Для многих систем характерен паттерн постоянного накопления данных с течением времени. Причем основная их масса больше никогда не изменяется - то есть они пишутся в режиме append-only. Это не только различного рода логи и метрики оборудования, но и такие, казалось бы, несвязанные вещи, как переписка между пользователями или комментарии к новостям. Около года назад я уже писал про модель организации секционирования таких данных и вызываемые этим каскадные изменения в структуре БД. А сегодня на примере нашего сервиса анализа логов PostgreSQL-серверов разберем особенности обслуживания организованных так баз, и как грамотный подход (и немного ночной работы) может сократить затраты на инфраструктуру в разы. Вся база нашего сервиса "распилена" на суточные секции и реорганизована под максимальную пропускную способность. Подробнее об этом можно прочитать в статьях "Пишем в PostgreSQL на субсветовой: 1 host, 1 day, 1TB" и "Экономим копеечку на больших объемах в PostgreSQL". При этом мы стараемся писать в базу предельно сбалансированно (см. "Телепортация тонн данных в PostgreSQL"), но все равно наши "хотелки" превышают возможности дисковой подсистемы - занята она регулярно на все 100% и очереди доступа, небольшие, но есть всегда: Как бы это и не удивительно, когда пишешь со скоростью до 200MB/s: ... и читаешь не меньше. Стоп - читаешь?.. Но у нас же нет тонн неэффективных запросов, которые бы столько читали! Но при этом больше половины всех дисковых операций - чтение! Как же так? Кто этот злодей, который столько читает? И почему это у нас в середине дня до 18 maintenance-процессов? К ним относятся разные VACUUM, ANALYZE, CREATE INDEX и т.п. Как и что мы мониторим в PostgreSQL, стоит прочитать в статье "Мониторим базу PostgreSQL — кто виноват, и что делать". А ну-ка, воспользуемся функционалом анализа работы autoVACUUM/autoANALYZE: Оказывается, у нас в течение дня бегает множество autovacuum (to prevent wraparound) по секциям каких-то других дней - и все они "промахиваются" мимо кэша данных, и лезут в диск! То есть мы пишем в базу настолько много транзакций, что она регулярно начинает хотеть их "прибрать" по старым секциям, а они у нас до 150GB… Хм. Так, а что у нас делает autoANALYZE?.. Кучу раз в течение дня делаются ANALYZE-пробежки по append-only табличкам! Большого смысла в этом тоже не сильно много, поскольку заведомо все записи тут уникальны и имеют PK. Итак, начнем "с хвоста" - избавимся от autoanalyze. Для этого перенастроим соответствующие параметры сервера: Теперь внимательно посмотрим на "старые" секции. Устаревают они ровно тогда, когда мы перестаем в них писать - около полуночи, как раз когда нагрузка минимальна. Они у нас есть двух видов: относительно небольшие с поддержкой INSERT ... ON CONFLICT UPDATE со всякими счетчиками мега-большие append-only "факты" В силу специфики MVCC, первый вид секций оказывается к концу дня "сильно-дырявым". Это замедляет чтение и приводит к занятости большего объема. Чтобы "схлопнуть" секцию, не блокируя доступ к ней, мы разработали ежесуточный ночной cron-скрипт, стартующий в 00:15, который последовательно применяет ко всем таким таблицам "предыдущего дня" pg_repack, "схлапывает" их и физически переупорядочивает записи в соответствии с наиболее используемым индексом: Модуль pgrepack — это расширение Postgres Pro Standard, которое позволяет ликвидировать пустоты в таблицах и индексах и может дополнительно восстанавливать физический порядок кластеризованных индексов. В отличие от CLUSTER и VACUUM FULL, оно выполняет эти операции «на ходу», обходясь без исключительных блокировок таблиц в ходе их обработки. К тому же pgrepack действует эффективно, демонстрируя производительность, сравнимую с непосредственным использованием CLUSTER. По всем остальным (append-only) таблицам - выполняем принудительно VACUUM FREEZE, убирая у базы напрочь желание делать это "внезапно" по ходу рабочего дня: Объем дискового чтения сократился в 20 раз, загрузка диска (disk busy) уменьшилась до ~60%:  Архитектура ИС: PostgreSQL, Node.js и highload