{"id":21331,"date":"2026-09-12T15:01:49","date_gmt":"2026-09-12T13:01:49","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/mariadb-optimizer-trace-sql-performance-analyse-datenbank\/"},"modified":"2026-09-12T15:01:49","modified_gmt":"2026-09-12T13:01:49","slug":"mariadb-optymalizator-sledzenie-wydajnosci-sql-analiza-bazy-danych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/mariadb-optimizer-trace-sql-performance-analyse-datenbank\/","title":{"rendered":"\u015aledzenie dzia\u0142ania optymalizatora MariaDB \u2013 szczeg\u00f3\u0142owe zrozumienie zapyta\u0144 SQL"},"content":{"rendered":"<p>Dzi\u0119ki funkcji \u201eoptimizer trace\u201d w MariaDB krok po kroku rozumiem, dlaczego optymalizator wybiera konkretny plan i kt\u00f3re warianty odrzuca. Ten \u015blad w formacie JSON pokazuje mi <strong>Decyzje<\/strong> dotycz\u0105cych koszt\u00f3w, kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144 i filtr\u00f3w, co pozwala mi precyzyjnie dostosowywa\u0107 zapytania SQL.<\/p>\n\n<h2>Punkty centralne<\/h2>\n\n<ul>\n  <li><strong>Przejrzysto\u015b\u0107<\/strong>: \u015acie\u017cka oparta na formacie JSON wyja\u015bnia zmiany, koszty i odrzucone plany.<\/li>\n  <li><strong>Koncentracja<\/strong>: join_preparation i join_optimization dostarczaj\u0105 najwa\u017cniejszych informacji.<\/li>\n  <li><strong>System sterowania<\/strong>: Zmienne sesji ograniczaj\u0105 obci\u0105\u017cenie i zu\u017cycie pami\u0119ci.<\/li>\n  <li><strong>Przep\u0142yw pracy<\/strong>: EXPLAIN\/ANALYZE w celu uzyskania planu, Trace w celu ustalenia przyczyny.<\/li>\n  <li><strong>Praktyczne korzy\u015bci<\/strong>: Przeprowadza\u0107 przemy\u015blane dostosowania indeks\u00f3w, statystyk i kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144.<\/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\/09\/mariadb-optimizer-trace-0294.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Czym jest \u015blad optymalizatora MariaDB?<\/h2>\n\n<p>Od wersji 10.4 MariaDB wprowadzi\u0142a <strong>Optymalizator<\/strong> Trace, kt\u00f3ry dokumentuje w formacie JSON ka\u017cdy wi\u0119kszy etap optymalizacji instrukcji SELECT, UPDATE lub DELETE. Dzi\u0119ki temu widz\u0119, w jaki spos\u00f3b silnik rozszerza zapytania, normalizuje warunki i ostatecznie ustala kolejno\u015b\u0107 po\u0142\u0105cze\u0144 (join) wraz z dost\u0119pem do indeks\u00f3w. Ten wgl\u0105d jest znacznie g\u0142\u0119bszy ni\u017c w przypadku polecenia EXPLAIN, kt\u00f3re pokazuje przede wszystkim plan ko\u0144cowy, i ujawnia odrzucone alternatywy wraz z uzasadnieniami. \u015alad ten jest przechowywany w pami\u0119ci dla ka\u017cdego po\u0142\u0105czenia i jest dost\u0119pny poprzez <code>information_schema.OPTIMIZER_TRACE<\/code> gotowe. W ten spos\u00f3b otrzymuj\u0119 kompletne, nadaj\u0105ce si\u0119 do odczytu maszynowego wyja\u015bnienie wewn\u0119trznych <strong>Kroki<\/strong>, kt\u00f3re doprowadzi\u0142y do opracowania planu realizacji.<\/p>\n\n<h2>W\u0142\u0105czenie i odczyt \u015bladu optymalizatora<\/h2>\n\n<p>W\u0142\u0105czam t\u0119 funkcj\u0119 selektywnie dla poszczeg\u00f3lnych sesji, aby m\u00f3c przeprowadza\u0107 diagnostyk\u0119 bez og\u00f3lnego obci\u0105\u017cenia systemowego i zachowa\u0107 pe\u0142n\u0105 kontrol\u0119 nad <strong>Pami\u0119\u0107<\/strong> mam. Zazwyczaj wpisuj\u0119 <code>SET SESSION optimizer_trace = 'enabled=on';<\/code> i w razie potrzeby <code>SET SESSION optimizer_trace_max_mem_size = 1048576;<\/code> lub wy\u017cszy, je\u015bli \u015blad b\u0119dzie obszerny. Nast\u0119pnie uruchamiam podejrzane zapytanie i odczytuj\u0119 \u015blad za pomoc\u0105 <code>SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE LIMIT 1\\G;<\/code>. Uwaga: Tabela zapisuje tylko ostatnie zapytanie z aktywnego po\u0142\u0105czenia, a ja zwracam uwag\u0119 na pola takie jak <code>MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE<\/code> lub <code>INSUFFICIENT_PRIVILEGES<\/code> w celu uzyskania wskaz\u00f3wek diagnostycznych. Taki spos\u00f3b dzia\u0142ania pozwala zachowa\u0107 oszcz\u0119dno\u015b\u0107 \u015brodowiska produkcyjnego i u\u0142atwia analiz\u0119 <strong>dok\u0142adny<\/strong>.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Zmienna\/pole<\/th>\n      <th>Cel<\/th>\n      <th>Przyk\u0142adowa warto\u015b\u0107<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td><code>optimizer_trace<\/code><\/td>\n      <td>W\u0142\u0105cza \u015bledzenie na sesj\u0119<\/td>\n      <td><code>'enabled=on'<\/code><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><code>optimizer_trace_max_mem_size<\/code><\/td>\n      <td>Maksymalna pojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci na \u015blad<\/td>\n      <td><code>1048576<\/code> (1 MB)<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><code>OPTIMIZER_TRACE.QUERY<\/code><\/td>\n      <td>Oryginalna instrukcja SQL<\/td>\n      <td><code>SELECT ...<\/code><\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><code>OPTIMIZER_TRACE.TRACE<\/code><\/td>\n      <td>Dokument JSON dotycz\u0105cy optymalizacji<\/td>\n      <td>Tekst JSON<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><code>MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE<\/code><\/td>\n      <td>Utrata bajt\u00f3w w przypadku zbyt du\u017cego pliku \u015bledzenia<\/td>\n      <td>0 lub liczba<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><code>INSUFFICIENT_PRIVILEGES<\/code><\/td>\n      <td>Czy uprawnienie do odczytu jest wystarczaj\u0105ce?<\/td>\n      <td>0 lub 1<\/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\/09\/mariadb_optimizer_besprechung_5829.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Struktura JSON: join_preparation i join_optimization<\/h2>\n\n<p>Struktura JSON dzieli si\u0119 na nast\u0119puj\u0105ce bloki: <code>przygotowanie_po\u0142\u0105czenia<\/code> oraz <code>optymalizacja po\u0142\u0105cze\u0144<\/code>, kt\u00f3re przegl\u0105dam w pierwszej kolejno\u015bci, poniewa\u017c s\u0105 najwa\u017cniejsze <strong>Uwagi<\/strong> dostarcza\u0107. W sekcji <code>przygotowanie_po\u0142\u0105czenia<\/code> rozpoznaj\u0119 rozszerzone zapytanie (<code>rozszerzone_zapytanie<\/code>) i sprawdzam, czy i w jaki spos\u00f3b silnik przekszta\u0142ci\u0142 warunki lub prognozy. Drugi blok <code>optymalizacja po\u0142\u0105cze\u0144<\/code> rejestruje szacunki liczby wierszy, analizowane plany, wybran\u0105 kolejno\u015b\u0107 po\u0142\u0105cze\u0144 oraz do\u0142\u0105czanie selektywnych cz\u0119\u015bci klauzuli WHERE do tabel. Szczeg\u00f3lnie przydatne s\u0105 poddrzewa <code>rows_estimation<\/code>, <code>rozwa\u017cane_plany_wykonania<\/code> oraz <code>dodawanie_warunk\u00f3w_do_tabel<\/code>, poniewa\u017c odnosz\u0105 si\u0119 bezpo\u015brednio do za\u0142o\u017ce\u0144 dotycz\u0105cych koszt\u00f3w i pozycji filtr\u00f3w. Dzi\u0119ki temu szybko dostrzegam, gdzie pojawi\u0142y si\u0119 b\u0142\u0119dne oceny lub niekorzystne <strong>Wska\u017aniki<\/strong> prowadz\u0105 do nieoptymalnych plan\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Por\u00f3wnanie za pomoc\u0105 EXPLAIN i ANALYZE<\/h2>\n\n<p>Aby uzyska\u0107 pe\u0142n\u0105 ocen\u0119, \u0142\u0105cz\u0119 polecenia EXPLAIN, ANALYZE oraz <strong>\u015alad<\/strong> w ramach ustalonego schematu. Najpierw korzystam z <code>WYJA\u015aNIENIE<\/code> lub <code>EXPLAIN FORMAT=JSON<\/code>, aby wy\u015bwietli\u0107 wybrany plan i \u015bcie\u017cki kluczowe. Nast\u0119pnie ustawiam <code>WYJA\u015aNIJ ANALIZ\u0118<\/code> w celu uzyskania rzeczywistych danych dotycz\u0105cych czasu wykonania oraz warto\u015bci liczbowych, takich jak p\u0119tle i przefiltrowane wiersze. Je\u015bli pozostaj\u0105 jakie\u015b pytania, w\u0142\u0105czam \u015bledzenie optymalizatora (Optimizer Trace) i sprawdzam, kt\u00f3re warianty optymalizator sprawdzi\u0142 i odrzuci\u0142. Zwi\u0119z\u0142e wprowadzenie do interpretacji tych danych znajd\u0119 w tym artykule na temat <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/interpretacja-zapytan-mysql-explain-analyze-oraz-optymalizacja-zapytan\/\">Zrozumie\u0107 polecenia EXPLAIN i ANALYZE<\/a>, z kt\u00f3rego korzystam w razie potrzeby jako uzupe\u0142nienie.<\/p>\n\n<h2>Analiza decyzji dotycz\u0105cych plan\u00f3w: koszty, kardynalno\u015bci, filtry<\/h2>\n\n<p>Logika podejmowania decyzji opiera si\u0119 na kardynalno\u015bciach, modelach koszt\u00f3w oraz rozmieszczeniu <strong>Filtr<\/strong> zgodnie z planem. W \u015bladzie widz\u0119 dla ka\u017cdej analizowanej kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144, jakich zbior\u00f3w wierszy oczekuje silnik i w jaki spos\u00f3b na tej podstawie oblicza ca\u0142kowity koszt. Sprawdzam, czy nieaktualne statystyki lub niekorzystne korelacje powoduj\u0105, \u017ce skanowanie zakres\u00f3w jest niedoszacowane, a preferowane jest skanowanie pe\u0142ne. Ponadto sprawdzam, czy silnik wystarczaj\u0105co wcze\u015bnie do\u0142\u0105cza warunki WHERE do tabeli o najwi\u0119kszej selektywno\u015bci, aby zminimalizowa\u0107 kosztowne etapy \u0142\u0105czenia. W ten spos\u00f3b mog\u0119 sformu\u0142owa\u0107 rzetelne wnioski dotycz\u0105ce tego, dlaczego wybrano dany plan i jak mog\u0119 go zoptymalizowa\u0107 za pomoc\u0105 <strong>Wska\u017aniki<\/strong>, na kt\u00f3re maj\u0105 wp\u0142yw przer\u00f3bki lub aktualizacja statystyk.<\/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\/09\/mariadb-optimizer-trace-sql-4271.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Praktyka: \u015bledzenie prostego zapytania z filtrem<\/h2>\n\n<p>Na stronie <code>SELECT * FROM t1 WHERE a &lt; 10<\/code> sprawdzam pod <code>przygotowanie_po\u0142\u0105czenia<\/code>, czy silnik rozszerzy\u0142 projekcj\u0119 i ewentualnie skonsolidowa\u0142 warunki, co da\u0142o mi pierwsze <strong>Wska\u017aniki<\/strong> dostarcza. Nast\u0119pnie widz\u0119 w bloku <code>rows_estimation<\/code>, ile wierszy silnik przeznacza na skanowanie zakresu w <code>a<\/code> w por\u00f3wnaniu z pe\u0142nym skanowaniem tabeli. Je\u015bli pojawiaj\u0105 si\u0119 nierealistyczne warto\u015bci, cz\u0119sto interpretuj\u0119 to jako oznak\u0119 nieaktualnych statystyk lub braku histogram\u00f3w. W sekcji <code>rozwa\u017cane_plany_wykonania<\/code> Nast\u0119pnie sprawdzam, czy dost\u0119p do indeksu zosta\u0142 rzeczywi\u015bcie wyliczony jako ta\u0144szy ni\u017c skanowanie pe\u0142ne. Na koniec pokazuje <code>dodawanie_warunk\u00f3w_do_tabel<\/code>, czy warunek selektywny dotyczy <code>a<\/code> realizacja przebiega zgodnie z harmonogramem, co znacznie skraca czas trwania <strong>obni\u017cki<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Funkcje JSON: celowe wyodr\u0119bnianie fragment\u00f3w<\/h2>\n\n<p>Poniewa\u017c \u015blad jest w formacie JSON, filtruj\u0119 konkretne poddrzewa za pomoc\u0105 <code>JSON_EXTRACT<\/code> i tworz\u0119 proste analizy dotycz\u0105ce powtarzaj\u0105cych si\u0119 <strong>Pr\u00f3bka<\/strong>. Na przyk\u0142ad przegl\u0105dam tylko list\u0119 rozwa\u017canych plan\u00f3w, aby sprawdzi\u0107, czy okre\u015blone sekwencje po\u0142\u0105cze\u0144 (join) systematycznie ko\u0144cz\u0105 si\u0119 niepowodzeniem. Podobnie wyodr\u0119bniam pola koszt\u00f3w najlepszych kandydat\u00f3w i por\u00f3wnuj\u0119 je z danymi z ANALYZE, aby wykry\u0107 b\u0142\u0119dne za\u0142o\u017cenia. Za pomoc\u0105 prostych widok\u00f3w lub procedur przechowywanych automatyzuj\u0119 te sprawdzania na potrzeby moich sesji diagnostycznych. W ten spos\u00f3b tworz\u0119 sobie proste <strong>Monitoring<\/strong> do podejmowania decyzji przez optymalizator bez w\u0142\u0105czania sta\u0142ego \u015bledzenia.<\/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\/09\/mariadb_optimizer_trace_4729.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Typowe zastosowania i korzy\u015bci<\/h2>\n\n<p>Korzystam z funkcji Trace, gdy EXPLAIN wskazuje nieoczekiwane pe\u0142ne skanowanie i chc\u0119 ustali\u0107 przyczyn\u0119 odrzucenia <strong>Indeks<\/strong> chc\u0119 si\u0119 dowiedzie\u0107. Ponadto w przypadku wielu tabel log ten dostarcza mi uzasadnienie wybranej kolejno\u015bci po\u0142\u0105cze\u0144, co wskazuje mi drog\u0119 do alternatywnych plan\u00f3w. W przypadku zmiany wersji zapisuj\u0119 \u015blady przed i po aktualizacji, aby oceni\u0107 zmiany w zachowaniu optymalizatora. W kwestiach strategicznych zwi\u0105zanych z tuningiem ten przegl\u0105d pomaga mi w <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wglad-w-dzialanie-wewnetrzne-optymalizatora-zapytan-mariadb-wglad-w-tuning-sql\/\">wewn\u0119trzne mechanizmy optymalizatora<\/a>, kt\u00f3re \u0142\u0105cz\u0119 z wynikami \u015bledzenia. W ten spos\u00f3b w spos\u00f3b uporz\u0105dkowany podejmuj\u0119 decyzj\u0119, czy w indeksach, statystykach czy sformu\u0142owaniach zapyta\u0144 nale\u017cy <strong>\u015bruba regulacyjna<\/strong> postawi\u0119.<\/p>\n\n<h2>Najlepsze praktyki w zakresie produkcji<\/h2>\n\n<p>Konsekwentnie w\u0142\u0105czam \u015bledzenie jako <strong>Sesja<\/strong>-Zako\u0144cz\u0119 diagnostyk\u0119 w odpowiedni spos\u00f3b, gdy tylko zgromadz\u0119 wystarczaj\u0105c\u0105 ilo\u015b\u0107 danych. W przypadku du\u017cych \u015blad\u00f3w zwi\u0119kszam <code>optimizer_trace_max_mem_size<\/code> tylko na kr\u00f3tki czas, a potem ponownie ustawiam t\u0119 warto\u015b\u0107 na nisk\u0105. Zanim udost\u0119pni\u0119 pliki JSON, maskuj\u0119 wra\u017cliwe sta\u0142e, teksty komentarzy lub wska\u017aniki biznesowe. Korzystam z funkcji \u015bledzenia wy\u0142\u0105cznie jako narz\u0119dzia diagnostycznego, natomiast do ci\u0105g\u0142ego monitorowania preferuj\u0119 logi powolnych zapyta\u0144, widoki wydajno\u015bci lub zewn\u0119trzne profilery. Takie podej\u015bcie pozwala utrzyma\u0107 systemy w optymalnej kondycji i zapobiega niepotrzebnemu <strong>Nad g\u0142ow\u0105<\/strong> w codziennej dzia\u0142alno\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\/09\/mariadb_optimizer_trace_3874.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>\u015alad optymalizatora w zestawie narz\u0119dzi<\/h2>\n\n<p>Aby zapewni\u0107 kompleksowe dostosowanie, przedstawiam \u0142a\u0144cuch sk\u0142adaj\u0105cy si\u0119 ze zrozumienia planu, analizy przyczyn i pomiaru systemu, a nast\u0119pnie \u0142\u0105cz\u0119 te <strong>Ustalenia<\/strong>. Polecenie EXPLAIN pokazuje mi plan, ANALYZE potwierdza rzeczywiste koszty, a \u015blad dostarcza informacji uzasadniaj\u0105cych podj\u0119t\u0105 decyzj\u0119. R\u00f3wnolegle zapoznaj\u0119 si\u0119 z koncepcjami plan\u00f3w wykonania zapyta\u0144, aby rozpozna\u0107 wzorce w doborze kluczy, kardynalno\u015bciach i strategiach po\u0142\u0105cze\u0144. Dobrym uzupe\u0142nieniem tej perspektywy jest zwi\u0119z\u0142y przegl\u0105d dotycz\u0105cy <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/plany-wykonania-zapytan-do-bazy-danych-hosting-optymalizacji-wglad-w-wydajnosc\/\">Plany wykonania zapyta\u0144<\/a>, z kt\u00f3rego korzystam w kwestiach architektonicznych. Na tej podstawie wywodz\u0119 wiarygodne <strong>Priorytety<\/strong> dotycz\u0105cych indeksowania, przer\u00f3bek i parametr\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Bardziej szczeg\u00f3\u0142owo: analiza zakresu i dob\u00f3r klucza<\/h2>\n\n<p>W \u015bladzie cz\u0119sto znajduje si\u0119 blok <code>analiza zakresu<\/code> dla ka\u017cdej tabeli, w kt\u00f3rej mog\u0119 rozpozna\u0107, kt\u00f3re indeksy wchodzi\u0142y w gr\u0119 dla dost\u0119pu typu range, ref lub eq-ref. Optymalizator por\u00f3wnuje tam alternatywy, takie jak \u201erange na idx_a\u201c, \u201erange na idx_b\u201c lub \u201epe\u0142ne skanowanie\u201c, przypisuje im koszty i oczekiwan\u0105 liczb\u0119 wierszy, a nast\u0119pnie wskazuje zwyci\u0119sk\u0105 opcj\u0119. Je\u015bli zauwa\u017c\u0119, \u017ce sensowny indeks zosta\u0142 odrzucony ze wzgl\u0119du na wysokie koszty, w nast\u0119pnej kolejno\u015bci sprawdzam le\u017c\u0105ce u jego podstaw selektywno\u015bci i statystyki. Je\u015bli za\u0142o\u017cenia s\u0105 nieprawid\u0142owe, mo\u017ce <code>ANALYZE TABLE<\/code> (ewentualnie z trwa\u0142ymi statystykami) lub utworzenie bardziej ukierunkowanego <strong>Wska\u017anik pokrycia<\/strong> uniewa\u017cni\u0107 t\u0119 decyzj\u0119.<\/p>\n\n<p>Warto r\u00f3wnie\u017c przyjrze\u0107 si\u0119 podzia\u0142om indeks\u00f3w z\u0142o\u017conych: \u015blad dokumentuje, czy warunek wykorzystuje tylko pierwsz\u0105 kolumn\u0119 indeksu, czy te\u017c mo\u017cliwe jest zastosowanie dodatkowych predykat\u00f3w, co sprawia, \u017ce kolejne kolumny klucza staj\u0105 si\u0119 istotne. Na tej podstawie decyduj\u0119, czy nale\u017cy przeformu\u0142owa\u0107 predykaty (na przyk\u0142ad unika\u0107 funkcji), czy te\u017c rozszerzy\u0107 indeks tak, aby uwzgl\u0119dnia\u0142 typowe operacje filtrowania i sortowania.<\/p>\n\n<h2>Szczeg\u00f3\u0142y dotycz\u0105ce po\u0142\u0105cze\u0144: p\u00f3\u0142po\u0142\u0105czenia, BKA\/MRR i bufory po\u0142\u0105cze\u0144<\/h2>\n\n<p>W przypadku zapyta\u0144 wielotablicowych fragmenty \u015bladu pokazuj\u0105, czy i jak\u0105 strategi\u0119 semijoinu uwzgl\u0119dniono (np. FirstMatch, DuplicateWeedout, LooseScan lub Materialization). Widz\u0119 tam, dlaczego dana opcja zosta\u0142a odrzucona \u2013 na przyk\u0142ad z powodu wysokich koszt\u00f3w materializacji lub zbyt niskiej selektywno\u015bci. R\u00f3wnie\u017c <strong>Batched Key Access (BKA)<\/strong> oraz <strong>Odczyt wielozakresowy (MRR)<\/strong> pojawiaj\u0105 si\u0119 w \u015bladzie, o ile s\u0105 w\u0142\u0105czone. Techniki te grupuj\u0105 operacje wyszukiwania kluczy i poprawiaj\u0105 lokalno\u015b\u0107 pami\u0119ci podr\u0119cznej. Je\u015bli BKA\/MRR nie pojawiaj\u0105 si\u0119 w \u015bladzie, sprawdzam <code>optimizer_switch<\/code> oraz parametry takie jak <code>join_cache_level<\/code>. W obci\u0105\u017ceniach charakteryzuj\u0105cych si\u0119 du\u017c\u0105 liczb\u0105 losowych wyszukiwa\u0144 kluczy pozwala to w zauwa\u017calny spos\u00f3b przyspieszy\u0107 faz\u0119 \u0142\u0105czenia, co mo\u017cna zweryfikowa\u0107 za pomoc\u0105 polecenia EXPLAIN ANALYZE.<\/p>\n\n<p>Decyduj\u0105ce znaczenie ma r\u00f3wnie\u017c rozmiar i rodzaj bufora po\u0142\u0105cze\u0144: \u015blad pokazuje, czy warianty p\u0119tli zagnie\u017cd\u017conych by\u0142y uruchamiane z buforem czy bez niego oraz w kt\u00f3rym miejscu stosowane s\u0105 filtry. Oceniam, czy dodanie indeks\u00f3w na kluczach po\u0142\u0105cze\u0144 lub przepisanie kodu w celu zmniejszenia liczby wynik\u00f3w po\u015brednich jest bardziej efektywnym rozwi\u0105zaniem ni\u017c zwi\u0119kszanie rozmiar\u00f3w bufor\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Podzapytania, tabele pochodne i widoki<\/h2>\n\n<p>Na stronie <code>przygotowanie_po\u0142\u0105czenia<\/code> Uwa\u017cam, \u017ce czy podzapytania w postaci EXISTS\/IN w <strong>P\u00f3\u0142po\u0142\u0105czenia<\/strong> zosta\u0142y przekszta\u0142cone (<code>in_to_exists<\/code>), czy tabele pochodne zosta\u0142y scalone (<code>po\u0142\u0105czone_wynikowe<\/code>) lub zosta\u0142y zrealizowane oraz czy <strong>Warunek Wypychanie<\/strong> a\u017c do tabel pochodnych. Te kroki maj\u0105 kluczowe znaczenie, poniewa\u017c brak scalania mo\u017ce prowadzi\u0107 do kosztownej materializacji. Je\u015bli w \u015bladzie wielokrotnie dostrzegam decyzje o materializacji o wysokich kosztach, sprawdzam, czy jawne <code>STRAIGHT_JOIN<\/code>, czy wskaz\u00f3wka lub reorganizacja zapytania (np. wyra\u017cenia typu Common Table Expression z ukierunkowanymi filtrami) sk\u0142ania silnik do zastosowania korzystniejszej strategii. W przypadku widok\u00f3w sprawdzam, czy optymalizator wystarczaj\u0105co rozdziela zawarto\u015b\u0107 widoku lub czy w tabeli bazowej brakuje dodatkowych indeks\u00f3w.<\/p>\n\n<h2>Podzia\u0142 na partycje i przycinanie<\/h2>\n\n<p>W przypadku tabel podzielonych na partycje \u015blad pokazuje, kt\u00f3re partycje zosta\u0142y wykluczone na podstawie kluczy partycji i predykat\u00f3w (<strong>Ograniczanie partycji<\/strong>). Je\u015bli nie dochodzi do oczekiwanego przycinania, jest to sygna\u0142, \u017ce nale\u017cy sformu\u0142owa\u0107 filtry wcze\u015bniej i w spos\u00f3b umo\u017cliwiaj\u0105cy ich zastosowanie do klucza partycji. Zwracam r\u00f3wnie\u017c uwag\u0119 na wsp\u00f3\u0142dzia\u0142anie partycjonowania i indeks\u00f3w: w przypadku braku indeks\u00f3w lokalnych lub globalnych silnik mo\u017ce, pomimo przycinania, sprawdza\u0107 nadmiern\u0105 liczb\u0119 wierszy, co w \u015bladzie jest widoczne jako wysokie koszty skanowania.<\/p>\n\n<h2>Celowa weryfikacja wskaz\u00f3wek, ustawie\u0144 indeks\u00f3w i parametru `optimizer_switch`<\/h2>\n\n<p>Korzystam z funkcji Trace, aby sprawdzi\u0107 dzia\u0142anie wskaz\u00f3wek i prze\u0142\u0105cznik\u00f3w parametr\u00f3w, aby <strong>zajmowa\u0107<\/strong>. Je\u015bli na przyk\u0142ad wpisz\u0119. <code>WSKA\u0179NIK SI\u0141Y<\/code> lub wskaz\u00f3wk\u0119 optymalizatora widz\u0119 w \u015bladzie, czy alternatywa zosta\u0142a rzeczywi\u015bcie wymuszona i jak zosta\u0142a oceniona. Poprzez <code>optimizer_switch<\/code> mog\u0119 tymczasowo w\u0142\u0105cza\u0107 lub wy\u0142\u0105cza\u0107 strategie (np. w przypadku decyzji dotycz\u0105cych semijoin, index_merge lub derived_merge). \u015alad s\u0142u\u017cy mi w\u00f3wczas jako dow\u00f3d, czy silnik przyj\u0105\u0142 te ustawienia, czy te\u017c nadal dominuj\u0105 inne ograniczenia (np. kardynalno\u015bci). Opcjonalnie u\u017cywam flag formatowania, takich jak <code>one_line<\/code> lub <code>end_markers<\/code> na stronie <code>optimizer_trace<\/code>-ci\u0105g znak\u00f3w, aby dostosowa\u0107 czytelno\u015b\u0107 do mojego narz\u0119dzia analitycznego.<\/p>\n\n<h2>Update\/DELETE i \u015bcie\u017cki zapisu<\/h2>\n\n<p>\u015alad optymalizatora nie ogranicza si\u0119 wy\u0142\u0105cznie do instrukcji SELECT. W przypadku instrukcji UPDATE i DELETE r\u00f3wnie\u017c widz\u0119, w jaki spos\u00f3b wybierane s\u0105 \u015bcie\u017cki dost\u0119pu oraz czy filtry s\u0105 stosowane wystarczaj\u0105co wcze\u015bnie, aby ograniczy\u0107 liczb\u0119 wierszy obj\u0119tych operacj\u0105. Sprawdzam, czy filtr WHERE nie jest typu \u201esargable\u201d lub czy brak indeksu nie prowadzi do szerokiego skanowania przed wykonaniem w\u0142a\u015bciwej zmiany. Na podstawie \u015bladu ustalam, czy kompaktowy indeks (np. zawieraj\u0105cy tylko niezb\u0119dne kolumny) pozwala unikn\u0105\u0107 niepotrzebnych wielokrotnych operacji odczytu i zapisu, a tym samym zmniejsza liczb\u0119 blokad i obj\u0119to\u015b\u0107 dziennika.<\/p>\n\n<h2>Bezpiecze\u0144stwo, uprawnienia i przygotowane instrukcje<\/h2>\n\n<p>Aby m\u00f3c odczyta\u0107 ca\u0142y zapis, potrzebuj\u0119 odpowiednich uprawnie\u0144 do obiektu \u2013 je\u015bli ich brakuje, pole to sygnalizuje to <code>INSUFFICIENT_PRIVILEGES<\/code> Ograniczenia. W scenariuszach zbli\u017conych do \u015brodowiska produkcyjnego korzystam zatem z tych samych danych logowania, co aplikacja, lub ze specjalnego konta diagnostycznego z odpowiednimi uprawnieniami. W przypadku przygotowanych instrukcji (Prepared Statements) \u015blad zazwyczaj pokazuje ju\u017c zoptymalizowan\u0105 form\u0119 z powi\u0105zanymi parametrami, co pozwala mi oceni\u0107 selektywno\u015b\u0107 bez ujawniania wra\u017cliwych sta\u0142ych. Je\u015bli musz\u0119 udost\u0119pnia\u0107 \u015blady, maskuj\u0119 warto\u015bci parametr\u00f3w lub zast\u0119puj\u0119 je reprezentatywnymi przedzia\u0142ami, aby zachowa\u0107 zgodno\u015b\u0107 z wymogami dotycz\u0105cymi ochrony danych.<\/p>\n\n<h2>Automatyzacja: rejestrowanie, rozr\u00f3\u017cnianie i dokumentowanie \u015blad\u00f3w<\/h2>\n\n<p>Aby zapewni\u0107 powtarzalno\u015b\u0107 analiz, zapisuj\u0119 wybrane \u015blady w tabeli diagnostycznej i opatrzam je metadanymi, takimi jak schemat, wersja, zmienne sesji oraz sygnatura czasowa. Dzi\u0119ki temu mog\u0119 przed i po zmianach indeks\u00f3w lub aktualizacjach wersji <strong>diffen<\/strong>, kt\u00f3re decyzje zosta\u0142y od\u0142o\u017cone. W praktyce warto podzieli\u0107 bloki <code>rozwa\u017cane_plany_wykonania<\/code> oraz <code>rows_estimation<\/code> zapisa\u0107 osobno, aby m\u00f3c szybko por\u00f3wna\u0107 zmiany koszt\u00f3w. Mniejsze zapytania pomocnicze wyodr\u0119bniaj\u0105 dla mnie wybran\u0105 kolejno\u015b\u0107 po\u0142\u0105cze\u0144 oraz obliczone koszty \u2013 na przyk\u0142ad za pomoc\u0105 <code>JSON_EXTRACT(TRACE, '$.join_optimization.considered_execution_plans')<\/code> \u2013 i zapisujemy wynik obok wynik\u00f3w polece\u0144 EXPLAIN i ANALYZE. W ten spos\u00f3b powstaje rzetelna dokumentacja ka\u017cdego etapu optymalizacji.<\/p>\n\n<h2>Ograniczenia, specyfika poszczeg\u00f3lnych wersji i por\u00f3wnanie z MySQL<\/h2>\n\n<p>Kluczowe struktury zapisu s\u0105 oparte na MySQL, jednak szczeg\u00f3\u0142y i nazwy p\u00f3l mog\u0105 si\u0119 nieznacznie r\u00f3\u017cni\u0107 w zale\u017cno\u015bci od wersji MariaDB. Dlatego skupiam si\u0119 na <strong>semantyczne<\/strong> Sekcje (Rewrites, Rows-Estimation, rozpatrywane plany, Condition-Attachments), zamiast skupia\u0107 si\u0119 na kosmetycznych r\u00f3\u017cnicach. Wa\u017cne: w MariaDB uwaga skupia si\u0119 na ostatniej instrukcji aktywnego po\u0142\u0105czenia. Kto analizuje wiele kolejnych instrukcji, powinien odczytywa\u0107 je bezpo\u015brednio po wykonaniu lub automatycznie za pomoc\u0105 haka, aby nie nadpisa\u0107 istotnych \u015blad\u00f3w. W przypadku bardzo du\u017cych plik\u00f3w JSON uwzgl\u0119dniam zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 i rozumiem, \u017ce <code>MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE<\/code> jako zach\u0119t\u0119 do tymczasowego podwy\u017cszenia limitu i ponownego przeprowadzenia analizy.<\/p>\n\n<h2>Konkretne przyk\u0142ady ekstrakcji danych z plik\u00f3w JSON w codziennej praktyce<\/h2>\n\n<p>Na koniec kilka zwi\u0119z\u0142ych fragment\u00f3w, z kt\u00f3rych cz\u0119sto korzystam w praktyce, aby szybko przej\u015b\u0107 do sedna sprawy:<\/p>\n\n<ul>\n  <li>Wybrana kolejno\u015b\u0107 po\u0142\u0105cze\u0144 i listy kandydat\u00f3w: Pobieram prefiksy planu oraz odpowiednie do\u0142\u0105czone tabele, aby m\u00f3c prze\u015bledzi\u0107 sekwencj\u0119 decyzji.<\/li>\n  <li>Alternatywne zakresy i koszty: Wyodr\u0119bniam list\u0119 ocenionych indeks\u00f3w dla najbardziej selektywnych tabel, aby precyzyjnie oceni\u0107 op\u0142acalno\u015b\u0107 przepisania kodu lub utworzenia nowych indeks\u00f3w.<\/li>\n  <li>Filtry dodane na wczesnym etapie: Czytam <code>dodawanie_warunk\u00f3w_do_tabel<\/code>-sekcje, aby zapewni\u0107, \u017ce silne predykaty znajduj\u0105 si\u0119 jak najbli\u017cej \u017ar\u00f3d\u0142a danych.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Dzi\u0119ki niewielkiej liczbie widok\u00f3w dla tych ekstrakcji dysponuj\u0119 zwi\u0119z\u0142ym \u201eprzewodnikiem\u201c dotycz\u0105cym decyzji optymalizatora, kt\u00f3ry w razie potrzeby w\u0142\u0105czam podczas sesji diagnostycznych, a nast\u0119pnie ponownie wy\u0142\u0105czam.<\/p>\n\n<h2>Cz\u0119ste przeszkody i rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w<\/h2>\n\n<p>Je\u015bli brakuje histogram\u00f3w lub statystyki s\u0105 nieaktualne, szacunki s\u0105 b\u0142\u0119dne i powoduj\u0105 <strong>Plany<\/strong> z niepotrzebnymi skanami pe\u0142nymi. Je\u015bli w \u015bladzie zauwa\u017c\u0119 znaczne odchylenia w kardynalno\u015bciach, aktualizuj\u0119 statystyki, tworz\u0119 odpowiednie indeksy lub modyfikuj\u0119 filtry tak, by by\u0142y mo\u017cliwe do przechowywania w pami\u0119ci. Zbyt sk\u0105pe \u015blady rozpoznaj\u0119 na podstawie <code>MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE<\/code> i reaguj\u0119, tymczasowo podnosz\u0105c limit. Je\u015bli ANALYZE wykazuje lepsze czasy wykonania dla alternatywnej \u015bcie\u017cki, sprawdzam w \u015bladzie, kt\u00f3ry czynnik kosztowy zadecydowa\u0142 o wyborze tej opcji. W ten spos\u00f3b krok po kroku uzupe\u0142niam braki w wiedzy i osi\u0105gam <strong>Przejrzysto\u015b\u0107<\/strong> o logice podejmowania decyzji.<\/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\/09\/mariadb-optimizer-trace-4829.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Kr\u00f3tkie podsumowanie<\/h2>\n\n<p>\u015alad optymalizatora MariaDB wyja\u015bnia mi w dokumencie JSON, w jaki spos\u00f3b silnik przekszta\u0142ca zapytania, szacuje liczb\u0119 wierszy, por\u00f3wnuje plany i ostatecznie wybiera <strong>Sekwencja<\/strong> wybiera. Aktywuj\u0119 go na ka\u017cd\u0105 sesj\u0119, odczytuj\u0119 \u015blad, sprawdzam <code>przygotowanie_po\u0142\u0105czenia<\/code> oraz <code>optymalizacja po\u0142\u0105cze\u0144<\/code> i \u0142\u0105cz\u0119 te wnioski z EXPLAIN\/ANALYZE. Na podstawie przyczyn odrzucenia indeks\u00f3w, op\u00f3\u017anionych filtr\u00f3w lub b\u0142\u0119dnych oszacowa\u0144 wyznaczam konkretne dzia\u0142ania: lepsze indeksy, bardziej aktualne statystyki i jasne sformu\u0142owania zapyta\u0144. Korzystaj\u0105c z funkcji JSON, wyodr\u0119bniam fragmenty, rozpoznaj\u0119 wzorce i dokumentuj\u0119 decyzje w spos\u00f3b umo\u017cliwiaj\u0105cy ich odtworzenie. W ten spos\u00f3b zapewniam niezawodn\u0105 obs\u0142ug\u0119 nawet rozleg\u0142ych obci\u0105\u017ce\u0144 SQL. <strong>Wydajno\u015b\u0107<\/strong> i dbaj o to, by decyzje dotycz\u0105ce tuningu by\u0142y zrozumia\u0142e.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dowiedz si\u0119, jak wykorzysta\u0107 \u015blad optymalizatora MariaDB do analizy i optymalizacji z\u0142o\u017conych zapyta\u0144 SQL. W tym artykule wyja\u015bniono, jak w\u0142\u0105czy\u0107 \u015blad optymalizatora, przedstawiono jego struktur\u0119 JSON oraz spos\u00f3b interpretacji, co pozwala uzyska\u0107 lepsz\u0105 wydajno\u015b\u0107.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":21324,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[781],"tags":[],"class_list":["post-21331","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":"63","_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":"optimizer trace","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":"21324","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21331","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=21331"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21331\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/21324"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21331"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21331"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21331"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}