在 ZFS 上跑 PostgreSQL 的調校

在「Everything I've seen on optimizing Postgres on ZFS」這邊看到如果要在 ZFS 上面跑 PostgreSQL 時的調校方式,看起來作者有一直在更新這篇,所以需要的時候可以跑去看...

主要的族群是要搞 self-hosted PostgreSQL 的人,相較於 ext4 或是 XFS,底層如果使用 ZFS 可以做許多事情,像是 compression 與 snapshot,這對於很多 DBA 相關的操作會方便不少,但也因為 ZFS 的關係,兩邊 (& PostgreSQL) 需要一起調整以確保效能...

不過短期應該還是用 RDS 就是了...

MangoDB 改名為 FerretDB (雪貂)

先前提到的 MongoDB 相容方案 MangoDB,透過PostgreSQL 當底層而且維持 open source license 的方案 (參考先前寫的「MangoDB:拿 PostgreSQL 當作後端的 MongoDB 相容層」),正式改名為 FerretDB:「MangoDB has a new name, and the momentum is stronger than ever. Meet FerretDB!」。

依照官方的說明,應該就是收到 C&D notice 了:

Moreover, a representative of MongoDB Inc. asked us to stop using the MangoDB name on our website, GitHub, or anywhere else, due to similarity or potential confusion.

Hacker News 上沒什麼討論,不過這邊還是列一下:「MangoDB has a new name (ferretdb.io)」,裡面有提到另外的「Ferret Database」這個網站,看起來是真的雪貂網站 XDDD

SQLite 3.37.0 以及 STRICT table 的設計

Hacker News 首頁上看到「SQLite Release 3.37.0 (sqlite.org)」,原文在「SQLite Release 3.37.0 On 2021-11-27」這邊。

這個版本引入了 STRICT Tables,先前在「SQLite 目前在規劃的 Strict Table,以及我從來不知道原來可以這樣惡搞...」這邊有提過。

官方給出來的範例是這樣,如果沒有要求 STRICT 的話,可以看到各種變化:

CREATE TABLE t1(a ANY);
INSERT INTO t1 VALUES('000123');
SELECT typeof(a), quote(a) FROM t1;
-- result: integer 123

加上 STRICT 後就會與「預期」的結果比較接近:

CREATE TABLE t1(a ANY) STRICT;
INSERT INTO t1 VALUES('000123');
SELECT typeof(a), quote(a) FROM t1;
-- result: text '000123'

對於希望 database 在處理資料嚴謹一點的人來說,應該是個不錯的新功能,但畢竟不是預設值,對於剛跨進來用的人應該還是有中獎機會 XD

Amazon RDS 支援 readonly instance 當作 Multi AZ 的機器了

從來沒在用 RDS 的 Multi AZ,所以根本沒注意到居然沒這個功能:「New Multi-AZ deployment option for Amazon RDS for PostgreSQL and for MySQL; increased read capacity, lower and more consistent write transaction latency, and shorter failover time (Preview)」。

看起來 (加上印象中) 之前的 Multi AZ 是另外一台機器先開著但不能用:

In the case of an infrastructure failure, Amazon RDS performs an automatic failover to the standby, so that database operations resume as soon as the failover is complete.

現在則是開著的機器可以跑 readonly 模式:

The standby DB instances act as automatic failover targets and can also serve read traffic to increase throughput without needing to attach additional read replica DB instances.

這樣做除了省成本外,另外因為這些 instance 平常就有 query 的量,當真的遇到 failover 切換時,warmup 的時間也會短很多 (尤其是服務夠大的時候)。

不過有些限制,首先看起來只支援 Graviton2 (ARM-based) 的機種?

The readable standby option for Amazon RDS Multi-AZ deployments works with AWS Graviton2 R6gd and M6gd DB instances (with NVMe-based SSD instance storage) and Provisioned IOPS Database Storage.

然後是支援的區域:

The Preview is available in the US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Europe (Ireland) regions.

以及夠新的版本,MySQL 8 與 PostgreSQL 13.4 才有提供:

Amazon RDS for MySQL supports the Multi-AZ readable standby option for MySQL version 8.0.26. Amazon RDS for PostgreSQL supports the Multi-AZ readable standby option for PostgreSQL version 13.4.

但看起來還不錯,畢竟這比較接近以前在地端機房時的作法...

用 PostgreSQL 的 int4range 與 GiST

發現自己根本還不熟悉 PostgreSQL 的特性,寫一下記錄起來。

產品上常常會有 coupon 與 voucher 之類的設計,這時候通常都會設定 coupon 或 voucher 的有效期間,在 MySQL 的環境下可能會這樣設計:

CREATE TABLE coupon (
  id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  code VARCHAR(255) NOT NULL,
  started_at INT UNSIGNED NOT NULL,
  ended_at INT UNSIGNED NOT NULL
);

另外是設計 index 的部份,在產品推出夠久後,通常是過期的 coupon 或 voucher 會比目前還有效的多,而還沒生效的 coupon 與 voucher 通常都不多,所以會設計成對 ended_at 放一組 B-tree index:

CREATE INDEX ON t1 (ended_at);

這個設計不算差,不過用了一些假設。

如果不想要用這些假設,可以改用 Spatial 的資料型態去模擬並且加上 index (使用到 LineString Class),這樣就直接對 a < x < b 這類查詢更有效率,不過缺點就是可讀性會比較差。

在 PostgreSQL 這邊就有更清晰的資料結構來處理這些事情,主要是有一般性的 int4rangeint8range 以及時間類的 tsrangetstzrangedaterange (參考「Range Types」這邊有更多資料型態),所以會變成:

CREATE TABLE coupon (
  id INT GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  code VARCHAR NOT NULL,
  active_at INT4RANGE NOT NULL
);

然後用 GIST 建立 index:

CREATE INDEX ON t1 USING GIST(active_at);

後續的 query 語法就用 <@ 的語法:

SELECT COUNT(*) FROM coupon WHERE 10000 <@ active_at;

塞了 10M 筆資料後的 table 可以看到本來需要的時間是:

Time: 779.542 ms

變成:

Time: 5.510 ms

不過缺點就是 SQLite 沒支援這些資料型態,對於 test case 就一定得跑個 PostgreSQL 起來測...

PostgreSQL 14 支援的 LZ4 壓縮

Hacker News 上看到 PostgreSQL 14 新支援的 LZ4 壓縮:「The LZ4 introduced in PostgreSQL 14 provides faster compression (fastware.com)」,在討論裡面反而有提到可以用 ZFS 的壓縮,這樣所有的資料 (包括 index) 都可以被壓縮:

If you are using ZFS, I strongly recommend using LZ4 or ZSTD compression with PostgreSQL. Performance is still awesome. On average I get 2x compressionratio with LZ4 and 4x with ZSTD.

With this, you are compressing everything, not just columns. And ZFS has dynamic block sizes which works really great together with compression. For example a 8kb PostgreSQL page, may be stored as a 1kb compressed block on disk.

而且通常開了壓縮後,整機的效率都會比較好。主要是因為資料庫的資料夠大時 (超過記憶體大小) 通常效能會先卡在 Disk I/O 的部份,這時候 CPU 會太閒;如果挑個輕量的壓縮演算法的話,雖然 CPU 使用率會拉高一些,但會大幅降低 Disk I/O 的量,在很多情況下就會提昇效能...

上面提到主要是 OLTP 的情況下,如果是在 OLAP 的場景下就更明顯了,基本上大家都是預設開著壓縮在處理所有資料。

另外在很多 RPC 類的系統也有類似的現象,資料傳輸量已經太大會超過 Network I/O 可以提供的量,這時候導入一些輕量的壓縮演算法就能大幅提昇系統效能。

以前有讀到一些壓縮演算法的比較,像是先前有翻到的「Evaluating Database Compression Methods: Update」,針對演算法的部份分析,裡面最後一張圖可以看到比較:

從比較圖可以穿來 Snappy 後來被 LZ4 淘汰掉,主要就是 LZ4 的壓縮率比較好,壓與解的速度又比較快,沒有理由繼續 Snappy。

另外 Zstandard 也逐步在淘汰 gzipzlib 類的壓縮,不過畢竟 gzip 與 zlib 的歷史真的太久,這邊淘汰的速度不快...

MangoDB:拿 PostgreSQL 當作後端的 MongoDB 相容層

Hacker News Daily 上看到「A truly Open Source MongoDB alternative」這個東西,在「MangoDB: An open-source MongoDB alternative (mangodb.io)」的討論也可以翻一翻。

MongoDB 最主要的問題就是 4.0 以及以後的版本變成 SSPL 後就不是 open source license 了。

而 MangoDB 是個 Proxy service,前端提供 MongoDB 的協定,後端則是 PostgreSQL

GitHub 上的「MangoDB-io/MangoDB」這邊可以看到 MangoDB 主要是用 Golang 寫的,軟體授權則是 Apache License 2.0

The core of our solution is a stateless proxy, which converts MongoDB protocol queries to SQL, and uses PostgreSQL as a database engine. This will be compatible with MongoDB drivers, and should work as a drop-in replacement to MongoDB in many cases.

這對於只有提供 MongoDB 當儲存層的軟體來說會是個替代方案。不過如果是自己開發的話,這其實也證明了可以直接用 PostgreSQL,基本上 MongoDB 的功能都可以在 PostgreSQL 上找到方案。

話說這個讓我想到 2019 年 AWS 推出 Amazon DocumentDB 的時候,大家都一直在猜 Amazon DocumentDB 是不是拿 PostgreSQL 前面加上一些東西 (參考「大家在猜 Amazon DocumentDB 的底層是不是 PostgreSQL...」),後來也有人發現再更早之前就有人 PoC 過了:「A proof of concept MongoDB clone built on Postgres (github.com/jerrysievert)」,現在一般的公認應該就是,只是 AWS 沒有 open source 出來。

目前 MangoDB 還在早期的階段,但看起來這波應該會有一些能量進去幫忙...

Babelfish:讓 PostgreSQL 可以吃 Microsoft SQL Server 的協定

看到「Goodbye Microsoft SQL Server, Hello Babelfish」這篇,AWSAurora (PostgreSQL) 推出了可以吃 Microsoft SQL Server 協定的 Babelfish

Today, we are making Babelfish for Aurora PostgreSQL available. Babelfish allows Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition to understand the SQL Server wire protocol.

查了一下資料發現是去年年底的時候發表的:「Want more PostgreSQL? You just might like Babelfish」,不過當時沒注意到這東西,大概是因為是 preview 的關係:

We are open sourcing Babelfish in 2021. Until then, you can use Babelfish on Amazon Aurora in a preview to see how it works and to get a sense for whether this is the right approach for you.

用起來不知道怎樣,但感覺很值得注意,目前雖然沒用到 Microsoft SQL Server 的東西,但以後遇到可以考慮看看...

除了在 AWS 上用以外,也可以自己到 GitHub 上拉 patch 回來上:「babelfish-for-postgresql」。

話說回來,PostgreSQL 被 AWS 拿來用在好多地方啊,先前大家也猜是 DocumentDB 後面是 PostgreSQL (參考「大家在猜 Amazon DocumentDB 的底層是不是 PostgreSQL...」這篇),不知道之後會不會想要跟 Oracle 的律師打架...

GitHub 的 MySQL 架構與數字

前幾天 GitHub 有寫一篇文章提到他們的 MySQL 是怎麼 scale 的,另外裡面也有一些數字可以看:「Partitioning GitHub’s relational databases to handle scale」。

他們最主要的 database cluster 叫做 mysql1,裡面有提到 2019 年的時候這個 cluster 是 950K qps,其中 primary 有 50K qps:

In 2019, mysql1 answered 950,000 queries/s on average, 900,000 queries/s on replicas, and 50,000 queries/s on the primary.

在 2021 年的時候變成 1.125M qps,其中 75K qps 在 primary 上:

Today, in 2021, the same database tables are spread across several clusters. In two years, they saw continued growth, accelerating year-over-year. All hosts of these clusters combined answer 1,200,000 queries/s on average (1,125,000 queries/s on replicas, 75,000 queries/s on the primaries). At the same time, the average load on each host halved.

另外這幾年比較成熟的方案都拿出來用了,包括用 ProxySQL 降低連線數的壓力 (connection pool 的概念):

[W]e started using ProxySQL to reduce the number of connections opened against our primary MySQL instances.

ProxySQL is used for multiplexing client connections to MySQL primaries.

另外用 Vitess 協助 sharding 之間的轉移:

Vitess is a scaling layer on top of MySQL that helps with sharding needs. We use its vertical sharding feature to move sets of tables together in production without downtime.

這兩套應該是已經蠻成熟的了... 另外也可以發現老方法還是很好用,就算在 GitHub 這種量還是可以暴力解決很多事情。

Amazon RDS 支援 ARM 架構的 t4g 與 x2g

這兩篇剛好一起看,Amazon RDS 支援了 ARM 架構的 t4gx2g:「Amazon RDS now supports X2g instances for MySQL, MariaDB, and PostgreSQL databases.」與「Amazon RDS now supports T4g instances for MySQL, MariaDB, and PostgreSQL databases.」。

目前主要是關注 t4g,因為目前量的關係反而是大量使用 t4g 類的機器,如果上面的 PostgreSQL 可以跑 t4g 的話,看起來只要沒有買 RI 的可以換過去,主要是比 t3 再省一些錢:以新加坡區的 PostgreSQL 來說,db.t4g.micro 目前是 $0.025/hr,而 db.t3.micro 則是 $0.028/hr,差不多是九折。

沒意外的話效能應該也會提昇一些,不過用 t 系列的機器本來就沒有太大的量在上面跑,這點應該是還好...