Auf dem POSET TE 2026 hielt Sai Srirampur den Vortrag „Postgres ist nicht langsam. Dein Speicher ist das Problem“, in dem er darlegte, wie die Speicherleistung die Skalierbarkeit von PostgreSQL zugrundelegen. Der Vortrag beschreibt fünf häufige Symptome—langsame Datenaufnahme, unregelmäßige Lese-Latenz, Verzögerung beim autovacuum, verlängerte Checkpoints und Verzögerungen bei der logischen Replikation—die häufig fälschlicherweise dem Datenbank-Engine selbst zugeschrieben werden. Sai benchmarkte eine Arbeitslast von 3,3 Milliarden Zeilen auf Standard-gp3-EBS-Speicher und lokalem NVMe, indem er acht identische PostgreSQL-Cluster (je vier pro Speichertyp) auf m6id.4xlarge-Instanzen verwendete. Die Ergebnisse zeigten, dass Vorgänge beim netzwerkangeschlossenen Speicher Millisekunden benötigen, während sie beim lokalen NVMe nur Zehnermikrosekunden dauern, was belegt, dass lokales NVMe die I/O-Kosten deutlich senkt und Latenzspitzen abmildert. Der Vortrag schließt mit Produktionsmustern für den Betrieb von PostgreSQL auf lokalem NVMe, um eine konsistente Leistung im großen Maßstab zu erzielen.
Wesentliche Erkenntnisse: Den Speicher als versteckten Engpass identifizieren, I/O-Variablen beim Testen isolieren und lokales NVMe für hochdurchsatzfähige PostgreSQL-Arbeitslasten übernehmen.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing