Le service de base de données relationnelle d'Amazon (RDS) est un service géré puissant proposé par AWS qui simplifie la configuration, l'exploitation et l'extension des bases de données relationnelles dans le cloud. Que vous exécutiez des applications nécessitant des bases de données MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle ou Microsoft SQL Server hautement évolutives, RDS offre une solution rentable, performante et sécurisée.

Dans l'environnement commercial rapide d'aujourd'hui, les performances des bases de données sont cruciales. La gestion des instances AWS RDS pour des performances élevées nécessite une compréhension approfondie des techniques de configuration, d'extension, de surveillance et d'optimisation pour garantir que les bases de données fonctionnent de manière optimale, même sous des charges de travail exigeantes. Cet article basé sur la connaissance vous guidera à travers les meilleures pratiques pour gérer les instances AWS RDS afin d'atteindre des bases de données hautement performantes. Nous aborderons des sujets tels que le choix des bons types d'instances, la configuration du stockage, l'optimisation des requêtes, la surveillance des performances et l'extension de votre environnement RDS.

AWS RDS Qu'est-ce que AWS RDS ? AWS RDS est un service de base de données relationnelle entièrement géré qui gère des tâches complexes telles que l'approvisionnement, les patchs, les sauvegardes, la récupération et l'extension, tout en fournissant une surveillance et une sécurité intégrées. En utilisant RDS, vous pouvez vous concentrer sur l'optimisation des performances de votre base de données plutôt que de passer du temps sur des tâches administratives.

AWS RDS prend en charge plusieurs moteurs de bases de données :

• Amazon Aurora (compatible avec MySQL et PostgreSQL)
• MySQL
• PostgreSQL
• MariaDB
• Oracle
• Microsoft SQL Server

Chaque moteur de base de données présente des fonctionnalités uniques, et AWS offre une grande flexibilité pour sélectionner celui qui convient le mieux à votre charge de travail.

Pourquoi utiliser AWS RDS ? Les principales raisons d'utiliser AWS RDS pour gérer les bases de données comprennent :

• Sauvegardes et instantanés automatisés
• Basculement automatique dans les déploiements multi-AZ
• Mise à l'échelle automatique en fonction des demandes de charge de travail
• Haute disponibilité et tolérance aux pannes
• Surveillance et alertes intégrées
• Sécurité intégrée avec chiffrement au repos et en transit
• Migration facile vers et depuis les bases de données locales

Bien que AWS RDS réduise la complexité de la gestion des bases de données, obtenir des bases de données hautement performantes nécessite toujours une configuration adéquate et une optimisation continue.

Choisir le bon type d'instance RDS pour les performances Choisir le bon type d'instance RDS est la première étape pour optimiser les performances des bases de données. AWS propose plusieurs familles d'instances optimisées pour différents types de charges de travail.

Familles d'instances et leurs cas d'utilisation

• Instances à usage général (T3, T4g, M5, M6g) : Idéales pour la plupart des charges de travail, équilibrant coût et performance. T3 et T4g offrent des performances burstables et conviennent aux charges de travail avec une utilisation variable du CPU. M5 et M6g sont plus stables et conviennent aux charges de travail constantes.
• Instances optimisées pour la mémoire (R5, R6g) : Ces instances offrent un rapport mémoire/CPU élevé, ce qui les rend idéales pour les bases de données avec de grands ensembles de données en mémoire, telles que les systèmes transactionnels à haut débit ou les bases de données analytiques.
• Instances optimisées pour le calcul (C5, C6g) : Ces instances sont conçues pour des charges de travail intensives en calcul. Elles conviennent aux bases de données nécessitant des performances élevées du CPU, comme les classements de jeux ou les analyses en temps réel.
• Instances optimisées pour le stockage (I3, I4i) : Idéales pour les charges de travail nécessitant un stockage rapide et à faible latence, y compris les bases de données relationnelles haute performance, les bases de données NoSQL et les applications avec un fort I/O disque.

Choisir la taille d'instance appropriée Lorsque vous sélectionnez la taille de votre instance (par exemple, petite, grande, très grande), tenez compte de ce qui suit :

• Caractéristiques de la charge de travail : Les charges de travail transactionnelles nécessitent plus de CPU et de mémoire.
• Exigences de mise à l'échelle : Tenez compte de la croissance future lors de la sélection des tailles d'instance.
• Optimisation des coûts : Ne surchargez pas inutilement; augmentez ou réduisez la taille selon les besoins.

Les types d'instances peuvent être mis à l'échelle verticalement (en augmentant la taille de l'instance) ou horizontalement (en partitionnant la base de données), en fonction de la croissance de la charge de travail.

Optimiser le stockage RDS pour les performances La configuration du stockage est essentielle pour des performances élevées dans les instances RDS. AWS RDS propose différents types de stockage pour répondre à des besoins de performances variés.

Types de stockage dans RDS

• SSD à usage général (gp2, gp3) : Idéal pour la plupart des applications, offrant un stockage rentable avec des performances burstables. Offre jusqu'à 16 000 IOPS avec gp3. Convient aux bases de données de taille petite à moyenne.
• IOPS provisionnées (io1, io2) : Fournit un stockage à haute performance pour les charges de travail intensives en I/O. Vous pouvez provisionner les IOPS indépendamment de la taille du stockage, offrant jusqu'à 64 000 IOPS. Idéal pour les grandes bases de données transactionnelles ou les bases de données avec des opérations de lecture/écriture élevées.
• Magnétique (standard) : Déprécié et rarement utilisé dans les charges de travail modernes. Convient uniquement aux applications héritées où les performances ne sont pas une priorité.

Optimiser les performances de stockage

• Utiliser les IOPS provisionnées pour les applications critiques : Pour les bases de données nécessitant un débit constamment élevé (par exemple, les plateformes de commerce électronique ou les systèmes financiers), les IOPS provisionnées garantissent des performances constantes sous charge élevée.
• Surveiller la latence d'I/O : Utilisez Amazon CloudWatch pour surveiller la latence de lecture/écriture, et augmentez les IOPS si des goulots d'étranglement de performances sont détectés.
• Optimiser l'allocation de stockage : Assurez-vous d'allouer un stockage suffisant pour éviter les pénuries d'espace, ce qui peut entraîner une dégradation des performances. AWS RDS prend en charge la mise à l'échelle automatique du stockage pour éviter l'intervention manuelle.

Améliorer les performances des requêtes dans AWS RDS Les performances des requêtes sont souvent le facteur le plus important pour déterminer les performances d'une base de données. Les requêtes mal écrites ou non optimisées peuvent entraîner des temps de réponse lents et une utilisation élevée du CPU/mémoire.

Stratégies d'indexation Les index sont essentiels pour améliorer les performances des requêtes en réduisant la quantité de données à analyser. Les meilleures pratiques pour l'indexation incluent :

• Créer des index sur les colonnes utilisées dans les clauses WHERE pour accélérer les recherches.
• Utiliser des index composites sur plusieurs colonnes pour des requêtes plus complexes.
• Réexaminer et mettre à jour régulièrement les index en fonction des modèles de requêtes et des statistiques d'utilisation.
• Éviter une sur-indexation, car cela peut ralentir les opérations d'écriture (INSERT, UPDATE, DELETE).

Optimisation des requêtes

• Utiliser les plans d'exécution : Exécutez les commandes EXPLAIN ou EXPLAIN ANALYZE (selon le moteur de base de données) pour analyser les plans d'exécution des requêtes et identifier les goulots d'étranglement.
• Éviter les analyses complètes de tables : Assurez-vous que les requêtes ne scannent pas accidentellement des tables entières en appliquant les bonnes conditions WHERE ou en utilisant des index.
• Limiter les jointures et sous-requêtes : Simplifiez les jointures complexes et les sous-requêtes autant que possible pour réduire le temps d'exécution des requêtes.

Mise en cache des données fréquemment consultées Mettre en place une couche de mise en cache comme Amazon ElastiCache (qui prend en charge Redis et Memcached) peut décharger les opérations de lecture fréquentes de la base de données. Cela réduit la charge sur l'instance RDS et améliore les temps de réponse.

• Redis : Idéal pour la mise en cache des données fréquemment consultées, la gestion des sessions et les analyses en temps réel.
• Memcached : Une solution de mise en cache plus simple, idéale pour les applications nécessitant une mise à l'échelle horizontale.

Surveillance des performances RDS Pour garantir des performances constamment élevées, il est essentiel de surveiller les métriques RDS en continu. AWS propose des outils intégrés pour la surveillance et les alertes.

Métriques Amazon CloudWatch AWS RDS s'intègre à Amazon CloudWatch pour fournir des métriques telles que l'utilisation du CPU, l'I/O disque, l'utilisation de la mémoire et les connexions à la base

de données. Les principales métriques de performance à surveiller incluent :

• Utilisation du CPU : Une utilisation élevée du CPU peut indiquer des requêtes mal optimisées ou la nécessité de faire évoluer l'instance.
• Latence de lecture/écriture : Une latence élevée en I/O suggère des IOPS provisionnées insuffisantes ou une mauvaise optimisation des requêtes.
• Mémoire disponible : Assurez-vous que l'instance dispose de suffisamment de mémoire pour gérer les opérations de la base de données.
• Connexions à la base de données : Surveillez le nombre de connexions actives pour éviter de dépasser la limite maximale, ce qui pourrait entraîner une dégradation des performances.

Surveillance améliorée La surveillance améliorée fournit des informations détaillées sur plus de 50 métriques au niveau du système, y compris le CPU, la mémoire, le système de fichiers et l'I/O disque. Cela est particulièrement utile pour résoudre des problèmes de performances au niveau du système d'exploitation.

Performance Insights AWS Performance Insights est un outil avancé pour analyser la charge de la base de données et identifier les goulots d'étranglement des performances. Il fournit un tableau de bord qui visualise la charge sur votre base de données et aide à repérer les problèmes de requêtes ou de système.

Les principales fonctionnalités de Performance Insights :

• Métrique de charge de la base de données (DBLoad) pour suivre combien de requêtes sont exécutées et leur impact sur le système.
• Les principales requêtes SQL en fonction de la charge, aidant à identifier les requêtes lentes ou gourmandes en ressources.
• Recommandations d'optimisation en fonction des problèmes détectés.

Mise à l'échelle des instances RDS Mise à l'échelle de votre instance RDS est essentielle pour gérer les demandes croissantes de la charge de travail et maintenir des performances optimales.

Mise à l'échelle verticale La mise à l'échelle verticale consiste à changer le type d'instance pour une taille plus grande avec plus de CPU, de mémoire ou de capacité d'I/O. AWS RDS vous permet de mettre à l'échelle verticalement facilement avec un minimum de temps d'arrêt.

• Mise à l'échelle CPU et mémoire : Lorsque votre base de données subit une forte utilisation du CPU ou de la mémoire, augmenter la taille de l'instance (par exemple, de M5 à R5) peut fournir les ressources nécessaires pour maintenir les performances.
• Mise à l'échelle du stockage : AWS RDS prend en charge l'auto-scaling du stockage, qui ajuste automatiquement votre stockage alloué en fonction des seuils d'utilisation.

Mise à l'échelle horizontale Pour les applications à grande échelle, la mise à l'échelle verticale peut ne pas suffire. La mise à l'échelle horizontale, ou sharding, consiste à distribuer votre base de données sur plusieurs instances RDS.

• Répliques en lecture : AWS RDS prend en charge les répliques en lecture, vous permettant de décharger les requêtes de lecture vers d'autres instances. Cela est particulièrement utile pour les applications à forte charge en lecture telles que les plateformes de diffusion de contenu ou les systèmes d'analyse.