Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Performance_loss_due_to_data_file_extend
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
nuko_yokohama
February 20, 2023
Technology
320
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Performance_loss_due_to_data_file_extend
Is there any performance impact from PostgreSQL data file extend?
nuko_yokohama
February 20, 2023
More Decks by nuko_yokohama
See All by nuko_yokohama
PostgreSQL ECPG
nuko_yokohama
0
67
PostgreSQL 18 is coming soon!
nuko_yokohama
0
350
BRIN(Block Range INdex)
nuko_yokohama
1
520
ltree extension
nuko_yokohama
1
860
PostgreSQL Built in Sharding
nuko_yokohama
0
830
PostgreSQL 16 Support load balancing in libpq
nuko_yokohama
0
570
PostgreSQL 16 Add pg_stat_io view, providing more detailed IO statistics
nuko_yokohama
0
290
Do PostgreSQL 16 Dream of Multi-Master Replication?
nuko_yokohama
0
1.4k
Apache AGE
nuko_yokohama
0
500
Other Decks in Technology
See All in Technology
Go 1.27 の標準パッケージに uuid が入った!のでいろいろ喋る / go_127_std_go_uuid
convto
2
300
Breaking the Seal: Static Deobfuscation of Compiled V8 JavaScript Bytecode Malware
hshrzd
0
860
システム思考で問題に対処する
yussak
0
340
Apache Icebergインフラストラクチャ:ストレージ・カタログ・エンジンの選択肢とClouderaプラットフォームでの実装
tsugiyama
0
120
FPGAが実現する遠方宇宙の高空間分解能天体撮影 -大型地上望遠鏡の視力を補正する「補償光学」とは?-
komei_mt
0
490
Kiro Crew入門 - 常駐エージェントの仕組みと使いどころ / Intro to Kiro Crew
k_adachi_01
1
480
生成 AI の基礎 〜 サンプル実装で学ぶ基本原理
enakai00
7
4.4k
LLM Internals: 언어 모델의 계보와 알고리즘 진화 (2023~2026)
inureyes
PRO
0
690
LLM・AIエージェントシステムベストプラクティス
shibuiwilliam
6
1.5k
関東Kaggler会発表資料
takoi
1
260
【GCC2026】大規模言語モデルを活用した内製検索サービスの社内展開や業務活用
bandainamcostudios
PRO
0
260
MulticaとPi Coding Agentで、小規模OSSを30本同時運用した流れ
eiei114
0
130
Featured
See All Featured
The Language of Interfaces
destraynor
162
27k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.5k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.5k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
960
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.6k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
780
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
210
Paper Plane
katiecoart
PRO
2
53k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
We Are The Robots
honzajavorek
0
300
Transcript
データファイルの拡張による パフォーマンス低下はあるのだろうか PostgreSQL Unconferecnce #39 (2023-02-20) トーク 10 分 議論
10 分 くらいです
自己紹介 • ぬこ@横浜 , @nuko_yokohama • にゃーん • 趣味でポスグレをやってる者だ •
体重&お腹が EXTEND して困っています
PostgreSQL のデータファイル拡張
PostgreSQL のデータファイル • PostgreSQL のテーブルやインデックスはファイル化されている – 8KB 単位のブロックが連続しているファイル – ファイルサイズは可変(
0 バイト~ 1GB ) • 事前の領域確保はされない。 ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ・・・ ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ・・・ ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ・・・ ・・・ ブロック (8KB) 最大 1GB 最終ブロックは 1GB 以下 セグメントファイル セグメントファイル セグメントファイル
PostgreSQL のデータファイルの拡張 / 縮小 • 拡張 – データ挿入( INSERT/COPY FROM
)時 – データ更新( UPDATE )時 • FILLFACTOR が 100 だと拡張しやすい • HOT 更新でない場合 • 縮小 – TRUNCATE (切り詰め) – VACUUM FULL/CLUSTER (再編成) – 全件 DELETE 後の VACUUM
PostgreSQL のデータファイルの拡張 • データファイルはブロック( 8KB )単位で拡張する • 1 ブロックのサイズは極端に大きくはないものの、拡張のコス トはタダではないのではないか。
– ページサイズ分のディスクへの書き込み – 拡張時のロック (wait_event の extend? ) • 拡張しない状態だと挿入等は早くなるの?
拡張なし 状態の作り方 • テーブルに最後に挿入されたレコード「以外」を DELETE • VACUUM – VACUUM FULL
ではない! • テーブルに最後に挿入されたレコードを DELETE • 環境: Linux/PostgreSQL 15.2
拡張なし 状態の作り方(無理やり) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB) ブロック (8KB)
・・・ ブロック (8KB) 無効領域 無効領域 1 レコードのみ残 他は無効領域 ・・・ 無効領域 空き領域 空き領域 1 レコードのみ残 他は空き領域 ・・・ 無効領域 空き領域 空き領域 空き領域 1 レコード無効 他は空き領域 ・・・ 空き領域 空き領域 初期状態 最終ブロックの 1 件 以外を DELETE VACUUM VACUUM
実験 1 :バルクコピー
実験 1 :バルクコピー • pgbench_hisotry を以下の条件で定義 – UNLOGGED TABLE –
FILFACTOR=100 • 検証パターン – 拡張あり: TRUNCATE 後に COPY – 拡張なし:スライド 7 の状態から COPY • 400,000 件のデータを COPY FROM で登録
実験 1 :バルクコピー • 拡張なしの場合、約 5% 程度 COPY 時間が短縮 拡張あり
拡張なし 0 100 200 300 400 500 460.28 440.44 pgbench_history COPY(40 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) 処理時間( ms ) 効果はいまひとつだ…
実験 2 :複数クライアントからの挿入
実験 2 :複数クライアントからの挿入 • pgbench_hisotry を以下の条件で定義 – UNLOGGED TABLE –
FILFACTOR=100 • 検証パターン – 拡張あり: TRUNCATE 後に pgbench 実行 – 拡張なし:スライド 7 の状態から pgbench 実行 • 今回は 4 ~ 32 クライアント各 10 万~ 1.25 万回 INSERT
実験 2 :複数クライアントからの挿入 • 検証に使ったスクリプト (ins-only.txt) \set aid random(1, 100000
* :scale) \set bid random(1, 1 * :scale) \set tid random(1, 10 * :scale) \set delta random(-5000, 5000) BEGIN; INSERT INTO pgbench_history (tid, bid, aid, delta, mtime) VALUES (:tid, :bid, :aid, :delta,CURRENT_TIMESTAMP); END; • pgbench のオプション – DB 名、ユーザ名、ポート番号は省略 pgbench -c 4 -t 100000 -n -r -f ins-only.txt
実験 2 :複数クライアントからの挿入 拡張あり 拡張なし 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
0.5 0.09 0.10 0.13 0.14 0.16 0.17 pgbench_history 4Cli INSERT(10 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.14 0.14 0.17 0.17 0.26 0.25 pgbench_history 8Cli INSERT(5 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 0.30 0.30 0.3 0.3 0.54 0.54 pgbench_history 16Cli INSERT(2.5 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.64 0.65 0.63 0.63 1.07 1.07 pgbench_history 32Cli INSERT(1.25 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 効果なし…
実験 2 :複数クライアントからの挿入 • pgbench_history のレコード長が短い( 30 バイト程度)だと効果が みえないのかも •
1ブロック内に格納されるレコード数が多い→ブロック拡張の契機が 少ない?
実験 2-2 :複数クライアントからの挿入 ( レコード長拡大)
実験 2-2 :複数クライアントからの挿入 • longrec というテーブルを定義 – UNLOGGED TABLE –
FILFACTOR=100 • 検証パターン – 拡張あり: TRUNCATE 後に pgbench を実行 – 拡張なし:スライド 7 の状態から pgbench を実行 • 今回は 1 ~ 16 クライアント各 10 万~ 6250 回 INSERT CREATE UNLOGGED TABLE longrec ( aid integer, mtime timestamp, data text -- ここに長大文字を入れる )
実験 2-2 :複数クライアントからの挿入 拡張あり 拡張なし 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
0.5 0.6 0.05 0.05 0.39 0.39 0.07 0.07 longrec 1Cli INSERT(10 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0.11 0.11 0.67 0.66 0.32 0.33 longrec 4Cli INSERT(2.5 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 0.18 0.18 1.09 1.07 0.99 1 longrec 8Cli INSERT(1.25 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 拡張あり 拡張なし 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 0.76 0.75 1.08 1.05 2.39 2.4 longrec 16Cli INSERT(0.625 万件 ) 処理時間 (3 回測定の平均 ) BEGIN INSERT COMMIT 平均レイテンシ( ms ) 効果なし…
みんなに聞いてみたいこと
データファイル領域の事前確保 • PostgreSQL のデータファイルが 事前確保されていれば嬉しいケースって何かあるだろうか? – 実はそんなケースはないのか? – 拡張時のコストは気にするものではない? •
事前領域確保のスマートな方法はないものか。 – PostgreSQL 標準機能でもっとスマートにできないか? – 誰かこんなユーティリティ作っていたりしない?
みなさまのコメント • Oracle とかだと表領域として OS レベルでの連続領域をとっていた りした • ある程度のサイズ(数百 GB
)のテーブルで DELETE→VACUUM 切 り詰め→ INSERT の繰り返しのようなケースで問題になった ( PG14 で改善?) – SR 構成のスタンバイが上記のような状態で影響を受ける • テーブル AM として、事前確保+なるべく拡張しないものを作ると いうのが PostgreSQL の作法なのかもしれない。
おしまい