{"id":20930,"date":"2026-08-23T15:05:18","date_gmt":"2026-08-23T13:05:18","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/mariadb-query-optimizer-intern-erklaert-sql-tuning-insight\/"},"modified":"2026-08-23T15:05:18","modified_gmt":"2026-08-23T13:05:18","slug":"wglad-w-dzialanie-wewnetrzne-optymalizatora-zapytan-mariadb-wglad-w-tuning-sql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/mariadb-query-optimizer-intern-erklaert-sql-tuning-insight\/","title":{"rendered":"Wewn\u0119trzne dzia\u0142anie optymalizatora zapyta\u0144 MariaDB: podstawy, schematy i praktyka"},"content":{"rendered":"<p>Wyja\u015bni\u0119 to <strong>Optymalizator MariaDB<\/strong> z praktyki: jak tworzy plany, szacuje koszty i dlaczego czasami si\u0119 myli. Jak skutecznie analizowa\u0107 plan wykonania SQL, sensownie stosowa\u0107 indeksy i kierowa\u0107 optymalizatorem w oparciu o fakty, a nie przeczucia.<\/p>\n\n<h2>Punkty centralne<\/h2>\n\n<p>Na pocz\u0105tek pokr\u00f3tce podsumuj\u0119 najwa\u017cniejsze elementy, aby\u015b m\u00f3g\u0142 w\u0142a\u015bciwie zorientowa\u0107 si\u0119 w kolejnych sekcjach i <strong>Przegl\u0105d<\/strong> zachowujesz.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Fazy<\/strong>: Analiza, przygotowanie, optymalizacja i wykonanie stanowi\u0105 cykl \u017cycia ka\u017cdego zapytania.<\/li>\n  <li><strong>Model koszt\u00f3w<\/strong>: Warto\u015bci czasowe w mikrosekundach okre\u015blaj\u0105 wyb\u00f3r indeks\u00f3w, skanowanie oraz kolejno\u015b\u0107 po\u0142\u0105cze\u0144.<\/li>\n  <li><strong>Statystyki<\/strong>: Kardynalno\u015b\u0107 i histogramy maj\u0105 wp\u0142yw na oszacowanie selektywno\u015bci.<\/li>\n  <li><strong>Przejrzysto\u015b\u0107<\/strong>: Polecenia EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE oraz Optimizer Trace pozwalaj\u0105 zajrze\u0107 do \u201eczarnej skrzynki\u201d.<\/li>\n  <li><strong>Strojenie<\/strong>: Indeksy, przepisywanie zapyta\u0144, polecenie ANALYZE TABLE oraz parametry kosztowe zwi\u0119kszaj\u0105 szybko\u015b\u0107 dzia\u0142ania.<\/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-query-plans-9842.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Cykl \u017cycia zapytania w MariaDB<\/h2>\n\n<p>Zanim powstanie plan, zapytanie przechodzi przez cztery etapy, kt\u00f3re na co dzie\u0144 celowo sprawdzam, aby <strong>Przyczyny<\/strong> wykrywania spowolnie\u0144. Podczas analizy sk\u0142adniowej MariaDB przekszta\u0142ca SQL w struktur\u0119 wewn\u0119trzn\u0105; na tym etapie wykrywane s\u0105 b\u0142\u0119dy sk\u0142adniowe. W fazie przygotowawczej silnik sprawdza tabele, kolumny i potencjalne indeksy oraz przeprowadza proste przekszta\u0142cenia. Nast\u0119pnie nast\u0119puje optymalizacja, podczas kt\u00f3rej obliczane s\u0105 potencjalne plany i oceniane za pomoc\u0105 modelu koszt\u00f3w. Podczas wykonywania serwer realizuje wybrany plan krok po kroku: odczyt, po\u0142\u0105czenie, filtrowanie, zwracanie wynik\u00f3w.<\/p>\n\n<p>Wyra\u017anie rozr\u00f3\u017cniam b\u0142\u0119dy analityczne wed\u0142ug fazy, poniewa\u017c dzi\u0119ki temu diagnozy przynosz\u0105 szybsze efekty i <strong>\u015arodki<\/strong> dzia\u0142a\u0107 w spos\u00f3b ukierunkowany. Problemy z wydajno\u015bci\u0105 wynikaj\u0105 zazwyczaj z optymalizacji: b\u0142\u0119dnych oszacowa\u0144, brakuj\u0105cych indeks\u00f3w lub niekorzystnej kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144. B\u0142\u0119dy parsowania s\u0105 trywialne, ale faza przygotowania mo\u017ce ju\u017c zawiera\u0107 pewne sztuczki, takie jak rozdzielanie widok\u00f3w czy przekszta\u0142canie podzapyta\u0144. Na etapie wykonania nieefektywno\u015b\u0107 staje si\u0119 bezlito\u015bnie widoczna, je\u015bli wcze\u015bniej wybrano pe\u0142ne skanowanie. Dlatego ka\u017cd\u0105 analiz\u0119 rozpoczynam od ustrukturyzowanego przegl\u0105du wszystkich czterech etap\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Jak optymalizator podejmuje decyzje wewn\u0119trznie<\/h2>\n\n<p>MariaDB dzia\u0142a w oparciu o koszty i ocenia alternatywne warianty za pomoc\u0105 <strong>Funkcja kosztu<\/strong>. Dla ka\u017cdego wariantu serwer szacuje liczb\u0119 odczytanych wierszy, selektywno\u015b\u0107 warunk\u00f3w WHERE\/ON, rodzaje dost\u0119pu, takie jak skanowanie tabeli, skanowanie indeksu, skanowanie zakresu, a tak\u017ce czas wykonania poszczeg\u00f3lnych operacji. Wewn\u0119trznie serwer rozr\u00f3\u017cnia fazy join_preparation i join_optimization. W fazie join_preparation odbywa si\u0119 przepisywanie zapyta\u0144, upraszczanie warunk\u00f3w, przekszta\u0142canie podzapyta\u0144 oraz rozdzielanie widok\u00f3w. W fazie `join_optimization` obliczane s\u0105 kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144, sprawdzane s\u0105 indeksy kandyduj\u0105ce za pomoc\u0105 `ref_optimizer_key_uses`, szacowana jest liczba wierszy za pomoc\u0105 skanowania zakresu oraz warunki s\u0105 przypisywane do konkretnych tabel tak wcze\u015bnie, jak to mo\u017cliwe.<\/p>\n\n<p>Ten mechanizm wyja\u015bnia, dlaczego ma\u0142y filtr umieszczony w niew\u0142a\u015bciwym miejscu powoduje kosztowne <strong>Konsekwencje<\/strong> ma. Je\u015bli operacja `attaching_conditions_to_tables` odbywa si\u0119 zbyt p\u00f3\u017ano, plan przetwarza niepotrzebnie zbyt wiele wierszy w ramach po\u0142\u0105cze\u0144 (joins). Je\u015bli statystyki s\u0105 nieaktualne, warto\u015bci `rows_estimation` i `Selectivity` s\u0105 b\u0142\u0119dne; optymalizator wybiera w\u00f3wczas korzystne, ale w rzeczywisto\u015bci powolne \u015bcie\u017cki dost\u0119pu. W\u0142a\u015bnie na tych elementach skupiam si\u0119: lepsze statystyki, ja\u015bniejsze predykaty, starannie posortowane indeksy z\u0142o\u017cone. Po tych zmianach wyb\u00f3r planu cz\u0119sto ulega zauwa\u017calnej zmianie.<\/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\/MariaDBQueryOptKonferenz1234.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Model op\u0142at od wersji MariaDB 11.0<\/h2>\n\n<p>Najnowsze wersje nie oceniaj\u0105 ju\u017c pracy w przybli\u017ceniu na podstawie wag, lecz za pomoc\u0105 <strong>mikrosekundy<\/strong> dla konkretnych operacji zwi\u0105zanych z pami\u0119ci\u0105 masow\u0105. Parametry takie jak `optimizer_disk_read_cost`, `optimizer_disk_read_ratio` i `optimizer_where_cost` sprawiaj\u0105, \u017ce model jest bli\u017cszy rzeczywistym czasom wykonania. W ten spos\u00f3b optymalizator por\u00f3wnuje skanowanie zakresu indeksu z pe\u0142nym skanowaniem w oparciu o rzeczywiste za\u0142o\u017cenia czasowe. LAST_QUERY_COST pokazuje szacunkowy ca\u0142kowity koszt i cz\u0119sto znacznie lepiej koreluje z rzeczywisto\u015bci\u0105 ni\u017c wcze\u015bniej. W przypadku system\u00f3w przetwarzaj\u0105cych du\u017ce ilo\u015bci danych ta bardziej szczeg\u00f3\u0142owa siatka natychmiast przynosi korzy\u015bci.<\/p>\n\n<p>Dok\u0142adnie kalibruj\u0119 model, gdy w\u0142a\u015bciwo\u015bci sprz\u0119tu s\u0105 sprzeczne z domy\u015blnymi za\u0142o\u017ceniami, a tym samym <strong>Wyb\u00f3r planu<\/strong> zniekszta\u0142ca\u0107. Dyski SSD NVMe, pami\u0119ci rozproszone lub specjalne pami\u0119ci podr\u0119czne mog\u0105 znacz\u0105co wp\u0142yn\u0105\u0107 na wsp\u00f3\u0142czynnik wykorzystania dysku i czasy odczytu. Niewielkie zmiany warto\u015bci parametr\u00f3w `optimizer_costs` sprawiaj\u0105, \u017ce MariaDB wybiera optymalne \u015bcie\u017cki. Dokumentuj\u0119 ka\u017cd\u0105 zmian\u0119, a nast\u0119pnie sprawdzam EXPLAIN ANALYZE, aby zmierzy\u0107 jej wp\u0142yw. Bez pomiar\u00f3w optymalizacja pozostaje loteri\u0105.<\/p>\n\n<h2>Selektywno\u015b\u0107, statystyki i histogramy<\/h2>\n\n<p>Dobre szacunki zaczynaj\u0105 si\u0119 od dok\u0142adnych <strong>kardynalno\u015b\u0107<\/strong> oraz niezawodnej selektywno\u015bci. MariaDB prowadzi statystyki dotycz\u0105ce r\u00f3\u017cnych warto\u015bci dla ka\u017cdej kolumny i mo\u017ce opcjonalnie korzysta\u0107 z histogram\u00f3w rozk\u0142ad\u00f3w. Szczeg\u00f3lnie dane o nier\u00f3wnomiernym rozk\u0142adzie \u2013 punkty o du\u017cej cz\u0119stotliwo\u015bci, rozk\u0142ady Zipfa, wzorce sezonowe \u2013 czerpi\u0105 korzy\u015bci z histogram\u00f3w. Po wprowadzeniu znacznych zmian w danych wykonuj\u0119 polecenie ANALYZE TABLE, aby optymalizacja zn\u00f3w opiera\u0142a si\u0119 na aktualnych danych. Kto o tym zapomni, ryzykuje pe\u0142ne skanowanie, kt\u00f3re jest obiektywnie b\u0142\u0119dne.<\/p>\n\n<p>Planuj\u0119 uruchamianie ANALYZE jako regularnego zadania, dostosowanego do <strong>Zmiany<\/strong> w zakresie obj\u0119to\u015bci danych i w odniesieniu do tabel krytycznych. W przypadku silnie zniekszta\u0142conych rozk\u0142ad\u00f3w kolumn histogramy pomagaj\u0105 realistycznie oszacowa\u0107 selektywno\u015b\u0107 warto\u015bci wyj\u0105tkowych. Zmniejsza to ryzyko b\u0142\u0119dnych ocen w przypadku skanowania przedzia\u0142\u00f3w i strategii scalania. W po\u0142\u0105czeniu z odpowiednimi indeksami z\u0142o\u017conymi znacznie poprawia si\u0119 dok\u0142adno\u015b\u0107 trafie\u0144. Rezultat: kr\u00f3tszy czas dzia\u0142ania i mniejsza liczba operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia.<\/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-query-optimizer-guide-4729.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>EXPLAIN i odczytywanie plan\u00f3w wykonania<\/h2>\n\n<p>Aby uwidoczni\u0107 procesy decyzyjne, u\u017cywam polece\u0144 EXPLAIN, EXPLAIN EXTENDED oraz <strong>FORMAT=JSON<\/strong>. Klasyczne kolumny zapewniaj\u0105 szybki przegl\u0105d: id, select_type, table, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows oraz, w razie potrzeby, filtered. Warto\u015b\u0107 type=ALL wskazuje na pe\u0142ne skanowanie, kt\u00f3re rzadko jest po\u017c\u0105dane. FORMAT=JSON pokazuje szczeg\u00f3\u0142owo, w jaki spos\u00f3b przesuni\u0119to warunki oraz jakie \u015bcie\u017cki oceni\u0142 optymalizator. W kontek\u015bcie hostingu polecam przewodnik dotycz\u0105cy <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/plany-wykonania-zapytan-do-bazy-danych-hosting-optymalizacji-wglad-w-wydajnosc\/\">Plany wykonawcze w ramach hostingu<\/a>, aby powi\u0105za\u0107 informacje dotycz\u0105ce planu z efektami infrastrukturalnymi.<\/p>\n\n<p>W szybkiej interpretacji pomaga mi ma\u0142a tabela, kt\u00f3ra w zwi\u0119z\u0142y spos\u00f3b przedstawia typowe warto\u015bci, a tym samym <strong>B\u0142\u0119dne interpretacje<\/strong> zapobiega.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Pole EXPLAIN<\/th>\n      <th>Warto\u015b\u0107 typowa<\/th>\n      <th>Znaczenie w praktyce<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>typ<\/td>\n      <td>ALL, range, ref, eq_ref, const<\/td>\n      <td>Im dalej w prawo, tym bardziej selektywne; ALL oznacza skanowanie pe\u0142ne.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>possible_keys<\/td>\n      <td>Lista indeks\u00f3w<\/td>\n      <td>Indeksy, kt\u00f3re teoretycznie pasuj\u0105; je\u015bli brakuje tu kandydat\u00f3w, brakuje struktury.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Klucz<\/td>\n      <td>Nazwa indeksu<\/td>\n      <td>Rzeczywi\u015bcie u\u017cywany indeks; puste pole oznacza rezygnacj\u0119 z indeksu.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>wiersze<\/td>\n      <td>Liczba<\/td>\n      <td>Szacowana liczba przeczytanych wierszy; znaczne odchylenie od rzeczywisto\u015bci = b\u0142\u0119dne statystyki.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>przefiltrowane<\/td>\n      <td>procent<\/td>\n      <td>Ile jest przekazywane dalej po filtru; cz\u0119sto lepiej, gdy jest to niewielka ilo\u015b\u0107.<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Dlaczego optymalizator czasami si\u0119 myli<\/h2>\n\n<p>\u017baden model koszt\u00f3w nie pasuje do ka\u017cdej sytuacji, dlatego wprowadzam poprawki <strong>B\u0142\u0119dy<\/strong> celowo. Nieaktualne statystyki prowadz\u0105 do b\u0142\u0119dnych oszacowa\u0144 wierszy i niekorzystnej kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144. Nieprawid\u0142owo skonstruowane indeksy z\u0142o\u017cone uniemo\u017cliwiaj\u0105 wykorzystanie indeks\u00f3w w przypadku filtr\u00f3w wielokolumnowych. Bardzo zagnie\u017cd\u017cone podzapytania utrudniaj\u0105 skuteczne przepisywanie i blokuj\u0105 materializacj\u0119. Brakuj\u0105ce lub myl\u0105ce filtry zmuszaj\u0105 silnik do przesuwania wielu wierszy, zanim zastosowanie znajd\u0105 u\u017cyteczne predykaty.<\/p>\n\n<p>Najpierw sprawdzam, czy sformu\u0142owanie zapytania jest zgodne z <strong>Indeks<\/strong> co naprawd\u0119 si\u0119 sprawdza: regu\u0142a prefiksu po lewej stronie, odpowiednia kolejno\u015b\u0107 sortowania, unikanie funkcji na kolumnach w klauzuli WHERE. Nast\u0119pnie sprawdzam w EXPLAIN ANALYZE, czy rzeczywisto\u015b\u0107 potwierdza te szacunki. Je\u015bli nie, stosuj\u0119 ANALYZE TABLE, a w razie potrzeby przepisuj\u0119 zapytanie. Dopiero na samym ko\u0144cu si\u0119gam po FORCE INDEX lub hinting, poniewa\u017c mo\u017ce to ograniczy\u0107 przysz\u0142e optymalizacje.<\/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\/mariadboptimizer_2219.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Celowe wykorzystanie funkcji Optimizer Trace<\/h2>\n\n<p>Je\u015bli polecenie EXPLAIN nie wystarczy, w\u0142\u0105czam \u015bledzenie optymalizatora i obserwuj\u0119 <strong>Decyzje<\/strong> w dzienniku JSON. Widz\u0119 tam, kt\u00f3re plany zosta\u0142y rozwa\u017cone, odrzucone lub zaakceptowane. Rozumiem, dlaczego jaki\u015b warunek zadzia\u0142a\u0142 z op\u00f3\u017anieniem lub dlaczego dany indeks nie znalaz\u0142 si\u0119 w w\u0105skim gronie kandydat\u00f3w. Dziennik pokazuje r\u00f3wnie\u017c, w jaki spos\u00f3b zmieniono kolejno\u015b\u0107 warunk\u00f3w. Ten wgl\u0105d pog\u0142\u0119bia zrozumienie i dostarcza konkretnych punkt\u00f3w zaczepienia do kolejnego etapu optymalizacji.<\/p>\n\n<p>Zapisuj\u0119 istotne fragmenty \u015bladu wraz z skr\u00f3tem zapytania oraz <strong>Parametry<\/strong>ocenia\u0107. Dzi\u0119ki temu b\u0119d\u0119 m\u00f3g\u0142 p\u00f3\u017aniej por\u00f3wna\u0107, kt\u00f3ra zmiana przynios\u0142a jaki efekt. Dokumentacja serwera MariaDB oraz r\u00f3\u017cne prezentacje w ramach ekosystemu zawieraj\u0105 szczeg\u00f3\u0142owy opis tych p\u00f3l (\u017ar\u00f3d\u0142o: dokumentacja serwera MariaDB dotycz\u0105ca optymalizatora zapyta\u0144 i \u015bladu optymalizatora). Dzi\u0119ki temu narz\u0119dziu szybciej wykrywam b\u0142\u0119dne za\u0142o\u017cenia ni\u017c metod\u0105 pr\u00f3b i b\u0142\u0119d\u00f3w. Oszcz\u0119dzam czas przede wszystkim w przypadku z\u0142o\u017conych po\u0142\u0105cze\u0144 (join).<\/p>\n\n<h2>W praktyce: Optymalizacja bazy danych krok po kroku<\/h2>\n\n<p>Ka\u017cd\u0105 optymalizacj\u0119 rozpoczynam od jasnego <strong>Pomiar<\/strong>. Problemy wykrywam za pomoc\u0105 monitoringu oraz <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/mysql-slow-query-log-hosting-analyse-queryperf\/\">Wolny dziennik zapyta\u0144<\/a>. Nast\u0119pnie por\u00f3wnuj\u0119 EXPLAIN z EXPLAIN ANALYZE, aby zestawi\u0107 plan z rzeczywistym wynikiem. Strategi\u0119 indeksowania dostosowuj\u0119 do warunk\u00f3w WHERE, JOIN i ORDER BY; indeksy z\u0142o\u017cone ukierunkowuj\u0119 na najcz\u0119stsze punkty dost\u0119pu. FORCE INDEX stosuj\u0119 tylko wtedy, gdy optymalizator wybiera niew\u0142a\u015bciwy indeks pomimo poprawnych statystyk.<\/p>\n\n<p>Ka\u017cdy etap wymaga dbania o <strong>Statystyki<\/strong>: ANALYZE TABLE w przypadku tabel o du\u017cej aktywno\u015bci, histogramy dla rozk\u0142ad\u00f3w asymetrycznych. Upraszczam zb\u0119dne podzapytania, w razie potrzeby materializuj\u0119 wyniki po\u015brednie i usuwam stare rozwi\u0105zania tymczasowe. W przypadku specjalistycznego sprz\u0119tu sprawdzam warto\u015bci optimizer_costs, aby model mikrosekundowy by\u0142 poprawny. Ka\u017cd\u0105 zmian\u0119 dokumentuj\u0119 warto\u015bciami \u201eprzed\u201d i \u201epo\u201d, aby jej wp\u0142yw pozostawa\u0142 trwale weryfikowalny.<\/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_query_optimizer_8390.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Typowe problemy zwi\u0105zane z optymalizatorami i ich rozwi\u0105zania<\/h2>\n\n<p>Je\u015bli EXPLAIN typu ALL pokazuje, \u017ce pole \u201epossible_keys\u201d jest wype\u0142nione, to najpierw sprawdzam <strong>Selektywno\u015b\u0107<\/strong>. Cz\u0119sto kolejno\u015b\u0107 kolumn w indeksie z\u0142o\u017conym jest nieodpowiednia lub jaka\u015b funkcja uniemo\u017cliwia wykorzystanie indeksu. W takim przypadku odwracam kolejno\u015b\u0107, usuwam przeszkadzaj\u0105ce funkcje lub dziel\u0119 predykaty. W przypadku nieprawid\u0142owej kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144 sprawdzam, czy mo\u017cliwe jest wcze\u015bniejsze filtrowanie, na przyk\u0142ad poprzez umieszczenie bardziej selektywnej tabeli na pocz\u0105tku. Podzapytania przekszta\u0142cam, tam gdzie ma to sens, w po\u0142\u0105czenia lub tabele tymczasowe (TEMPORARY).<\/p>\n\n<p>B\u0142\u0119dne decyzje rozpoznaj\u0119 r\u00f3wnie\u017c po znacznych odchyleniach <strong>wiersze<\/strong> mi\u0119dzy planem a rzeczywisto\u015bci\u0105. W takim przypadku pomocne mo\u017ce by\u0107 polecenie ANALYZE TABLE lub histogram dla danej kolumny. Je\u015bli nawet poprawne statystyki nie prowadz\u0105 do celu, rozwa\u017cam zastosowanie wyra\u017anych wskaz\u00f3wek. Wcze\u015bniej zabezpieczam wyniki kontroli krzy\u017cowej i warto\u015bci pomiarowe, aby p\u00f3\u017aniejsze wersje optymalizatora nie by\u0142y hamowane przez zapisane dane. W tym przypadku op\u0142aca si\u0119 dyscyplina w dokumentacji.<\/p>\n\n<h2>Kontekst hostingu i aspekty operacyjne<\/h2>\n\n<p>Jako\u015b\u0107 zapyta\u0144 i infrastruktura musz\u0105 by\u0107 do siebie dopasowane, w przeciwnym razie aplikacja nie wykorzysta w pe\u0142ni swojego potencja\u0142u <strong>Potencja\u0142<\/strong>. Szybkie dyski SSD, sp\u00f3jne pami\u0119ci podr\u0119czne i przejrzysta konfiguracja stanowi\u0105 podstaw\u0119, na kt\u00f3rej optymalizator podejmuje trafne decyzje. Du\u017cy ruch nie pozwala na przeprowadzanie pe\u0142nych skanowa\u0144; nawet kilka nieefektywnych zapyta\u0144 spowalnia ca\u0142e systemy. W przypadku \u015brodowisk MySQL\/MariaDB w \u015brodowisku produkcyjnym przydatne wskaz\u00f3wki praktyczne, takie jak <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/mysql-optymalizator-zapytan-hosting-optymalizacja-serverboost\/\">Optymalizator MySQL<\/a> przydatne wskaz\u00f3wki dotycz\u0105ce po\u0142\u0105czenia planu i platformy. Kto bierze pod uwag\u0119 ten aspekt, zapobiega powstawaniu w\u0105skich garde\u0142, zanim osi\u0105gn\u0105 one powa\u017cny poziom.<\/p>\n\n<p>Analiz\u0119 planu zawsze \u0142\u0105cz\u0119 z wska\u017anikami dotycz\u0105cymi <strong>I\/O<\/strong>, op\u00f3\u017anienia i wsp\u00f3\u0142bie\u017cno\u015b\u0107. Je\u015bli warto\u015bci nie odpowiadaj\u0105 przyj\u0119temu modelowi koszt\u00f3w, sprawdzam parametry. Nast\u0119pnie analizuj\u0119 rozmiary bufor\u00f3w, obci\u0105\u017cenia r\u00f3wnoleg\u0142e oraz rozk\u0142ad najcz\u0119\u015bciej wyszukiwanych zestaw\u00f3w. Dzi\u0119ki takiemu podej\u015bciu udaje si\u0119 zapewni\u0107 harmonijne dzia\u0142anie zapyta\u0144 i zasob\u00f3w oraz utrzyma\u0107 szczytowe obci\u0105\u017cenia pod kontrol\u0105.<\/p>\n\n<h2>\u015acie\u017cki po\u0142\u0105cze\u0144 i dost\u0119pu w praktyce<\/h2>\n\n<p>Wiele nieporozumie\u0144 wyja\u015bniam, przedstawiaj\u0105c <strong>Rodzaje dost\u0119pu<\/strong> dok\u0142adnie rozwa\u017cam wszystkie za i przeciw. Jedno <em>zakres<\/em>- lub <em>ref<\/em>-Dost\u0119p prawie zawsze si\u0119 udaje <em>WSZYSTKIE<\/em>. W przypadku relacji r\u00f3wnowa\u017cno\u015bci opartych na kluczach unikalnych (<em>eq_ref<\/em>) s\u0105 szczeg\u00f3lnie stabilne. Sprawdzam te\u017c, czy jaki\u015b <strong>Wska\u017anik pokrycia<\/strong> kt\u00f3ry w pe\u0142ni obs\u0142uguje zapytanie: je\u015bli w indeksie znajduj\u0105 si\u0119 wszystkie potrzebne kolumny, MariaDB oszcz\u0119dza kosztowne operacje odczytu z tabeli. <strong>Index Condition Pushdown (ICP)<\/strong> pomaga w sprawdzaniu dodatkowych warunk\u00f3w WHERE ju\u017c w indeksie \u2013 zmniejsza to liczb\u0119 zwracanych wierszy oraz operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia.<\/p>\n\n<p>O <strong>Scalanie indeks\u00f3w<\/strong> MariaDB mo\u017ce \u0142\u0105czy\u0107 kilka indeks\u00f3w (przekr\u00f3j\/zjednoczenie). Jest to przydatne w przypadku predykat\u00f3w OR lub wielu warunk\u00f3w selekcyjnych, ale cz\u0119sto dzia\u0142a wolniej ni\u017c dobrze dobrany indeks z\u0142o\u017cony. Ponadto oceniam <strong>MRR<\/strong> (odczyt wielozakresowy) oraz <strong>BKA<\/strong> (Batched Key Access). MRR sortuje klucze g\u0142\u00f3wne przeznaczone do odczytu, aby wyr\u00f3wna\u0107 losowe operacje we\/wy; BKA grupuje operacje wyszukiwania w po\u0142\u0105czeniach (join) i przynosi korzy\u015bci zw\u0142aszcza w przypadku po\u0142\u0105cze\u0144 bez pokrycia. W praktyce testuj\u0119 BKA\/MRR za pomoc\u0105 optimizer_switch i sprawdzam za pomoc\u0105 EXPLAIN ANALYZE, czy wzorce operacji wej\u015bcia\/wyj\u015bcia ulegaj\u0105 zmniejszeniu. Je\u015bli natomiast MariaDB stosuje <strong>Blok p\u0119tli zagnie\u017cd\u017conej<\/strong> (BNL), zazwyczaj bardziej op\u0142aca si\u0119 zwi\u0119kszy\u0107 rozmiar bufora po\u0142\u0105cze\u0144 (join_buffer_size) \u2013 albo zastosowa\u0107 przepisanie kodu, kt\u00f3re umo\u017cliwi wykonywanie prawdziwych po\u0142\u0105cze\u0144 indeksowych.<\/p>\n\n<pre><code>-- Przyk\u0142ad: indeks z\u0142o\u017cony dla operacji po\u0142\u0105czenia + filtrowania + sortowania\nCREATE INDEX ix_orders_cust_status_created\n  ON orders (customer_id, status, created_at);\n\n-- Typowy dost\u0119p\nSELECT *\nFROM orders o\nJOIN customers c ON c.id = o.customer_id\nWHERE o.status = 'open' AND o.created_at &gt;= '2026-01-01'\nORDER BY o.created_at DESC\nLIMIT 50;\n<\/code><\/pre>\n\n<p>Dzi\u0119ki powy\u017cszemu indeksowi optymalizator mo\u017ce wybra\u0107 najbardziej selektywn\u0105 kolejno\u015b\u0107, wcze\u015bnie przeprowadzi\u0107 ocen\u0119 filtr\u00f3w oraz cz\u0119sto wykona\u0107 sortowanie bez konieczno\u015bci stosowania dodatkowego sortowania plik\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>ORDER BY, GROUP BY, sortowanie plik\u00f3w i tabele tymczasowe<\/h2>\n\n<p>Sortowanie i agregowanie zajmuje czas. Dbam o to, aby <strong>ORDER BY<\/strong> oraz <strong>GROUP BY<\/strong> mog\u0105 przebiega\u0107 zgodnie z kolejno\u015bci\u0105 indeks\u00f3w. Dzia\u0142a to wtedy, gdy prefiks i kierunek s\u0105 dok\u0142adnie zgodne. W przeciwnym razie zastosowana zostanie <strong>Sortowanie plik\u00f3w<\/strong> z buforem sortowania (sort_buffer_size) i, w razie potrzeby, tabel\u0105 tymczasow\u0105. Je\u015bli zbi\u00f3r wynik\u00f3w zawiera szerokie kolumny typu TEXT\/BLOB, MariaDB dzia\u0142a szybciej <em>na dysku<\/em> Tabele TEMP (Aria). Zapobiegam temu, wybieraj\u0105c tylko niezb\u0119dne kolumny, \u0142aduj\u0105c du\u017ce pola dopiero na ko\u0144cu lub stosuj\u0105c prefiksy o ograniczonej d\u0142ugo\u015bci.<\/p>\n\n<p>W przypadku agregacji, o ile to mo\u017cliwe, korzystam z, <strong>Skanowanie indeksu lu\u017anego<\/strong> (np. GROUP BY na cz\u0119\u015bci indeksu wiod\u0105cej) i wybieram indeksy z\u0142o\u017cone wzd\u0142u\u017c grupowania. Gdy wyniki po\u015brednie staj\u0105 si\u0119 du\u017ce, materializacja z sensownymi kluczami skaluje si\u0119 lepiej ni\u017c pojedyncze mega-\u0142\u0105czenie. Regularnie mierz\u0119 wska\u017aniki handler\u00f3w oraz liczniki Created_tmp_*, aby wykrywa\u0107 newralgiczne punkty zwi\u0105zane z sortowaniem i tabelami tymczasowymi.<\/p>\n\n<h2>Podzapytania, p\u00f3\u0142po\u0142\u0105czenia i materializacja<\/h2>\n\n<p>Wiele podzapyta\u0144 mo\u017cna efektywnie przekszta\u0142ci\u0107 na etapie przygotowania. Konstrukcje IN\/EXISTS mo\u017cna traktowa\u0107 jako <strong>Semi-join<\/strong> dzia\u0142aj\u0105, wykorzystuj\u0105c strategie takie jak materializacja czy LooseScan. Sprawdzam, czy optymalizator jest <strong>po\u0142\u0105czone_wynikowe<\/strong> mo\u017cna by\u0142o wykona\u0107: je\u015bli tabela pochodna (lub CTE z klauzul\u0105 WITH) zostanie wkomponowana do planu zewn\u0119trznego, jej indeksy s\u0105 bezpo\u015brednio dost\u0119pne. Je\u015bli to si\u0119 nie uda, podzapytanie trafia do tabeli tymczasowej \u2013 w takim przypadku, o ile to mo\u017cliwe, nadaj\u0119 jej klucz (np. za pomoc\u0105 SELECT DISTINCT\/ORDER BY na kolumnach kluczowych), aby po\u0142\u0105czenia na jej podstawie nie zako\u0144czy\u0142y si\u0119 w nico\u015bci.<\/p>\n\n<pre><code>-- Przyk\u0142ad: EXISTS zamiast IN oraz tabela pochodna umo\u017cliwiaj\u0105ca scalanie\nSELECT o.id\nFROM orders o\nWHERE EXISTS (\n  SELECT 1 FROM payments p\n  WHERE p.order_id = o.id AND p.state = 'captured'\n);\n\n-- Tabela pochodna z unikalnymi kluczami\nWITH paid_orders AS (\n  SELECT DISTINCT order_id\n  FROM payments\n  WHERE state = 'captured'\n)\nSELECT o.*\nFROM orders o\nJOIN paid_orders po ON po.order_id = o.id;\n<\/code><\/pre>\n\n<p>Za pomoc\u0105 polecenia EXPLAIN FORMAT=JSON sprawdzam, czy <strong>zrealizowane<\/strong> lub <strong>podzapytanie zale\u017cne<\/strong> zosta\u0142 wybrany oraz czy obowi\u0105zuj\u0105 warunki (<strong>przesuwanie warunk\u00f3w<\/strong>) podj\u0105\u0107 odpowiednio wcze\u015bnie.<\/p>\n\n<h2>Podzia\u0142 na partycje i przycinanie<\/h2>\n\n<p>Podzia\u0142 na partycje nie zast\u0119puje indeks\u00f3w, ale mo\u017ce <strong>Ilo\u015b\u0107 danych na jedno wywo\u0142anie<\/strong> znacznie zmniejszy\u0107. Optymalizator przeprowadza przycinanie poprawnie tylko wtedy, gdy predykat spe\u0142nia warunek <strong>Klucz partycji<\/strong> jest jednoznacznie okre\u015blony i nie jest zamaskowany przez funkcje. Dlatego unikam wyra\u017ce\u0144 takich jak DATE(created_at) w klauzuli WHERE w przypadku tabel partycjonowanych i zamiast tego korzystam z granic przedzia\u0142\u00f3w. Polecenie EXPLAIN pokazuje, kt\u00f3re partycje s\u0105 odczytywane; szerokie przedzia\u0142y wskazuj\u0105 na nieefektywne przycinanie.<\/p>\n\n<p>Zbyt du\u017ca liczba ma\u0142ych partycji zwi\u0119ksza nak\u0142ady zwi\u0105zane z planowaniem. Dlatego wybieram sensown\u0105 szczeg\u00f3\u0142owo\u015b\u0107 (np. miesi\u0119czn\u0105 zamiast dziennej), dbam o aktualno\u015b\u0107 statystyk dla ka\u017cdej partycji (ANALYZE PARTITION) oraz sprawdzam, czy wa\u017cne indeksy s\u0105 dost\u0119pne lokalnie w partycjach. W przypadku projekt\u00f3w migracyjnych uwzgl\u0119dniam wp\u0142yw na replikacj\u0119 i tworzenie kopii zapasowych \u2013 oba te czynniki maj\u0105 wp\u0142yw na to, jak intensywnie dokonuj\u0119 partycjonowania.<\/p>\n\n<h2>Sargability i wzorce rewrite<\/h2>\n\n<p>Najprostsza metoda pozostaje <strong>Mo\u017cliwo\u015b\u0107 umieszczenia w trumnie<\/strong> \u2013 Warunki umo\u017cliwiaj\u0105ce wykorzystanie indeks\u00f3w. Unikam funkcji na kolumnach w klauzuli WHERE, zwracam sta\u0142e po stronie kolumn i w razie potrzeby rozdzielam warunki OR na <strong>UNIA WSZYSTKO<\/strong>. W przypadku wyszukiwania typu LIKE bez pocz\u0105tkowego kotwicy (\"%foo\") indeks BTREE si\u0119 nie sprawdza; w tym przypadku planuj\u0119 zastosowa\u0107 wyszukiwanie pe\u0142notekstowe lub odpowiedni\u0105 us\u0142ug\u0119 wyszukiwania. Do oblicze\u0144 u\u017cywam <strong>kolumny generowane z indeksami<\/strong>, aby optymalizator m\u00f3g\u0142 odtworzy\u0107 logik\u0119 zawart\u0105 w indeksie.<\/p>\n\n<pre><code>-- Antywzorzec: funkcja na kolumnie\nWHERE DATE(created_at) = '2026-08-01'\n-- Lepiej: zakres na warto\u015bci surowej\nWHERE created_at &gt;= '2026-08-01' AND created_at &lt; &#039;2026-08-02&#039;\n\n-- Antywzorzec: operator OR uniemo\u017cliwia korzystanie z indeksu\nWHERE status = &#039;open&#039; OR customer_id = 42\n-- Lepsze rozwi\u0105zanie: dwa zapytania z UNION ALL, z kt\u00f3rych ka\u017cde ma w\u0142asny indeks\n(SELECT ... WHERE status = &#039;open&#039;)\nUNION ALL\n(SELECT ... WHERE customer_id = 42&#039;);\n<\/code><\/pre>\n\n<p>Je\u015bli chodzi o indeksy z\u0142o\u017cone, uwa\u017cam, \u017ce <strong>zasada lewego przedrostka<\/strong> \u015aci\u015ble przestrzegaj zasad, sortuj kolumny wed\u0142ug selektywno\u015bci oraz wed\u0142ug kolejno\u015bci, w jakiej b\u0119d\u0105 p\u00f3\u017aniej potrzebne do sortowania. Je\u015bli potrzebuj\u0119 sortowania malej\u0105cego (ORDER BY), uwzgl\u0119dniam to w uk\u0142adzie indeksu \u2013 w ten spos\u00f3b oszcz\u0119dzam sobie sortowania plik\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Prze\u0142\u0105cznik optymalizatora i precyzyjna regulacja koszt\u00f3w<\/h2>\n\n<p>Zanim zaczn\u0119 przegl\u0105da\u0107 zapytania, sprawdzam <strong>optimizer_switch<\/strong> oraz bufory pami\u0119ci. Funkcje takie jak <em>mrr<\/em>, <em>batched_key_access<\/em>, <em>index_merge<\/em>, <em>semijoin<\/em>, <em>po\u0142\u0105czone_wynikowe<\/em> lub <em>warunek_pushdown_dla_typ\u00f3w_pochodnych<\/em> mo\u017cna dostosowa\u0107 dla ka\u017cdej sesji. Aktywuj\u0119 kandydat\u00f3w celowo na potrzeby sesji testowej, dokonuj\u0119 pomiaru za pomoc\u0105 EXPLAIN ANALYZE i cofam zmiany, je\u015bli efekt nie jest widoczny. \u015acie\u017cka po\u0142\u0105czenia korzysta z wystarczaj\u0105cej <strong>join_buffer_size<\/strong>; r\u00f3\u017cne rodzaje <strong>sort_buffer_size<\/strong>. Jednocze\u015bnie monitoruj\u0119 bufory w kontek\u015bcie wsp\u00f3\u0142bie\u017cno\u015bci, aby serwer nie zacz\u0105\u0142 korzysta\u0107 z pami\u0119ci wymiany pod wp\u0142ywem obci\u0105\u017cenia r\u00f3wnoleg\u0142ego.<\/p>\n\n<p>Je\u015bli chodzi o koszty, w razie potrzeby koryguj\u0119 wspomniane ju\u017c <strong>optimizer_costs<\/strong> w mikrosekundach. Moja zasada: ma\u0142e, odwracalne kroki z udokumentowanymi punktami pomiarowymi. Korzystam z <strong>KOSZT_OSTATNIEGO_ZAPYTANIA<\/strong> w celu sprawdzenia poprawno\u015bci oraz powt\u00f3rz pomiary przy u\u017cyciu realistycznych warto\u015bci parametr\u00f3w, poniewa\u017c plany mog\u0105 w du\u017cym stopniu zale\u017ce\u0107 od konkretnych warto\u015bci litera\u0142owych.<\/p>\n\n<h2>Stabilno\u015b\u0107 planu, regresje i przep\u0142yw pracy w zespole<\/h2>\n\n<p>Nawet dobry plan mo\u017ce zosta\u0107 zak\u0142\u00f3cony przez wzrost ilo\u015bci danych lub zmian\u0119 wersji <strong>przewraca\u0107 si\u0119<\/strong>. Dlatego gromadz\u0119 informacje o planach: skr\u00f3ty zapyta\u0144, dane JSON z EXPLAIN, fragmenty \u015blad\u00f3w optymalizatora oraz czasy wykonania EXPLAIN ANALYZE. Zmiany w indeksach i przepisywanie kodu realizuj\u0119 w formie pull request\u00f3w wraz z dowodami stanu przed i po. W \u015brodowiskach CI\/CD automatycznie sprawdzam krytyczne zapytania na reprezentatywnych zestawach danych. W ten spos\u00f3b wykrywam <strong>Plany regresji<\/strong> wcze\u015bnie rano.<\/p>\n\n<p>W trudnych przypadkach uwa\u017cam, \u017ce <strong>Wskaz\u00f3wki<\/strong> (FORCE INDEX, STRAIGHT_JOIN, optimizer_switch na zapytanie) s\u0105 dost\u0119pne jako ostateczna opcja, ale nale\u017cy z nich korzysta\u0107 oszcz\u0119dnie i z terminem wyga\u015bni\u0119cia. Lepiej jest usun\u0105\u0107 przyczyny \u2013 statystyki, indeksy, sformu\u0142owanie. W zespo\u0142ach zwi\u0119z\u0142y przewodnik dotycz\u0105cy skalowalno\u015bci, projektowania indeks\u00f3w i dyscypliny pomiarowej gwarantuje, \u017ce nowe funkcje nie spowoduj\u0105 niezauwa\u017calnego spadku wydajno\u015bci.<\/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-query-optimizer-7832.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Kr\u00f3tkie podsumowanie: Od planu do wynik\u00f3w<\/h2>\n\n<p>Kto mo\u017ce korzysta\u0107 z <strong>Plan<\/strong> rozumie i kontroluje wydajno\u015b\u0107. Etapy analizy sk\u0142adniowej (Parsing), przygotowania (Preparing), optymalizacji (Optimizing) i wykonania (Executing) wyja\u015bniaj\u0105, gdzie traci si\u0119 czas. Model koszt\u00f3w oparty na czasie, dost\u0119pny od wersji 11.0, wraz z aktualizowanymi statystykami i histogramami sprawia, \u017ce szacunki s\u0105 wiarygodne. Funkcje EXPLAIN, EXPLAIN ANALYZE oraz \u015blad optymalizatora zapewniaj\u0105 przejrzysto\u015b\u0107, kt\u00f3r\u0105 przek\u0142adam na konkretne dzia\u0142ania. Dzi\u0119ki przemy\u015blanej strategii indeksowania, przejrzystemu projektowi zapyta\u0144 i odpowiedniej infrastrukturze zapytania w MariaDB zapewniaj\u0105 niezmiennie szybkie odpowiedzi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dowiedz si\u0119, jak dzia\u0142a wewn\u0119trznie optymalizator zapyta\u0144 MariaDB, jak analizowa\u0107 plan wykonania zapytania SQL za pomoc\u0105 polecenia EXPLAIN oraz jak w praktyce przeprowadza\u0107 tuning bazy danych \u2013 wraz z poradami dotycz\u0105cymi wydajnych aplikacji internetowych.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":20923,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-20930","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":"144","_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":"MariaDB Optimizer","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":"20923","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20930","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=20930"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20930\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20923"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20930"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20930"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20930"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}