PostgreSQL 16 Released!
September 14, 2023 - The PostgreSQL Global Development Group today announced the release of PostgreSQL 16, the latest version of the world's most advanced open source database. PostgreSQL 16 raises its performance, with notable improvements to query parallelism, bulk data loading, and logical replication. There are many features in this release for developers and administrators alike, including mo
PostgreSQL チューニングよもやま話 - エムスリーテックブログ
【Unit4 ブログリレー3日目】 こんにちは，エムスリーエンジニアリンググループの榎田です．数学とテレビゲームが好きです． 今回は，Unit4 で運用している "Docpedia" というサービスで実施した SQL チューニングの実例を2つご紹介します．普段の私が意識していなかった， RDBMS の内部機構に関する話が登場して面白かったので，今回の記事を書きました． なお，本稿で扱う議論はすべて PostgreSQL 11.x 以上を対象としており，特にその他の RDBMS で同様の動作をするかは確認していません．定性的な挙動に共通するものはあるかもしれませんが，ここで述べた話はそのままは通らないであろうことをお断りさせてください*1． プロダクトについて index なしで意外と耐えたが，耐えきれなかった話 実際の SQL とテーブル定義 原因の分析 対応策 SELECT DISTIN
検索が爆速になるデータベース設計を公開します
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」（~約2万件） プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」（0~1500件/施設） 客室の情報（~100件/
PostgreSQLのプライマリーキーはSERIALとUUIDのどっちが速いのか実験してみた - Qiita
注意 この記事の実験は実際の運用を正確に反映していない恐れがあります（コメント欄の @hmatsu47 さんの投稿を参照）。 実務のアプリケーションでは異なる結果になる可能性もあるので、本記事の内容はあまり鵜呑みにせず参考程度に留めておいてください。 ※「実務に近い環境で実験してみた」という投稿もお待ちしています！ はじめに データベース（この記事ではPostgreSQLを対象とします）の主キーは1,2,3のような連番の整数値を主キーにするSERIALと、"00009236-b73c-4338-8ebd-e1f6c4f4fdd8"のようなランダムな文字列を主キーにするUUIDがあります。 それぞれメリットとデメリットがありますが、パフォーマンスについてはどうでしょうか？なんとなくSERIALの方がシンプルなぶん、速そうなイメージがありますが、実際はどうなのか調べてみました。 実行環境 Ma
100万件ぐらいのレコードを扱ったらOOMEが出た話。 - 谷本 心 in せろ部屋
要約 技術的な話だけ教えて、という方のために先に結論だけ書いておきますと、PostgreSQLはクエリを実行した時点で全レコードの情報を一気に読んできてヒープを埋めてしまう場合がある、ということ話です。 たとえば、ResultSet#nextメソッドを使いながら処理を回すようなコードを書いて、少ないヒープでも処理できるようにするのは常套手段だと思いますが、そういうコードを書いていても一気にヒープを消費してしまうことがあるのです。詳しくはこのドキュメントを見てください。 https://jdbc.postgresql.org/documentation/head/query.html#query-with-cursor ことの発端 ちょっと仕事でJava + jOOQ + PostgreSQLで、DBのデータを集計するようなバッチ処理を書いてまして、もちろん俺様の書いたコードにバグなんてある
PostgreSQL 12が正式リリース。Bツリー周りの改善による性能向上、JSONパスによる抽出可能など
オープンソースのリレーショナルデータベース「PostgreSQL 12」の正式版がリリースされました。PostgreSQL 11の登場から約1年ぶりのメジャーバージョンアップです（日本語プレスリリース）。 PostgreSQL 12では、Bツリーインデックス周りの改善、サイズ縮小などにより全体的な性能向上を実現。パーティション化されたテーブルに対するクエリでは、テーブル管理情報を効率的に作成、操作することにより、特に数千もの多くのパーティションから構成されるテーブルに対する検索での性能向上につながっています。 jsonb型のデータに対して、SQLでの問い合わせにJSONパスが利用可能になりました。これによりJSONデータに対する部分指定での抽出が可能になりました。 インデックスへの書き込みをブロックせずにインデックスを再構築するReindex Concurrentlyコマンドが導入されたた
MongoDBの様なNoSQLに勢いがあるのは何故ですか？SQLと比べてどんな利点や欠点がありますか？ - Quora
回答 (3件中の1件目) ハイプサイクルという概念をGartnerグループが提唱してまして、様々な流行りスタリのサイクルを分析する標準的な方法となっています。 ハイプとは過度な期待や熱狂を意味する言葉です。一発屋芸人の人気のカーブみたいなもので、テツandトモみたいに安定する場合と、消えていくものがあります。芸人ではありませんがDA PUMPは一茶の人間性もありまして、次は厳しいけど定着すると思っています。 なんだかのトリガーで評価が上がり始め、ピークを迎える。その後評価が下がっていき、底を打つと少し上がって定着するという経過をたどるとしています。これと同じモデルで、流行りのハイテク...
PostgreSQLの実行計画を読み解くための参考資料集 - ぱと隊長日誌
はじめに PostgreSQLは商用DBに比べて書籍が少なく、まとまった情報が入手しにくいです。また、有志の方がPostgreSQLに関する資料を公開していますが、散在しており、せっかくの有益な情報にアクセスしにくい状況にあります。 そこで、本エントリではPostgreSQLの実行計画に焦点を絞り、公開されている有用な資料（書籍含む）をまとめました。読み返したい資料を探しやすくするため、内容のポイントも併せて紹介してます。 本エントリをきっかけに、これらの資料がさらに活用されることを願っています。 前提 各資料の前提としているPostgreSQLのバージョンは異なることにご注意ください。調査対象のPostgreSQLのバージョンが異なれば、状況は変わっているかもしれません。 各資料には内容の重複があり、ほぼ同一内容の場合もあります。重複している内容についてはポイントから割愛することがありま
BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
新著が出ます：『SQL実践入門』 - ミックのブログ
4月中旬ころになりますが、新著が出ます。SQLのパフォーマンスを主題にした本で、実行計画を読むことで、なぜこのSQLは遅いのか、あるいは速いのかをデータベースの内部動作まで把握して理解しよう、という趣旨です。 リレーショナルデータベースというのは、SQLという自然言語を模したインタフェースによって、低次のレイヤーを隠蔽する意図で作られたミドルウェアなので、本当は実行計画などという手続レベルの世界をユーザが覗き見るのは、本末転倒なところもあります。ただそうはいっても、現実にSQLが遅かったら原因を解析せざるをえないわけだし、大体本当にブラックボックスにしたいなら、なんでどのDBMSも実行計画を見られる手段なんか用意してるんでしょうね不思議ですね、という理想と現実の狭間で悩むエンジニアの方々に少しでもベターな解に辿りつけるアプローチを提示できれば、と考えております。 以下まえがきと章立てです。
PostgreSQL のパフォーマンスチューニング - Qiita
PostgreSQL Advent Calendar 2014 の 13日目です。 Advent Calendar を今年もやってみたいと思って、枠が空いていたので飛び込んでみました。 昨日は osapon さんの libpqxx を使ってみたでした。 概要 PostgreSQL のパフォーマンスチューニングは大きく下記に分かれます。 システムチューニング SQL チューニング ここでは Linux 上で動かしていることを前提に、それぞれ説明します。 システムチューニング システムチューニングの概要 システムチューニングとは、OS または PostgreSQL の設定を変更することです。 それぞれ順に説明します。 OS チューニング PostgreSQL では特にメモリ関連でOSパラメータを設定変更すると、高速化効果が得られます。 特に下記のカーネルパラメータに注意します。 vm.dirt
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