Содержание

Вопрос или проблема
Решение 1: Использовать временную таблицу
Решение 2: Использовать промежуточную таблицу
Решение 3: Использовать встроенную функцию разделения в PostgreSQL
Решение 4: Использовать сторонний инструмент
Решение 5: Оптимизировать конфигурацию базы данных
Решение 6: Использовать обновление аппаратного обеспечения
Дополнительные советы
Ответ или решение
Теория
Пример
Приложение

Вопрос или проблема

У нас есть база данных PostgreSQL с таблицей, в которой более 150 миллионов записей. Также эта таблица является основной, на которую ссылаются почти все данные.

Итак, вот в чем дело: нам нужно добавить новое поле, но добавление нового поля и/или новой таблицы, ссылающейся на основную таблицу, занимает часы. Тем временем база данных не возвращает результаты из этой основной таблицы.

База данных работает на bare metal сервере с PCIe 8x NVMe SSD. По тестам ввода-вывода мы достигали 700K+ IOPS. Но, тем не менее, проблема остается.

Кстати, в таблице также есть индексы gin.

Как я могу решить эту проблему?

Вот некоторые потенциальные решения проблемы:

Решение 1: Использовать временную таблицу

Создайте временную таблицу с той же структурой, что и основная таблица.
Добавьте новое поле во временную таблицу.
Скопируйте данные из основной таблицы во временную.
Удалите основную таблицу и переименуйте временную таблицу в исходное имя.

Решение 2: Использовать промежуточную таблицу

Создайте промежуточную таблицу с той же структурой, что и основная таблица.
Добавьте новое поле в промежуточную таблицу.
Скопируйте данные из основной таблицы в промежуточную таблицу по частям.
Как только данные скопированы, удалите основную таблицу и переименуйте промежуточную таблицу в исходное имя.

Решение 3: Использовать встроенную функцию разделения в PostgreSQL

Разделите основную таблицу по определенной колонке.
Добавьте новое поле в каждую часть.
Объедините части обратно в одну таблицу.

Решение 4: Использовать сторонний инструмент

Используйте инструмент, такой как pg_repack или pg_upgrade, чтобы добавить новое поле без блокировки таблицы.

Решение 5: Оптимизировать конфигурацию базы данных

Проверьте конфигурацию базы данных и оптимизируйте ее для улучшения производительности.
Увеличьте параметры shared_buffers и effective_cache_size.
Отрегулируйте параметры checkpoint_timeout и checkpoint_completion_target.

Решение 6: Использовать обновление аппаратного обеспечения

Рассмотрите возможность обновления аппаратного обеспечения для улучшения производительности.
Добавьте больше оперативной памяти или обновите устройство хранения на более быстрое.

Дополнительные советы

Убедитесь, что выполнена команда VACUUM и ANALYZE на таблице после добавления нового поля.
Используйте EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE для оптимизации запросов.
Рассмотрите возможность использования пуллера соединений, такого как pgBouncer, для улучшения производительности.

Попробовав эти решения и советы, вы должны быть в состоянии добавить новое поле в основную таблицу, не испытывая значительных проблем с производительностью.

Ответ или решение

Добавление нового поля в основную таблицу PostgreSQL, содержащую более 150 миллионов записей, может стать настоящим вызовом, особенно когда эта таблица играет критически важную роль в базе данных и киляет все запросы во время изменений. Несмотря на то, что ваша база данных находится на высокопроизводительном сервере с PCIe NVMe SSD и способна обрабатывать более 700K IOPS, производительность оказывается недостаточной для быстрой обработки таких изменений. Рассмотрим возможные решения этой проблемы, подходя к вопросу с теоретической, практической и прикладной точек зрения.

Теория

Блокировка таблицы: Ваша основная проблема возникает из-за блокировки таблицы при добавлении нового столбца или нового связанного с ней элемента. В PostgreSQL операции изменения структуры таблиц (DDL) часто требуют блокировки, что приводит к невозможности выполнения других операций с таблицей.
Индексы и производительность: Наличие индексов, включая GIN индексы, также может усложнять ситуацию, так как изменения структуры могут требовать перестроения индексов, что замедляет процесс.
Аппаратные ограничения: Хотя на первый взгляд 700K IOPS кажется внушительной производительностью, операции массового изменения структуры данных могут потребовать гораздо более сложных операций ввода-вывода, которые задерживают другие процессы.

Пример

Рассмотрим возможные решения с учетом сложившейся ситуации:

Использование временной таблицы: При создании временной таблицы, копировании данных и последующей миграции вы можете избежать длительной блокировки.
- Пример: Это аналогично тому, как при капитальной реконструкции офиса, сотрудники временно переезжают в другой корпус, чтобы не осложнять работу компании.
Этапная миграция с помощью стейджинг-таблицы: Подходит для тех случаев, когда необходимо избегать пиковой нагрузки и работа с таблицей может быть разделена на маленькие, более управляемые этапы.
- Пример: Это как если бы вы завершали проект пошагово, чтобы избежать перегрузки и чрезмерных затрат.
Использование партиционирования: Разделение таблицы на несколько подтаблиц может уменьшить влияние на производительность за счет ограничения зоны изменений.
- Пример: Это как деление большого склада на несколько зон, чтобы проще управлять пересчетом товаров.
Сторонние инструменты: Использование утилит, таких как pg_repack, которые способны модифицировать таблицы без полной блокировки.
- Пример: Представьте ремонт в вашей квартире, который проводится ночью, когда никто не использует оборудование, минимизируя, таким образом, неудобства для всех жильцов.

Приложение

На основе приведенных решений можно сформировать стратегию для вашей задачи:

Оптимизация конфигурации базы данных: Проверьте параметры конфигурации PostgreSQL, такие как shared_buffers, effective_cache_size, checkpoint_timeout, и checkpoint_completion_target. Корректировка этих параметров может существенно увеличить производительность за счет более рационального использования ресурсов системы.
Регулярное обслуживание базы данных: Для улучшения общей конфигурации и снижения нагрузки на сервер, регулярное выполнение команд VACUUM и ANALYZE может улучшить управление пространством и эффективность запросов.
Обработка данных в несессионное время: Планируйте применение измененных DDL в периоды минимальной нагрузки, например, ночью или в выходные, чтобы минимизировать влияние на пользователей.
Аппаратное обновление: Если проблема все же кроется в аппаратных ограничениях, возможно, стоит рассмотреть расширение оперативной памяти или даже использование еще более производительных накопителей.
pgBouncer: Рассмотрите возможность использования пула соединений для устранения лишней нагрузки на сервер от большого количества соединений.
Эффективное кэширование: Убедитесь, что кэширование настроено надлежащим образом для минимизации обращений к диску. Использование Redis или memcached для кэширования часто запрашиваемых данных может значительно снизить нагрузку.

Заключение заключается в том, что при внедрении изменений в критически важные системы необходимо комплексное понимание как теоретического аспекта работы баз данных, так и практических инструментов и процессов, доступных для оптимизации таких операций. В случае осторожного подхода к решению, использование комплексного подхода позволит значительно сократить время простоя и сохранить работоспособность системы на достойном уровне.

Очень медленное добавление нового поля в таблицу PostgreSQL.