MySQL-Überwachung: SolarWinds vs. New Relic vs. Datadog

Wir haben drei Datenbanküberwachungsplattformen auf einem sauberen System mit MySQL installiert, um zu sehen, wie sie die Datenbanküberwachung von Grund auf handhaben.

Wir untersuchten: Einrichtungsfreundlichkeit, Einarbeitungserfahrung, Ressourcenverbrauch der Agenten, Genauigkeit der Metrikmessung und Effektivität der Benachrichtigungen ihrer Alarmsysteme bei Problemen unter realen Datenbank-Workloads.

Benchmark-Ergebnisse für MySQL-Performance-Monitoring-Tools

Unsere vollständige MySQL-Testmethodik und die Ergebnisse finden Sie hier.

SolarWinds lieferte die einzige Plattform mit Abfrageprofilierung, die langsame Abfragen, fehlende Indizes und Leistungsengpässe identifizierte. Zudem protokollierte sie während unseres 26-GB-Importtests präzise jeden Datenbankvorgang.

New Relic hat zwar am schnellsten Warnmeldungen verschickt, aber die Anzahl der Operationen deutlich unterschätzt und keine Abfrageanalyse bereitgestellt.

Datadog erforderte den größten manuellen Konfigurationsaufwand und bot nur grundlegende Metriken.

Sie können auch sehen, wie diese Plattformen MongoDB überwachen . Unsere Analyse spiegelt die Observability-Landschaft von 2026 wider, in der 60 % der Unternehmen ihre Monitoring-Praktiken bereits als ausgereift oder professionell einstufen, gegenüber 41 % zuvor. Der Wandel hin zu KI-gestützter Datenbank-Observability und die Konsolidierung von Tools machen die Plattformauswahl zunehmend strategisch. ¹ .

Installations- und Onboarding-Erfahrung

1. SolarWinds

SolarWinds beginnt mit einer Frage: Was möchten Sie überwachen?

Bei der Auswahl von „Datenbankleistung“ werden die unterstützten Datenbanken direkt angezeigt.

Nach der Auswahl von MySQL prüft die Plattform, ob bereits Agents ausgeführt werden.

Eine Funktion stach besonders hervor: Wenn ein Kubernetes-Agent installiert ist, erkennt SolarWinds automatisch die in Ihrem Cluster laufenden Datenbanken. Sie können diese ohne manuelle Konfiguration auswählen.

SolarWinds bietet mehrere Installationsmethoden an:

• Automatische Erkennung (erkennt Betriebssystem und Version automatisch)
• Manuelle Installation durch Angabe des Betriebssystems
• Automatisierungsskripte (Ansible, Chef, Puppet, SaltStack)
• Docker-Image
• Kubernetes-Agent-Bereitstellung
• OpenTelemetry-Integration (hinzugefügt im Januar 2026) ²

Wir haben die empfohlene Option gewählt: skriptbasierte Installation.

Das Installationsskript ist unkompliziert. SolarWinds fordert Sie zunächst auf, einen API-Schlüssel zu erstellen , und ermöglicht Ihnen anschließend die Angabe eines Hostnamens für Ihre Instanz.

Nachdem Sie den API-Schlüssel erstellt haben, geben Sie einen Hostnamen für die Instanz an. Wir haben unsere „AIMULTIPLE-MYSQL“ genannt und die Hostüberwachung aktiviert, um Servermetriken zusammen mit Datenbankstatistiken zu erfassen.

Kopieren Sie das Skript, führen Sie es auf dem Server aus, und der Agent wird installiert. Das Skript fügt den API-Schlüssel automatisch hinzu, sodass keine zusätzliche Konfiguration erforderlich ist.

Wir erwarteten eine Bestätigung der erfolgreichen Installation , aber es erscheint nichts. Der Befehl wurde ausgeführt, und man geht davon aus, dass er funktioniert hat.

Nach der Installation bietet SolarWinds die Option an, die Protokollüberwachung für alle Serverprotokolle zu aktivieren. Wir haben diese Option übersprungen.

Anschließend werden Standard-Warnvorlagen angezeigt. Da wir die Hostüberwachung zuvor aktiviert haben, handelt es sich dabei um Warnungen auf Hostebene (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte). MySQL-spezifische Warnungen werden in diesem Stadium noch nicht angezeigt, obwohl wir die Datenbanküberwachung einrichten.

Das Verwirrende daran: SolarWinds hat seinen Basis-Agenten installiert, nicht den MySQL-Überwachungsagenten. Sie müssen die Datenbanküberwachung separat hinzufügen. Die Benutzeroberfläche macht dies bei der Ersteinrichtung nicht deutlich.

SolarWinds fragt nun nach MySQL-Zugangsdaten. Die Benutzeroberfläche könnte übersichtlicher sein, da nicht im Voraus erklärt wird, welche Berechtigungen der Überwachungsbenutzer benötigt.

Das Interessante daran ist jedoch: Wenn Sie einen Benutzernamen und ein Passwort eingeben, generiert SolarWinds ein komplettes SQL-Skript, um diesen Benutzer mit allen erforderlichen Berechtigungen zu erstellen.

Das Problem: Im vorherigen Bildschirm wird dieses Skript nicht erwähnt. In unserem Test haben wir einen Überwachungsbenutzer manuell erstellt und erst später festgestellt, dass SolarWinds das Erstellungsskript automatisch generiert.

Das generierte SQL-Skript erstellt den Benutzer, gewährt Zugriff auf das Performance-Schema und konfiguriert alle erforderlichen Berechtigungen. Kopieren Sie diese Befehle, führen Sie sie in MySQL aus und nehmen Sie anschließend alle empfohlenen MySQL-Konfigurationsänderungen vor.

Eine Unstimmigkeit: Im Standardfeld für den Benutzernamen wird „Benutzer auf [system hostname]“ angezeigt, anstatt des bei der Agenteninstallation angegebenen Hostnamens. In unserem Fall haben wir die Instanz während der Einrichtung „AIMULTIPLE-MYSQL“ genannt, die Benutzeroberfläche zeigte jedoch den tatsächlichen Hostnamen des Servers an.

Nach Ausführung der SQL-Befehle und Aktualisierung der MySQL-Konfiguration klicken Sie auf „Datenbank beobachten“.

Das Dashboard erscheint, leer und bereit zur Datenerfassung.

2. New Relic

New Relic verfolgt einen anderen Ansatz. Anstatt zu fragen, was überwacht werden soll, beginnt es mit der Agenteninstallation.

Nach der Anmeldung werden Sie im Onboarding-Bildschirm aufgefordert, zuerst den Agenten zu installieren. Wählen Sie Linux als Betriebssystem.

Da noch kein API-Schlüssel existiert, fordert New Relic Sie auf, einen zu erstellen.

Die Plattform generiert den Schlüssel automatisch und stellt sofort das Installationsskript bereit.

Die Benutzeroberfläche enthält eine hilfreiche Option: „Alle Abfragen automatisch mit Ja beantworten“. Aktivieren Sie diese Option für eine reibungslosere Installation.

Die Ausführung des Skripts auf dem Server fördert etwas Interessantes zutage: Der New Relic-Agent scannt das System während der Installation und erkennt MySQL automatisch. Er versucht, die MySQL-Integration selbstständig und ohne Benutzereingriff zu installieren. Die Installation schlägt jedoch fehl.

Bei Auswahl der „automatisierten Installation auf dem Host“ fragt New Relic, ob ein neuer API-Schlüssel erstellt oder ein vorhandener verwendet werden soll. Für die Verwendung des vorhandenen Schlüssels gibt es kein Dropdown-Menü; der Schlüssel muss manuell eingefügt werden. Daher ist die Erstellung eines neuen Schlüssels einfacher, weshalb wir uns dafür entschieden haben.

Die Möglichkeit, die Überwachung langsamer Abfragen zu aktivieren, ist eine nette Idee.

Hier kommt eine ungewöhnliche Anfrage: New Relic fragt nach dem Datenbanktyp: selbstgehostet, RDS oder Aurora. Der Agent ist bereits auf dem Server installiert und hat MySQL zuvor erkannt. Er sollte den Bereitstellungstyp kennen.

New Relic stellt ein weiteres Installationsskript zur Verfügung.

Während der Installation fordert die Befehlszeile die MySQL-Zugangsdaten an. Im Gegensatz zu SolarWinds, das ein SQL-Skript in der Benutzeroberfläche bereitstellt, fragt New Relic das Root-Passwort direkt im Terminal ab.

Die erste Aufforderung legt die Verwendung von Root-Rechten nahe, die die meisten Benutzer selbst in einer Testumgebung nicht angeben werden.

Die Verwirrung entsteht dadurch, dass nach Root-Zugangsdaten gefragt wird, um automatisch einen Überwachungsbenutzer zu erstellen , nicht um Root für die Überwachung zu verwenden. Die Benutzeroberfläche sollte zwei klare Optionen bieten: „Ich erstelle den Benutzer selbst“ oder „Benutzer automatisch erstellen (Root-Passwort erforderlich)“.

Die Datenbankprüfung bestätigt die Existenz eines Benutzers namens „newrelic“. New Relic zeigt jedoch nicht an, welche Berechtigungen dieser Benutzer besitzt. Transparenz würde hier helfen, die erteilten Berechtigungen anzuzeigen (z. B. „Benutzer 'newrelic' mit SELECT-, PROCESS- und REPLICATION CLIENT-Berechtigungen erstellt“), wenn Root-Zugriff angefordert wird. Dadurch würden klarere Erwartungen geschaffen.

Nach Abschluss der Installation erwarteten wir ein MySQL-spezifisches Dashboard. Stattdessen wurde ein generisches Dashboard mit Optionen zur Erstellung benutzerdefinierter Visualisierungen angezeigt. Es wurde kein vorkonfiguriertes MySQL-Dashboard automatisch angezeigt.

Der Einrichtungsprozess ließ nicht eindeutig erkennen, ob:

• Ein MySQL-Dashboard würde später nach der Datenerfassung erscheinen.
• Wir mussten einen manuell bauen
• Wir haben einen Konfigurationsschritt ausgelassen.

Wir haben abgewartet, ob sich das Dashboard im Laufe der Zeit mit Daten füllen würde.

Installationsübersicht

Bearbeitungszeit : ca. 8 Minuten
Komplexität : Niedrig (automatisierte Benutzererstellung)
Stärken : Schnellste Einrichtung, automatische Benutzererstellung, einphasige Installation
Schwächen : Unklare Abfrage des Root-Passworts, kein vorkonfiguriertes MySQL-Dashboard, manueller Einrichtungspfad nicht offensichtlich

Datadog

Datadog verfolgt den praxisorientiertesten Ansatz der drei Plattformen.

Nach der Anmeldung werden Sie von der Benutzeroberfläche aufgefordert, zuerst den Basisagenten zu installieren. Es stehen mehrere Bereitstellungsmethoden zur Verfügung. Wir haben Linux für die Installation ausgewählt.

Datadog fordert einen API-Schlüssel an. Die Erstellung ist unkompliziert; der Vorgang läuft automatisch ab.

Kopieren Sie das Installationsskript und führen Sie es auf dem Server aus.

Der Agent lässt sich schnell installieren. Doch anders als bei SolarWinds oder New Relic passiert danach nichts weiter: keine MySQL-Erkennung, keine Aufforderung zur Einrichtung der Datenbanküberwachung. Wir mussten manuell zum Marketplace navigieren und nach MySQL suchen.

Nach Auswahl der MySQL-Integration erscheint ein Popup mit Installationsanweisungen.

Datadog stellt eine Checkliste zur Verfügung:

1. Erstellen Sie einen Überwachungsbenutzer in MySQL.
2. Berechtigungen erteilen
3. Schreiben Sie eine YAML-Konfigurationsdatei
4. Platzieren Sie es in `/etc/datadog-agent/conf.d/mysql.d/conf.yaml`

Der Pfad zur Konfigurationsdatei wird in der Benutzeroberfläche nicht prominent angezeigt. Sie müssen wissen, wo Datadog die Integrationskonfigurationen speichert, oder in der Dokumentation danach suchen.

Dieser Ansatz ist im Vergleich zur UI-gestützten Einrichtung von SolarWinds oder der automatischen Benutzererstellung von New Relic deutlich komplexer und technischer. Sie bearbeiten Dateien manuell und starten Dienste über die Kommandozeile neu. Wir haben den MySQL-Benutzer mit den erforderlichen Berechtigungen erstellt, die YAML-Konfigurationsdatei geschrieben, sie im richtigen Verzeichnis abgelegt und den Datadog-Agenten neu gestartet, um die Einrichtung abzuschließen.

Nach dem Neustart erschien das Datadog-Dashboard mit grundlegenden MySQL-Metriken, die zur Datenerfassung bereit waren.

Installationsübersicht

• Bearbeitungszeit : ca. 12 Minuten
• Komplexität : Hoch (manuelle YAML-Konfiguration, keine geführte Einrichtung)
• Stärken : Volle Kontrolle über die Konfiguration, funktioniert gut, wenn man Datadog bereits kennt.
• Schwächen : Keine automatische Erkennung, manuelle Dateibearbeitung erforderlich, nicht anfängerfreundlich, Dateipfad in der Benutzeroberfläche nicht ersichtlich.

Hinweis : Dies beschreibt den grundlegenden Installationsablauf. Datadog, SolarWinds und New Relic bieten zahlreiche zusätzliche Konfigurationsoptionen für die erweiterte Überwachung. Diese Tests konzentrierten sich auf die standardmäßige Einrichtung.

Ressourcenverbrauch des Agenten

Wir testeten die Ressourcennutzung der Agenten in zwei Szenarien: Datenbankauslastung null (Leerlaufüberwachung) und hohe Auslastung (während eines 26 GB großen Datenbankimports). Beide Tests liefen etwa 6–7 Minuten, wobei alle drei Agenten gleichzeitig Daten erfassten.

CPU-Auslastung

• Die CPU-Auslastung blieb bei allen Agenten minimal. Selbst unter hoher Datenbanklast lag die durchschnittliche Auslastung auf allen drei Plattformen deutlich unter 1 %.
• Datadog verzeichnete bei hoher Last einen Spitzenwert von 3,20 %, diese Spitzen waren jedoch kurz und traten selten auf. Alle drei Agenten verbrachten die meiste Zeit im Leerlauf oder mit einer CPU-Auslastung von unter 0,5 %.

Speichernutzung

• New Relic benötigte deutlich weniger Arbeitsspeicher, etwa 3- bis 5-mal weniger als die beiden anderen Plattformen. Die Speichernutzung blieb sowohl im Leerlauf als auch unter Volllast für alle drei Agenten stabil.

Festplatten-E/A

Nulllast

Schwere Last

Die Festplatten-E/A-Muster wiesen für jeden Agenten unterschiedliche Merkmale auf:

• Datadog las am meisten von der Festplatte, schrieb aber am wenigsten. Dies deutet auf häufigere Festplattenzugriffe zum Datenabruf bei minimaler lokaler Pufferung hin.
• SolarWinds schrieb deutlich mehr Daten lokal als die beiden anderen, etwa zwei- bis dreimal so viele. Dies deutet auf aggressive lokale Pufferung oder detailliertere Protokollierung hin.
• New Relic sorgte für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Lese- und Schreibvorgängen, indem es die wenigsten Festplattenlesevorgänge durchführte und gleichzeitig eine moderate Schreibaktivität aufrechterhielt.

Interessanterweise sank die Festplatten-E/A bei hoher Datenbanklast für alle drei Agenten sogar leicht. Die Festplattenaktivität der Agenten skalierte nicht mit der Datenbanklast; sie zeigte unabhängig von der MySQL-Auslastung konsistente Muster.

Metrische Genauigkeit

Wir haben einen 26 GB großen Datenbankimport durchgeführt, um das System zu belasten und zu bewerten, wie genau die einzelnen Plattformen den Ressourcenverbrauch messen.

CPU-Messung

Alle drei Plattformen erfassten die CPU-Auslastung während des Imports mit ähnlicher Genauigkeit. SolarWinds und Datadog lieferten Daten im Minutentakt, New Relic hingegen alle zwei Minuten. Die Messwerte stimmten plattformübergreifend überein; es zeigten sich keine signifikanten Abweichungen.

SolarWinds-CPU-Diagramm – zeigt eine Auslastung von ca. 45–60 % während des Imports an

New Relic CPU-Grafik – zeigt ein ähnliches Muster

Datadog-CPU-Diagramm – zeigt ein gestapeltes Flächendiagramm der CPU-Zustände

Speichermessung

Dies offenbarte ein gravierendes Problem bei New Relic.

Während des Imports nutzte der Server nahezu 100 % des verfügbaren Arbeitsspeichers. Folgende Ergebnisse wurden von den einzelnen Plattformen gemeldet:

SolarWinds: Zeigte korrekt eine Speicherauslastung von ca. 100 % an.

New Relic: Gemeldete Speicherauslastung von nur ~10%.

Datadog-Speicherdiagramm – zeigt den gesamten Arbeitsspeicher im Vergleich zum genutzten Arbeitsspeicher (ca. 16 GB).

New Relic hat den Speicherspitzenwert komplett übersehen. Das ist kein geringfügiger Messfehler, sondern eine Abweichung um eine Größenordnung. Wenn Sie sich auf Speicherwarnungen oder Kapazitätsplanung verlassen, untergräbt diese Ungenauigkeit das gesamte Überwachungssystem.

Netzwerkmessung

New Relic und Datadog haben den Netzwerkverkehr während des Imports präzise erfasst, SolarWinds hat die Netzwerknutzung unterschätzt und einen Teil der Aktivität nicht erfasst.

SolarWinds-Netzwerkdiagramm – zeigt den Netzwerkdurchsatz mit einigen Datenlücken

New Relic Netzwerkdiagramm – zeigt vollständige Netzwerk-Sende-/Empfangsdaten an

Datadog-Netzwerkdiagramm – zeigt die genaue Erfassung des Netzwerkverkehrs

Die Messgranularität blieb mit der CPU-Auslastung konsistent: SolarWinds und Datadog erfassten Daten jede Minute, New Relic alle 2 Minuten.

Alarmierungsleistung

Wir haben auf allen drei Plattformen dieselbe Warnung konfiguriert: Eine Benachrichtigung soll versendet werden, wenn die Speicherauslastung 50 % für eine Minute überschreitet. Anschließend haben wir die Warnung manuell mit dem Tool stress-ng ausgelöst, um die Speicherauslastung auf 70 % zu erhöhen.

SolarWinds-Warnkonfiguration – zeigt an, dass der Speicherschwellenwert für 1 Minute auf >50 % gesetzt ist.

New Relic-Alert-Konfiguration – geführter Modus mit Schwellenwerteinstellungen und Zeitreihenvorschau

Datadog-Alarmkonfiguration – Anzeige der Metriküberwachungseinrichtung mit Auswertungsdetails

Alle Warnmeldungen wurden auf die Priorität „Kritisch“ eingestellt. Wir haben E-Mail- und Slack-Benachrichtigungen getestet.

Alarmkonfiguration

New Relic bietet die präziseste Zeitsteuerung. Während SolarWinds und Datadog eine Mindestdauer von einer Minute vorschreiben, ermöglicht New Relic die Einrichtung von Alarmen für Zustände, die nur 10 Sekunden dauern. Diese Flexibilität hilft, kurzzeitige Spitzen zu erkennen, die sich auf anderen Plattformen möglicherweise auflösen, bevor die Ein-Minuten-Grenze erreicht ist.

Sowohl SolarWinds als auch Datadog verlangen eine Mindestdauer von 1 Minute für Schwellenwertwarnungen.

Benachrichtigungskanäle

New Relic und SolarWinds bieten beide Benachrichtigungsoptionen an. Datadog akzeptiert in unserer Standardkonfiguration nur E-Mail-Benachrichtigungen; für andere Kanäle ist möglicherweise eine zusätzliche Konfiguration erforderlich.

Benachrichtigungsoptionen von New Relic – eine umfassende Liste, einschließlich ServiceNow, Webhooks, Jira, Slack, Teams, E-Mail und PagerDuty.

SolarWinds-Benachrichtigungsoptionen – Anzeige des Service-Dropdown-Menüs mit AmazonSNS, E-Mail, Teams, New Relic, OpsGenie, PagerDuty und ServiceNow

Benachrichtigungsgeschwindigkeit

Wir starteten den Speicherstresstest. Die Speicherauslastung erreichte fast sofort 70 % und blieb über eine Minute lang über 50 %. Zu diesem Zeitpunkt traten die Warnmeldungen auf:

E-Mail-Benachrichtigungen:

New Relic – Als Erster da

Datadog – Zweiter

SolarWinds – Letzte

Slack-Benachrichtigungen:

Wir haben die Slack-Integration für New Relic und SolarWinds getestet (Datadog unterstützte Slack in unserer Konfiguration nicht).

1. New Relic – Als erstes Unternehmen eingeführt, mit interaktiven Schaltflächen direkt in der Slack-Nachricht zum Bestätigen oder Untersuchen von Warnmeldungen.
2. SolarWinds – Zustellung als zweites, aber als einfache Textbenachrichtigungen

Die Slack-Integration von New Relic war besonders hervorzuheben. Dank des interaktiven Nachrichtenformats können Sie Aktionen ausführen, ohne Slack zu verlassen.

Lösungsbenachrichtigungen

Als die Speichernutzung wieder normal war:

• New Relic hat eine Lösungsbenachrichtigung gesendet.
• Datadog hat eine Lösungsbenachrichtigung gesendet.
• SolarWinds hat keine Lösungsbenachrichtigung gesendet.

E-Mail-Inhaltsqualität

Die Benachrichtigungs-E-Mails von Datadog enthielten einen klaren Kontext: Auslöser der Benachrichtigung, aktuelle Werte und einen direkten Link zu relevanten Dashboards. Professionell und informativ.

Die Benachrichtigungs-E-Mails von New Relic folgten einem ähnlichen Format mit guten Details und klaren Handlungsaufforderungen .

Die Benachrichtigungs-E-Mails von SolarWinds waren spärlich, enthielten nur wenige Details, waren schlecht formatiert und boten wenig handlungsrelevante Informationen. Sie funktionierten zwar, wirkten aber weniger professionell als die der beiden anderen Plattformen.

Slack-Integration einrichten

New Relic : Klicken Sie auf „Slack hinzufügen“, authentifizieren Sie sich sofort und wählen Sie Kanäle aus. Ganz einfach.

SolarWinds : Klicken Sie auf „Slack hinzufügen“, authentifizieren Sie sich und wählen Sie Kanäle aus. Genauso einfach.

Die Konfiguration beider Konfigurationen dauerte weniger als eine Minute.

Dashboard- und UI-Vergleich

Wir haben die standardmäßigen MySQL-Dashboards jeder Plattform evaluiert. Es handelt sich dabei nicht um benutzerdefinierte Ansichten, sondern um die Ansicht, die unmittelbar nach der Installation des Agenten und der Datenerfassung angezeigt wird.

Dashboard-Übersicht

SolarWinds öffnet sich über das linke Menü direkt mit einem MySQL-spezifischen Dashboard. Die Startseite zeigt Folgendes:

• Durchschnittliche Antwortzeit
• Durchsatz
• Abfragefehler
• Aktive Verbindungen

Genau das möchte ein Datenbankadministrator oder CTO als Erstes sehen. Die Kennzahlen sind aussagekräftig, handlungsrelevant und sofort hilfreich bei der Beurteilung des Datenbankzustands.

SolarWinds MySQL Dashboard-Übersicht – Anzeige von Kennzahlen zur Dienstqualität mit Diagrammen zu Antwortzeit, Durchsatz und Fehlern

New Relic bietet ein datenreicheres Dashboard mit mehreren Diagrammen, die Metriken im Zeitverlauf darstellen. Es enthält zahlreiche Informationen zu Verbindungen pro Sekunde, Abfragedauer und Durchsatz, die jedoch als Zeitreihendiagramme und nicht als Zusammenfassungen des aktuellen Zustands präsentiert werden. Man erhält detaillierte Trendanalysen, aber weniger übersichtliche Kennzahlen.

New Relic MySQL Dashboard – Anzeige von Datenbankverbindungen, Operationen, Abfragen und Durchsatzdiagrammen

Datadog bietet ein sehr minimalistisches Standard-Dashboard. Es zeigt zwar einige grundlegende Metriken an, bietet aber nicht die Detailtiefe von SolarWinds oder die Trendanalysen von New Relic. Eine Besonderheit: „Fehlgeschlagene Verbindungen“ erscheint prominent ganz oben bei einer sicherheitsorientierten Metrik, die man bei der Überprüfung der Datenbankleistung selten als Erstes benötigt.

Datadog MySQL-Dashboard – zeigt grundlegende Aktivitätsüberwachung mit Abschnitten für Leistung und Durchsatz.

Detaillierte Analysefunktionen

SolarWinds bietet neben der Übersicht noch mehrere weitere Registerkarten:

• Inventar – Zeigt die am häufigsten verwendeten Abfragemuster, Wartezeiten (die Ursachen für die Verlangsamung von Abfragen) und detaillierte Filteroptionen. Sie sehen, welche Abfragen die meisten Ressourcen verbrauchen und wo Engpässe auftreten.

• Profiler – Zeigt Abfragemuster sortiert nach Gesamtausführungszeit und CPU-Auslastung an. Dies ist entscheidend für die Optimierung: Sie können die kostenintensivsten Abfragetypen identifizieren und die Behebung entsprechend priorisieren. Sortier- und Filteroptionen erleichtern das Auffinden problematischer Abfragen.

• Status – Bewertet den allgemeinen Zustand der Datenbank und kennzeichnet Probleme. Während unseres Tests im Normalbetrieb wurde der Status als grün angezeigt.

• Abfragen – Listet alle Abfragen, gruppiert nach Muster, mit umfangreichen Filteroptionen auf. Klicken Sie auf eine beliebige Abfrage, um die Anzahl der Ausführungen, die durchschnittliche Ausführungszeit und weitere Statistiken anzuzeigen.

• Ressourcen – Zeigt Metriken auf Hostebene (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte) zusammen mit MySQL-Metriken an. Dieser Kontext hilft, zwischen Datenbankproblemen und zugrunde liegenden Infrastrukturproblemen zu unterscheiden.

• Berater – Bietet Empfehlungen zur Verbesserung von Leistung, Sicherheit und Konfiguration. Diese Funktion ist in den Standard-Dashboards von New Relic und Datadog nicht vorhanden. SolarWinds schlägt aktiv Optimierungen vor, anstatt nur Daten anzuzeigen.

New Relic präsentiert Informationen anders. Das Dashboard konzentriert sich auf Zeitreihenvisualisierungen und zahlreiche Diagramme, die Trends aufzeigen. Man kann in bestimmte Zeiträume hineinzoomen und detaillierte Aufschlüsselungen einsehen, tabellarische Daten oder Zusammenfassungen des aktuellen Zustands stehen jedoch weniger im Vordergrund. Die Benutzeroberfläche eignet sich eher zur Erkundung historischer Muster als zur schnellen Abrufung von Informationen über den aktuellen Zustand.

Datadog bietet ein übersichtlicheres Dashboard. Es zeigt grundlegende MySQL-Metriken und praktischerweise auch den Ressourcenverbrauch des Hosts auf derselben Seite an. Allerdings fehlen ihm die Analyse- und Optimierungsfunktionen auf Abfrageebene, die SolarWinds bietet.

Host-Überwachungs-Dashboards

Wir haben auch das allgemeine Host-Monitoring-Dashboard jeder Plattform überprüft (nicht MySQL-spezifisch).

SolarWinds bietet genau das, was ein Datenbankadministrator braucht: eine funktionale, übersichtliche Benutzeroberfläche, die sich auf umsetzbare MySQL-Einblicke und nicht auf visuelle Effekte konzentriert.

New Relic bietet eine übersichtliche und aufgeräumte Ansicht. Wichtige Kennzahlen sind leicht zu erkennen, und die Benutzeroberfläche überfordert nicht mit Informationen. Sie ist modern und ansprechend gestaltet, aber dennoch funktional.

Datadog bietet detaillierte Informationen, allerdings mit einem unübersichtlicheren Layout. Es sind zwar erweiterte Metriken verfügbar, aber es gibt weniger zusammenfassende Kennzahlen auf einen Blick. Die visuelle Darstellung ist übersichtlich, aber weniger elegant als bei SolarWinds.

KI-gestützte Funktionen

Alle drei Plattformen verfügen standardmäßig über integrierte KI-gestützte Funktionen:

SolarWinds bietet jetzt auch prädiktive Analysen im Reiter „Advisors“ an und liefert so proaktive Empfehlungen auf Basis einer KI-Analyse von Abfragemustern und Ressourcentrends.

New Relic hat seine Anomalieerkennung durch Modelle des maschinellen Lernens verbessert, die automatisch Basiswerte festlegen und auf statistische Abweichungen anstatt auf feste Schwellenwerte reagieren.

Datadog bietet KI-gestützte Ursachenanalyse, die Datenbankmetriken mit Anwendungsleistungs- und Infrastrukturdaten korreliert, um die Fehlersuche zu beschleunigen.

Diese KI-Funktionen repräsentieren den Wandel der Branche hin zu autonomer Beobachtbarkeit, bei der Systeme Probleme vorhersagen und verhindern können, anstatt nur darauf zu reagieren. ³ .

Details auf Abfrageebene

Hier hebt sich SolarWinds von der Konkurrenz ab.

Wenn Sie in SolarWinds ein bestimmtes Abfragemuster auswählen, erhalten Sie erweiterte Statistiken:

• Gesamtzahl der Hinrichtungen
• Durchschnittliche Ausführungszeit
• Aufschlüsselung des CPU-Verbrauchs
• Wartezeiten für die Sperrung
• Untersuchte Zeilen vs. zurückgegebene Zeilen und mehr

New Relic und Datadog zeigen zwar beide Abfragemetriken an, aber der Detaillierungsgrad und die Benutzerfreundlichkeit entsprechen nicht denen der spezialisierten Abfrageprofilierungstools von SolarWinds.

Verbesserte MySQL-Überwachung : Moderne MySQL-Implementierungen profitieren von verbesserten Performance-Schema-Funktionen und erweiterten Einblicken in die Abfrageausführung. Unternehmen, die diese erweiterten Funktionen nutzen, berichten von signifikanten Leistungsverbesserungen; einige erreichen durch optimierte Überwachungsstrategien eine Reduzierung der Abfrageausführungszeit um bis zu 42 %. ⁴ .

Was wir getestet haben

Wir haben Agenten von SolarWinds , New Relic und Datadog auf demselben Server eingesetzt, um eine MySQL-Instanz zu überwachen. Jedes Tool durchlief seinen vollständigen Installationsprozess, und wir haben Folgendes protokolliert:

• Wie der Onboarding-Prozess Sie durch die Einrichtung führt
• Was der Installationsprozess von Ihnen verlangt
• Ressourcenverbrauch des Agenten (Speicher- und CPU-Auslastung)
• Metrische Genauigkeit während des Datenbankladens
• Alarmkonfiguration und Benachrichtigungsgeschwindigkeit
• Benutzerfreundlichkeit des Dashboards und Informationsarchitektur

Testumgebung

Alle Tests wurden auf einer Amazon EC2 m6i.xlarge -Instanz mit folgenden Spezifikationen durchgeführt:

• Prozessor : Intel Xeon 8375C (Ice Lake)
• vCPUs : 4 Kerne
• Speicher : 16 GB
• Speicher : 128 GB mit 3.000 IOPS und 125 MB/s Durchsatz

Wir haben drei Arten von Tests durchgeführt:

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1. Überwachung ohne Last – Agenten laufen mit inaktivem MySQL (6 Minuten)
2. Überwachung hoher Auslastung – Agenten laufen während eines 26 GB großen Datenbankimports (ca. 2,5 Stunden)
3. Alarmfunktionen – Alarmkonfiguration, Kanalverfügbarkeit und Alarmqualität
4. Geschwindigkeitstest für Benachrichtigungen – Zustellungsgeschwindigkeit von Benachrichtigungen per E-Mail und Slack
5. Dashboard-Evaluierung – Bewertung der UI-Funktionalität und der Informationsarchitektur

Organisationen, die ähnliche Evaluierungen planen, sollten beachten, dass Budgets für Observability zunehmend geschützt werden, da die meisten Unternehmen die Datenbanküberwachung als kritische Infrastruktur und nicht als optionales Werkzeug betrachten. ⁵ .

Methodik

Wir haben jede Plattform unter identischen Bedingungen getestet, um einen fairen Vergleich zu gewährleisten.

Installation : Wir begannen mit Neuinstallationen der Agenten auf demselben Server. Wir folgten dem Standard-Onboarding-Prozess jeder Plattform ohne erweiterte Konfiguration. Jeder Schritt wurde dokumentiert, inklusive Screenshots.

Ressourcenüberwachung : Es wurden benutzerdefinierte Skripte ausgeführt, um alle zwei Sekunden die CPU-, Speicher-, Festplatten-E/A- und Netzwerkauslastung des Agenten zu erfassen. Getestet wurde dies in zwei Szenarien: im Leerlauf mit einer MySQL-Datenbank und während eines 26 GB großen Datenbankimports.

Metrikgenauigkeit : Es wurde ein Datenbankimport durchgeführt, um das System zu belasten und zu bewerten, wie genau die einzelnen Plattformen die CPU-Auslastung, den Speicherverbrauch und den Netzwerkverkehr im Vergleich zu den tatsächlichen Systemwerten gemessen haben.

Alarmierung : Auf allen Plattformen wurden identische Alarme konfiguriert (Speicherauslastung >50 % für 1 Minute). Mithilfe von stress-ng wurde der Alarm ausgelöst, indem der Speicher auf 70 % erhöht wurde. Die Zustellungszeit der Benachrichtigungen wurde gemessen und verschiedene Kanäle getestet.

Dashboard-Bewertung : Wir bewerteten die standardmäßigen, sofort nach der Einrichtung verfügbaren Dashboards. Es wurden keine benutzerdefinierten Konfigurationen vorgenommen; wir bewerteten die automatisch bereitgestellten Funktionen jeder Plattform.

Alle Tests wurden mit Standardeinstellungen durchgeführt. Diese Plattformen bieten umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten, wir haben uns jedoch auf die Benutzererfahrung am ersten Tag konzentriert: was Sie erhalten, wenn Sie den Agenten installieren und mit der Datenerfassung beginnen.

Anpassungshinweis

Alle drei Plattformen ermöglichen die Erstellung individueller Dashboards. Sie können Widgets per Drag & Drop hinzufügen, eigene Abfragen einfügen und genau die Ansichten erstellen, die Sie benötigen. Unsere Bewertung konzentrierte sich auf die standardmäßigen, sofort einsatzbereiten Dashboards, da diese in den ersten Stunden oder Tagen mit einer neuen Monitoring-Plattform üblicherweise verwendet werden.

SolarWinds bietet Analyse- und Optimierungsfunktionen auf Abfrageebene, die in den Standard-Dashboards von New Relic oder Datadog sowie in deren benutzerdefinierten Dashboard-Generatoren nicht vorhanden sind. Die Registerkarte „Profiler“, die Funktion „Berater“ und die detaillierten Aufschlüsselungen der Abfrageausführung sind einzigartig für den MySQL-Überwachungsansatz von SolarWinds.

Branchenkontext

Die Landschaft der Datenbanküberwachung hat sich Anfang 2026 deutlich weiterentwickelt, wobei mehrere wichtige Trends die Plattformauswahl beeinflussen:

KI-gestützte Observability : Alle drei Plattformen integrieren nun standardmäßig KI-gestützte Anomalieerkennung und prädiktive Analysen. Unternehmen berichten, dass 96 % der IT-Verantwortlichen mit gleichbleibenden oder steigenden Ausgaben für Observability rechnen, wobei 62 % sogar Erhöhungen planen. ⁶ .

Tool-Konsolidierung : 84 % der Unternehmen konsolidieren aktiv ihre Observability-Tools, wobei 41 % bereits die Anzahl ihrer Plattformen reduziert haben und weitere 43 % eine Konsolidierung prüfen. ⁷ Dieser Trend macht umfassende Plattformen wie die hier getesteten immer wertvoller.

Erweiterte MySQL-Funktionen : Moderne MySQL-Versionen bieten verbesserte Schemafunktionen für mehr Leistung und erweiterte Abfrageanalysefunktionen. Unternehmen erzielen durch optimierte Überwachungstechniken bis zu 42 % kürzere Abfrageausführungszeiten. ⁸ .

Weiterführende Literatur

Die 8 besten Observability-Softwarelösungen im Vergleich von Preisen und Funktionen

Referenzlinks

1.

Observability trends for 2026: Maturity, cost control, and driving business value | Elastic Blog

Elastic

2.

SolarWinds Observability | SolarWinds Observability SaaS release notes

3.

Observability Trends 2026 | IBM

4.

Database Observability: Monitoring Queries and Performance · Technical news about AI, coding and all

5.

2026 Observability & AI Trends Powering Autonomous IT

LogicMonitor

6.

2026 Observability & AI Trends Powering Autonomous IT

LogicMonitor

7.

2026 Observability & AI Trends Powering Autonomous IT

LogicMonitor

8.

Database Observability: Monitoring Queries and Performance · Technical news about AI, coding and all

Sedat Dogan

CTO

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Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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Recherchiert von

Sena Sezer

Branchenanalyst

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Sena ist Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie hat ihren Bachelor-Abschluss an der Bogazici-Universität erworben.

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