Postgresでのベンチマーク パート2

  • 6 April 2022
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本記事は2019年6月28日にGary Little氏が投稿した記事の翻訳版です。 

原文はこちら。 

 

今回の例では、pgbenchの実行は、データサイズの規模を表すスケールファクターを1000で実行しており、これは約15GBのデータベースサイズに相当します。(前回記事を参照)。ベンチマークを実行するLinux VMはRAMが32GBのため、データはメモリにキャッシュされます。そのため、ディスクへのReadがほとんど無いことが予想されます。 

 

監視システムであるPrometheusでpgbenchを実施した結果のディスクIOパターンを見てみます(Linuxエクスポーター経由で性能情報を取得)。 

IOパターンを確認すると、ログディスク(sda)への書き込みパターンは非常に一定で、データベースファイル(sdb)への書き込みパターンはバースト的であることが分かりました。 

※ログファイルとデータベースファイルは異なるディスク(sda/sdb)に配置しています。 

pgbench - Linux buffer cacheサイズの50%のDBサイズでの結果

 

なお、今回のベンチマークではPostgreのcheckpoint_completion_target パラメータを 0.5 から 0.9 に調整しました。そうしないと、Postgreのチェックポイント時に SCSI スタックに負荷がかかり、ログ書き込みが遅くなるため、パラメータの調整を行いました。 

 

pgbench(デフォルト設定) –チューニング前(デフォルト設定)、Logへの書き込みが急激に減少していることが分かります 

 


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