rolling deployment wcze\u015bnie wycofuj\u0119 instancje z load balancera (readiness), czekam, a\u017c pule si\u0119 opr\u00f3\u017cni\u0105, a dopiero potem ko\u0144cz\u0119 procesy. Pula zamyka pozosta\u0142e po\u0142\u0105czenia w spos\u00f3b kontrolowany; Max-Lifetime zapewnia regularn\u0105 rotacj\u0119 sesji. Po ponownym uruchomieniu bazy danych wymuszam nowe po\u0142\u0105czenia po stronie aplikacji, zamiast polega\u0107 na p\u00f3\u0142martwych gniazdach. Testuj\u0119 ca\u0142y cykl \u017cycia \u2013 uruchomienie, obci\u0105\u017cenie, b\u0142\u0119dy, ponowne uruchomienie \u2013 w \u015brodowisku stagingowym z realistycznymi limitami czasu. W ten spos\u00f3b zapewniam stabilno\u015b\u0107 aplikacji nawet w niestabilnych fazach.<\/p>\n
Na poziomie systemu sprawdzam limity deskryptor\u00f3w plik\u00f3w i dostosowuj\u0119 je do oczekiwanej liczby jednoczesnych po\u0142\u0105cze\u0144. Zbyt niski limit ulimit powoduje trudne do zidentyfikowania b\u0142\u0119dy pod obci\u0105\u017ceniem. Obserwuj\u0119 r\u00f3wnie\u017c \u015blad pami\u0119ci na po\u0142\u0105czenie (szczeg\u00f3lnie w przypadku PostgreSQL) i bior\u0119 pod uwag\u0119, \u017ce wy\u017csze warto\u015bci max_connections po stronie bazy danych zajmuj\u0105 nie tylko procesor, ale tak\u017ce pami\u0119\u0107 RAM. Na poziomie sieci zwracam uwag\u0119 na obci\u0105\u017cenie port\u00f3w, liczb\u0119 gniazd TIME_WAIT i konfiguracj\u0119 port\u00f3w efemerycznych, aby unikn\u0105\u0107 wyczerpania. Wszystkie te aspekty zapobiegaj\u0105 awarii prawid\u0142owo zwymiarowanej puli na zewn\u0119trznych granicach.<\/p>\n
Opr\u00f3cz czasu oczekiwania, d\u0142ugo\u015bci kolejki i wska\u017anika b\u0142\u0119d\u00f3w oceniam rozk\u0142ad czas\u00f3w wykonywania zapyta\u0144: P50, P95 i P99 pokazuj\u0105, czy warto\u015bci odstaj\u0105ce blokuj\u0105 sloty puli ponadproporcjonalnie d\u0142ugo. Koreluj\u0119 te warto\u015bci z metrykami CPU, IO i blokadami w bazie danych. W PostgreSQL statystyki poolera daj\u0105 mi jasny obraz wykorzystania, trafie\u0144\/b\u0142\u0119d\u00f3w i zachowania czasowego. W MySQL zmienne statusu pomagaj\u0105 oszacowa\u0107 cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 nowych po\u0142\u0105cze\u0144 i wp\u0142yw thread_cache. Ta kombinacja szybko pokazuje, czy problem le\u017cy po stronie puli, zapytania czy konfiguracji bazy danych.<\/p>\n
Symuluj\u0119 nie tylko surowe \u017c\u0105dania na sekund\u0119, ale tak\u017ce rzeczywiste zachowanie po\u0142\u0105czenia: sta\u0142e rozmiary puli na u\u017cytkownika wirtualnego, realistyczne czasy my\u015blenia oraz mieszank\u0119 kr\u00f3tkich i d\u0142ugich zapyta\u0144. Test obejmuje fazy rozgrzewki, przyspieszenia, plateau i wyhamowania. Sprawdzam r\u00f3wnie\u017c scenariusze awarii: restart bazy danych, awarie sieci, ponowne rozpoznawanie DNS. Dopiero gdy pula, sterownik i aplikacja konsekwentnie przetrwaj\u0105 te sytuacje, uznaj\u0119 konfiguracj\u0119 za niezawodn\u0105.<\/p>\n
W przypadku planowanych zmian hase\u0142 dla u\u017cytkownik\u00f3w baz danych koordynuj\u0119 rotacj\u0119 z pul\u0105: albo poprzez faz\u0119 podw\u00f3jnego u\u017cytkownika, albo poprzez szybkie usuwanie istniej\u0105cych sesji. Pula musi by\u0107 w stanie nawi\u0105zywa\u0107 nowe po\u0142\u0105czenia przy u\u017cyciu wa\u017cnych po\u015bwiadcze\u0144 bez gwa\u0142townego przerywania bie\u017c\u0105cych transakcji. Dodatkowo sprawdzam, czy logi nie zawieraj\u0105 wra\u017cliwych ci\u0105g\u00f3w po\u0142\u0105cze\u0144 i czy TLS jest prawid\u0142owo wymuszane, gdy jest to wymagane.<\/p>\n
Je\u015bli baza danych jest ograniczona przez blokady, IO lub CPU, wi\u0119ksza pula nie przyspiesza dzia\u0142ania, a jedynie wyd\u0142u\u017ca kolejk\u0119. W takim przypadku zmniejszam pul\u0119, dbam o szybkie wykrywanie b\u0142\u0119d\u00f3w i optymalizuj\u0119 zapytania lub indeksy. Cz\u0119sto postrzegana wydajno\u015b\u0107 wzrasta, poniewa\u017c \u017c\u0105dania szybciej ko\u0144cz\u0105 si\u0119 niepowodzeniem lub s\u0105 bezpo\u015brednio zwracane, zamiast d\u0142ugo si\u0119 zawiesza\u0107. W praktyce jest to cz\u0119sto najszybszy spos\u00f3b na uzyskanie stabilnych czas\u00f3w odpowiedzi, dop\u00f3ki nie zostanie usuni\u0119ta rzeczywista przyczyna.<\/p>\n
Efektywne \u0142\u0105czenie zasob\u00f3w pozwala zaoszcz\u0119dzi\u0107 na kosztownych Nad g\u0142ow\u0105<\/strong>, zmniejsza liczb\u0119 timeout\u00f3w i kontroluje wykorzystanie bazy danych. Stawiam na konserwatywne rozmiary pul, rozs\u0105dne timeouty i konsekwentny recykling, aby sesje pozostawa\u0142y aktualne. MySQL korzysta z solidnych pul opartych na aplikacjach, a PostgreSQL z lekkich pul, takich jak PgBouncer. Obserwacja przewa\u017ca nad intuicj\u0105: pomiary czasu oczekiwania, d\u0142ugo\u015bci kolejki i wska\u017anika b\u0142\u0119d\u00f3w pokazuj\u0105, czy limity s\u0105 skuteczne. Kto we\u017amie sobie te punkty do serca, zyska szybkie czasy odpowiedzi, spokojne szczyty i architektur\u0119, kt\u00f3ra niezawodnie si\u0119 skaluje.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dowiedz si\u0119, dlaczego \u0142\u0105czenie baz danych jest tak wa\u017cne w hostingu. Poznaj dzia\u0142anie \u0142\u0105czenia po\u0142\u0105cze\u0144 i dowiedz si\u0119, w jaki spos\u00f3b hosting z \u0142\u0105czeniem baz danych znacz\u0105co poprawia wydajno\u015b\u0107 Twoich aplikacji internetowych.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":15907,"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-15914","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":"1983","_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-Pooling","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":"15907","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15914","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15914"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15914\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15907"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15914"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15914"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15914"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}