В продолжение серии публикаций «Памятка евангелиста PostgreSQL...» (1, 2) дорогая редакция снова выходит на связь, на этот раз с обещанным обзором механизмов репликации в PostgreSQL и MySQL. Главным поводом для написания послужила частая критика репликации MySQL. Как это часто бывает, типичная критика представляет из себя забористую смесь из правды, полуправды и евангелизма. Всё это многократно реплицируется разными людьми без особых попыток разобраться в услышанном. А поскольку это довольно обширная тема, я решил вынести разбор в отдельную публикацию.

Аннотация

При помощи московского представительства компании IBM мы провели тестирование производительности последних версий СУБД PostgreSQL на серверах Power8, изучили масштабируемость зависимость производительности от количества одновременных запросов, нашли узкие места ограничивающие производительность, предложили новые технические решения и добились рекордной производительности.

Введение

В ряде задач практически неограниченного масштабирования по объему обрабатываемых транзакций можно достичь, используя распределённые системы, в которых тем или иным способом поток транзакций распределяется на большое количество серверов. Такое масштабирование часто называют “горизонтальным”. Однако, универсального распределенного решения не существует, кроме того, распределённость имеет свою цену. Архитектура системы должна заранее проектироваться как распределённая. Распределенные системы менее гибки, чем монолитные, к тому же они сложнее в эксплуатации и требуют более высокой квалификации персонала. Одни задачи легче поддаются распараллеливанию, другие — сложнее. Поэтому спрос на высокопроизводительные монолитные системы существует, и достижение возможно лучших результатов по производительности в рамках одного сервера было и остается важной задачей. Это часто называют “вертикальным масштабированием”.

Сущность проблем, возникающих при параллельной обработке большого количества транзакций в монолитных и распределенных системах, одинакова — это конкуренция между транзакциями за доступ к одним и тем же ресурсам. Говоря просто, отдельные процессы работают параллельно и независимо до тех пор, пока не выстраиваются в очередь к какому-либо общему ресурсу (а это может быть как аппаратный ресурс, так и элемент информации, хранящийся в базе данных) и не начинают ожидать друг друга.

Для решения таких проблем существуют механизмы управления доступом к ресурсам — использование блокировок, а также пригодные в некоторых случаях неблокирующие (lock-free) подходы. Рост производительности этих механизмов, а также детализация блокировок дает возможность снизить издержки, связанные с одновременным (конкурентным) доступом.

При этом, если в распределённых системах узким местом оказывается, как правило, сеть, то в монолитных системах, близких к пиковой производительности, её рост ограничивается именно упомянутыми механизмами управления одновременным доступом.

Функцией партиционирования таблиц в PostgreSQL, к сожалению, активно пользуются пока не многие. На мой взгляд, очень достойно о ней рассказывает в своей работе Hubert Lubaczewski (depesz.com). Предлагаю вам еще один перевод его статьи!

В последнее время я заметил, что всё чаще и чаще сталкиваюсь с кейсами, где можно было бы использовать партиционирование. И хотя, теоретически, большинство людей знает о его существовании, на самом деле эту фичу не слишком хорошо понимают, а некоторые её даже побаиваются.

Так что я постараюсь объяснить в меру своих знаний и возможностей, что это такое, зачем его стоит использовать и как это сделать.