Материал и методика - устарели и не актуальны.
Статья перенесена в архив.
Задачи эксперимента
- Оценить степень влияния регулярного выполнения vacuum/analyze на производительность СУБД.
- Оценить степень влияния распухания таблицы на производительность СУБД.
Реализация эксперимента
Виртуальная машина
CPU = 1
vendor_id : GenuineIntel
cpu family : 6
model : 85
model name : Intel Xeon Processor (Skylake, IBRS, no TSX)
RAM
Mem: 718Mi
Редакция/версия СУБД
Postgres Pro (enterprise certified) 15.8.1 on x86_64-pc-linux-gnu, compiled by gcc (GCC) 11.4.1 20230605 (Red Soft 11.4.0-1), 64-bit
Конфигурационные параметры СУБД
- shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'
- Остальные параметры: по умолчанию
Оцениваемые результаты
- Общее время выполнения (total_exec_time представления pg_stat_statements)
- Количество запросов (calls представления pg_stat_statements)
- Количество результирующих строк (rows представления pg_stat_statements)
- Общее число прочитанных разделяемых блоков (shared_blks_read представления pg_stat_statements)
- Общее число «загрязнённых» разделяемых блоков (shared_blk_dirtied представления pg_stat_statements)
- Общее число записанных разделяемых блоков (shared_blk_written представления pg_stat_statements)
- Количество транзакций (xact_commit представления pg_stat_database)
- Метрика производительности СУБД (CPI)
Результаты эксперимента
Эталонный тест: vacuum + analyze после каждой итерации
Тест без выполнения vacuum + analyze после каждой итерации
Сравнение результатов с «Эталонный тест: vacuum + analyze после каждой итерации»
- Время выполнения теста — незначительно уменьшилось
- Объем обработанных разделяемых блоков — значительно увеличился
- Производительность — существенно уменьшилась
Фрагментация 11%
Сравнение результатов с «Тест без выполнения vacuum + analyze после каждой итерации»
- Время выполнения теста — существенно увеличилось
- Объем обработанных разделяемых блоков — существенно увеличился
- Производительность — существенно уменьшилась
Фрагментация 100%
Сравнение результатов с «Тест без выполнения vacuum + analyze после каждой итерации»
- Время выполнения теста — существенно увеличилось
- Объем обработанных разделяемых блоков — существенно увеличился
- Производительность — существенно уменьшилась
Итоги
Выполнение vacuum+analyze после массовых изменений данных существенно увеличивает производительность СУБД, хотя общее время выполнения и несколько возрастает.
Даже относительно небольшая фрагментация оказывает существенное влияние на производительность СУБД.
Дальнейшее увеличение фрагментации не оказывает заметного влияния на производительность СУБД.
Мониторить и оптимизировать надо не фрагментацию БД в целом, а фрагментацию наиболее часто используемых таблиц.