Optimiser les bases de données lentes avec Amazon Aurora (Français) | Optimize slow databases with Amazon Aurora (French)

Présentation de l’atelier

Vous avez lancé une petite plateforme de crowdsourcing et créé un portefeuille d’applications mobiles et Web qui permet aux consommateurs de produire du contenu basé sur les événements actuels. Au départ, vous avez utilisé une base de données MySQL exécutée sur une instance Amazon EC2 pour soutenir vos applications. Tandis que votre entreprise se développait, vous avez commencé à chercher une solution plus évolutive pour gérer les besoins de votre base de données et relever les quelques défis rencontrés lors de l’hébergement de la base de données. Après avoir analysé les offres du marché, vous avez décidé d’utiliser Amazon Aurora pour vos charges de travail en augmentation.

Lors du développement de la nouvelle application, vous avez remarqué de mauvaises performances lors de la récupération des données de la base de données Aurora. Vous pensez que le problème peut être lié à une mauvaise conception des requêtes. Vous utiliserez différents outils dans Amazon Aurora pour trouver les requêtes problématiques et optimiser les requêtes.

Amazon Aurora est un moteur de base de données relationnelle compatible MySQL et PostgreSQL créé spécialement pour le cloud. Aurora est entièrement gérée par Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), ce qui permet d’automatiser des tâches administratives chronophages comme la mise en service de matériel, la configuration de bases de données, l’application de correctifs et les sauvegardes. Aurora repose sur un système de stockage distribué moderne et spécifique. Toutes les données sont distribuées dans trois zones de disponibilité AWS différentes, sur des centaines de nœuds de stockage, avec deux copies par zone. Les moteurs de base de données Aurora compatibles MySQL et PostgreSQL sont personnalisés pour tirer parti du stockage distribué rapide.

Pendant cet atelier, vous allez utiliser l’ensemble de données IMDb pour tester le cluster Amazon RDS Aurora. Vous utiliserez les journaux de requêtes lentes et Amazon RDS Performance Insights pour évaluer vos requêtes. Vous allez ensuite peaufiner la requête et évaluer les gains de performances. Vous apprendrez également à configurer la scalabilité automatique pour les réplicas en lecture dans le cluster Amazon Aurora afin d’atténuer les impacts sur les performances de charge maximale. Au cours de cette activité, vous passerez en revue les différents paramètres qui permettent d’optimiser les performances de la base de données pour votre charge de travail.

Objectifs

À la fin de cet atelier, vous serez en mesure d’effectuer les opérations suivantes :

• Activer les journaux de requêtes lentes dans Amazon RDS afin d’étudier les requêtes MySQL peu performantes
• Étudier les performances avec Amazon RDS Performance Insights
• Utiliser les meilleures pratiques pour optimiser les requêtes MySQL
• Utiliser la fonction de scalabilité automatique du réplica en lecture Aurora pour remédier à une augmentation soudaine de la charge

Prérequis

Cet atelier nécessite les éléments suivants :

• Accès à un ordinateur portable doté d’une connexion Wi-Fi et exécutant Microsoft Windows, macOS ou Linux (Ubuntu, SuSE ou Red Hat).

  Remarque L’environnement de l’atelier n’est pas accessible depuis un iPad ou une tablette, mais vous pouvez utiliser ces types de dispositifs pour accéder au guide de l’étudiant

• Pour les utilisateurs Microsoft Windows : accès administrateur à l’ordinateur

• Un navigateur Internet tel que Chrome, Firefox ou Internet Explorer 9 (les versions précédentes d’Internet Explorer ne sont pas prises en charge).

• Un client SSH, comme PuTTY

• Des connaissances de la syntaxe et du fonctionnement de la base de données MySQL.

Durée

Cet atelier durera environ 90 minutes.