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
nuko_yokohama
February 20, 2023
Technology
300
0
Share
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
40
PostgreSQL 18 is coming soon!
nuko_yokohama
0
290
BRIN(Block Range INdex)
nuko_yokohama
1
480
ltree extension
nuko_yokohama
1
820
PostgreSQL Built in Sharding
nuko_yokohama
0
810
PostgreSQL 16 Support load balancing in libpq
nuko_yokohama
0
530
PostgreSQL 16 Add pg_stat_io view, providing more detailed IO statistics
nuko_yokohama
0
260
Do PostgreSQL 16 Dream of Multi-Master Replication?
nuko_yokohama
0
1.4k
Apache AGE
nuko_yokohama
0
470
Other Decks in Technology
See All in Technology
O'Reilly Infrastructure & Ops Superstream: Platform Engineering for Developers, Architects & the Rest of Us
syntasso
0
240
M&Aで増え続けるプロダクトに少数QAはどう立ち向かうか─GENDAが挑む、全員で取り組む品質標準化戦略 / GENDA Tech Talk #4
genda
0
120
可視化から活用へ — Mesh化・Segmentation・アライメントの研究動向
gpuunite_official
0
220
20260516_SecJAWS_Days
takuyay0ne
2
460
最新技術を"今は選ばない"という技術選定
leveragestech
PRO
0
130
ESP32 IoTを動かしながらメモリ使用量を観測してみた話
zozotech
PRO
0
140
分断された OT と IT を繋ぐ架け橋 -Kubernetes が切り拓く 産業用組み込み製品の現在地 -
yudaiono
1
120
Redmine次期バージョン7.0の注目新機能解説 — UI/UX強化と連携強化を中心に
vividtone
1
160
[みん強]AIの価値を最大化するデータ基盤戦略:Self-Service型Data Meshへの転換とAgentic AI Meshに向けた取り組み with Snowflake他
y_matsubara
1
120
SpeechTranscriber + AIによる文字起こし機能
kazuki1220
0
110
2026年春のAgentCoreアプデ 細かいやつ全部まとめ
minorun365
4
240
AI-Assisted Contributions and Maintainer Load - PyCon US 2026
pauloxnet
1
160
Featured
See All Featured
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
410
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
300
Side Projects
sachag
455
43k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.7k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
180
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
199
73k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.3k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.1k
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