Lors du POSET TE 2026, Sai Srirampur a présenté la conférence « Postgres n'est pas lent. Votre stockage est le problème », mettant en lumière comment les performances du stockage sous-tendent la scalabilité de PostgreSQL. La présentation décrit cinq symptômes courants : ingestion lente, latence de lecture erratique, retard de l'autovacuum, points de contrôle prolongés et retards de réplication logique, souvent attribués à tort au moteur de la base de données elle-même. Sai a comparé une charge de travail de 3,3 milliards de lignes sur un stockage gp3 EBS de base et un stockage NVMe local, en utilisant huit clusters PostgreSQL identiques (quatre par type de stockage) sur des instances m6id.4xlarge. Les résultats ont montré que les opérations sur le stockage rattaché au réseau prennent des millisecondes, tandis que sur le NVMe local elles prennent des dizaines de microsecondes, démontrant que le NVMe local réduit nettement le coût d'entrée/sortie et atténue les pics de latence. La présentation se conclut par des modèles de production pour exécuter PostgreSQL sur NVMe local afin d'obtenir des performances constantes à grande échelle.
Points clés à retenir : identifier le stockage comme le goulot d'étranglement caché, isoler les variables d'entrée/sortie lors des tests, et adopter le NVMe local pour les charges de travail PostgreSQL à haut débit.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing