Referenz
Leistung
Speicher nach Arbeitslast wählen und sehen, wie schnell das Dashboard mit SQLite, Postgres und MySQL öffnet.
Runlight unterstützt SQLite und Client/Server-Datenbanken. Gleichzeitige Schreibzugriffe, Aufbewahrung und Berichte bestimmen die Wahl. Monatliche Besuche allein ergeben keine belastbare Kapazitätsgrenze.
Speicher wählen
| Arbeitslast | Ausgangspunkt |
|---|---|
| Eine Anwendung mit dauerhaftem lokalem Speicher | SQLite mit täglichen Zusammenfassungen |
| Mehrere Server oder viele gleichzeitige Schreibzugriffe | Postgres oder MySQL, siehe Server-Anleitung und Konfiguration |
| Etwa 10 Millionen Besuche pro Monat | Postgres mit eigener Aufbewahrung, Ereignissen pro Besuch und Lastspitzen testen |
| Große Analysen mit einer spezialisierten Datenbank | ClickHouse ist optional geplant, aber noch nicht verfügbar |
SQLite erlaubt einen Schreiber pro Datenbankdatei. Die Einsatzempfehlungen erläutern die Grenzen. ClickHouse ist für Analysen ausgelegt. Runlight hat dafür noch keine geprüfte Kapazitätsgrenze.
Messungen
Lokale Messungen vom 16. Oktober 2026 mit den Änderungen seit 0.1.7, die die nächste Version bringt. Sie garantieren keine Leistung einer veröffentlichten Version und messen nicht die Datenerfassung.
Apple M4 Max, 36 GiB Arbeitsspeicher, macOS und Node 24. Eine synthetische Website enthält ein Jahr Traffic: 1,0 Millionen Besuche und 3,1 Millionen Ereignisse, vier Ziele und fertige tägliche Zusammenfassungen. Dieselben Zeilen liegen in SQLite, Postgres 16 und MySQL 8.4 auf diesem Rechner. Jede Zeit umfasst alle Anfragen, die das Dashboard beim Öffnen stellt, gemeinsam gesendet wie von einem Browser, mit warmen Caches und ohne andere Schreibzugriffe.
| Dashboard-Ansicht | SQLite | Postgres | MySQL |
|---|---|---|---|
| Letzte 7 Tage | 0,05 s | 0,09 s | 0,07 s |
| Letzte 30 Tage | 0,07 s | 0,07 s | 0,06 s |
| Letzte 30 Tage, verglichen mit den 30 davor | 0,07 s | 0,07 s | 0,07 s |
| Letzte 12 Monate | 0,18 s | 0,15 s | 0,15 s |
| Letzte 30 Tage, eine Seite | 2,9 s | 0,6 s | 1,7 s |
| Letzte 30 Tage, ein Kanal | 1,2 s | 1,2 s | 1,4 s |
| Letzte 12 Monate, ein Kanal | 8,2 s | 3,5 s | 6,5 s |
| Letzte 12 Monate, eine Seite | 19 s | 9,1 s | 24 s |
Ohne Filter kommen die Summen, das Diagramm, jeder Block und die meisten Ziele aus den täglichen Zusammenfassungen, ein langer Zeitraum kostet also kaum mehr als ein kurzer. Ein Filter muss die Besuche lesen, die er auswählt. Gefilterte Ansichten über lange Zeiträume sind daher die, bei denen die Datenbank am meisten zählt, und die, bei denen die ClickHouse-Unterstützung helfen soll.
Eigene Last testen
Die geplante Prüfung aktivieren und die Aufbewahrung in den Einstellungen anpassen. Mit SQLite ermittelt Runlight die Statistiken für den Abfrageplaner neu, wenn die Daten wachsen, sodass ein großer Import Berichte nicht für eine leere Datenbank planen lässt. Filter, Trichter und Vergleiche mit Lastspitzen und mehreren Nutzern testen. Hardware, Versionen, Datenmenge, Zeiträume und Zusammenfassungen dokumentieren. Kalte und warme p50/p95-Latenzen sowie Erfassungsdurchsatz und Fehler messen. ClickHouse-Einrichtung und Vergleichswerte folgen mit der Integration.