Performance Audit
PostgreSQL-Engpässe sichtbar machen, priorisieren und sauber einordnen.
Für SaaS- und eCommerce-Teams, die wissen wollen, welche Queries, Indexe und Lastmuster wirklich bremsen — und welche Schritte zuerst Wirkung zeigen.
Wenn PostgreSQL bremst, braucht es zuerst Klarheit
Performance-Probleme zeigen sich selten eindeutig. Eine Query ist langsam, ein Endpoint schwankt, ein Report hängt oder Lastspitzen lassen sich nicht sauber erklären. Ohne klare Analyse entsteht schnell Aktionismus: ein Index hier, ein Parameter dort, ein Verdacht nach dem anderen.
Der Performance Audit setzt früher an. Er macht sichtbar, welche Engpässe wirklich relevant sind, welche Maßnahmen zuerst Wirkung zeigen und welche Themen ruhiger vorbereitet werden sollten.
Diffuse Symptome
Antwortzeiten schwanken, einzelne Funktionen fühlen sich träge an oder Lastspitzen tauchen ohne klare Ursache auf. Der Audit bringt Ordnung in diese Signale.
Zu viele mögliche Maßnahmen
Indexe, Queries, Konfiguration, Datenmodell, Anwendungscode: vieles könnte helfen. Entscheidend ist die richtige Reihenfolge.
Entscheidung ohne Bauchgefühl
Bevor Zeit in Tuning, Umbauten oder zusätzliche Infrastruktur fließt, braucht das Team eine technische Grundlage, die nachvollziehbar ist.
Datenbank entlastet, Query-Zeiten halbiert
Eine gewachsene PostgreSQL-Struktur wurde durch gezielte Änderungen an Datenmodell, Queries und Indexen deutlich entlastet — mit rund 50 % besseren Query-Zeiten.
Fallstudie ansehenSo wird aus Performance-Rauschen eine klare Reihenfolge
Der Performance Audit macht aus verstreuten Beobachtungen eine klare Entscheidungsgrundlage. Statt nur technische Details zu sammeln, werden Findings nach Wirkung, Betriebsrelevanz und Aufwand eingeordnet.
Analyse echter Signale
Queries, Indexe, Logs, Tabellenstatistiken, Locks, Connections und Lastmuster werden dort betrachtet, wo sie für das System relevant sind.
Priorisierte Findings
Die Ergebnisse werden nicht nur aufgelistet, sondern sortiert: Was hilft schnell, was ist riskant, was braucht Vorbereitung?
Konkrete nächste Schritte
Am Ende steht ein klarer Vorschlag, wie das Team sinnvoll weitermacht: Quick Wins, Sprint, Care oder ruhigere Vorbereitung.
Messbare Grundlage
Wo möglich, werden Findings mit PostgreSQL-Signalen wie pg_stat_statements, EXPLAIN, Logs oder Tabellenstatistiken untermauert.
Wählen Sie den passenden Einstieg
Drei Optionen, um aus diffusen Performance-Signalen eine klare Entscheidungsgrundlage zu machen: vom fokussierten Hotspot-Check bis zur erweiterten Analyse kritischer Lastmuster.
Audit Lite1.900 €
Kompakter Einstieg für ausgewählte Hotspots und schnelle Orientierung.
- Fokus auf ausgewählte Hotspots
- Analyse zentraler Queries, Indexe und Basis-Metriken
- Kurzer Findings-Bericht mit Top-Prioritäten
Audit Core3.900 €
Der gründliche Audit für klare Prioritäten und ein gemeinsames Ergebnisgespräch.
- Tieferer Blick auf Query-Last, Index-Nutzung, Locks, Connections, Autovacuum und Tabellenwachstum
- Priorisierte Roadmap nach Wirkung, Betriebsrelevanz und Aufwand
- Ergebnisgespräch und konkrete nächste Schritte
Audit Plus6.500 €
Erweiterte Analyse, wenn Lastmuster kritischer oder schwerer einzuordnen sind.
- Erweiterte Analyse bei kritischer oder schwer einzuordnender Last
- Zusätzlicher Blick auf App-/DB-Zusammenspiel und Peak-Zeiten
- Entscheidungsfähiger Bericht mit Quick Wins und strukturellen Empfehlungen
So läuft der Audit ab
Der Audit ist bewusst klar geführt: erst Kontext, dann Daten, dann Einordnung. So entsteht schnell ein belastbares Bild ohne unnötige Breite.
Startabgleich
Wir klären Symptome, Ziele, Systemkontext und verfügbare Daten. Dadurch bleibt die Analyse fokussiert.
Datensichtung
Queries, Indexe, Logs, Metriken und Lastmuster werden strukturiert ausgewertet.
Einordnung
Findings werden nach Wirkung, Betriebsrelevanz, Aufwand und Reihenfolge sortiert.
Ergebnis
Das Team erhält eine klare Entscheidungsgrundlage und einen Vorschlag für die nächsten Schritte.
Was danach anders ist
Nach dem Audit weiß das Team, wo PostgreSQL wirklich bremst und welche Maßnahmen zuerst sinnvoll sind. Aus diffusen Performance-Problemen wird eine konkrete technische Reihenfolge.
Top-Findings mit Begründung
Das Team sieht nicht nur, was auffällt, sondern auch warum es relevant ist und welche Signale die Einschätzung stützen.
Priorisierte Maßnahmen
Aus möglichen Maßnahmen wird eine klare Reihenfolge: was zuerst hilft, was vorbereitet werden sollte und was warten kann.
Quick Wins und strukturelle Themen
Kurzfristige Verbesserungen und größere technische Themen werden sauber getrennt, damit die nächsten Schritte planbar bleiben.
Klarer Übergang in Sprint oder Care
Wenn Anschlussarbeit sinnvoll ist, ist der nächste Schritt bereits greifbar: gezielte Stabilisierung oder laufende Betreuung.