はじめに Googleカレンダーのような時間枠を扱うシステムを設計する際、開始・終了時刻を管理するロジックは容易ではない。 しかし、PostgreSQLには 範囲型 があり、この機能を活用することで、開始時刻（begin_at）と終了時刻（end_at）を1つのカラムで扱えるようになる。 そこで本稿では、範囲型を用いた設計と、その利点を紹介する。 時間枠を扱う難しさ まず前提として時間枠の扱いがなぜ難しいかを紹介する。 ソフトウェアデザインでやっている連載、実戦データベースリファクタリングの 【12】厄介な時間枠に向き合う でも紹介したが、時間の範囲を比較するときが難しい。 範囲の重なりには以下の種類がある。 包含：範囲Aが範囲Bを完全に含む 重複：範囲Aと範囲Bに共通点がある 隣接：範囲Aと範囲Bが隣り合う 時間枠の扱いはSQLに限らず、プログラミングの題材として難易度が高い。 特に重複
例えば次のようなテーブルがあったとする。 -- PostgreSQL CREATE TABLE history ( id SERIAL PRIMARY KEY, user_id INTEGER NOT NULL, data TEXT, created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); -- MySQL CREATE TABLE history ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, data TEXT, created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); INSERT INTO history (user_id, data, created_at) VALUES (1, 'First
Webブラウザ上のWASM版PostgreSQLをサーバとし、PostgreSQLクライアントから接続可能になる「dabase.build:Live Share」、Supabaseが発表 PostgreSQLをベースにしたBaaS（Backend as a Service）の「Supabase」を開発し提供しているSupabase社は、Webブラウザ上で実行中のWebAssembly版PostgreSQLをサーバとし、別のマシンからPostgreSQLのクライアントで接続できる新機能「dabase.build:Live Share」を発表しました。 Supabaseは今年（2024年）8月、Webブラウザ上でWebAssembly版PostgreSQLの「PGLite」を実行するサービス「database.build」（旧称：Postgres.new）の提供を開始しました。 これによりWe
こんにちは。 株式会社ラクスで先行技術検証をしたり、ビジネス部門向けに技術情報を提供する取り組みを行っている「技術推進課」という部署に所属している鈴木（@moomooya）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「技術推進プロジェクト」というプロジェクトがあります。 このプロジェクトで「PostgreSQL環境における、DB定義変更を伴う無停止リリース」にまつわる検証を進めているので、その中間報告を共有しようかと思います。 ※本記事はタイトルに「概要と計画」編とあるように、通年で行う調査の前半時点の中間報告となります。 実際の検証結果については3月末に予定している後編をお待ち下さい。 課題の経緯、前提条件 課題の経緯 無停止リリース実現のモチベーション 前提条件 実現手法 候補に上
How Postgres stores data on disk – this one's a page turner Table of Contents I remember when I first started on server-side applications – the kind that need to persist data – and not getting what the big deal about databases was. Why are databases such a big thing? Can’t we just store some data on disk and read / write from it when we need to? (Spoiler: no.) Once I started working with real-life
SmartHRで届出書類という機能を担当しているプロダクトエンジニアのsato-sと申します。 今日は、以前私が調査にとても苦労したパフォーマンス上の問題の話を紹介したいと思います。 TL;DR PostgreSQLのアップグレードを実施した アップグレード後、今までは問題のなかった特定のクエリの実行に1時間超かかり、DBのCPU使用率がピッタリ100%に張り付くようになった 色々調査した結果、PostgreSQL上の型キャストの場所のせいで、良くないクエリプランが選択されることが原因だった 型キャストの場所には気をつけよう PostgreSQLのアップグレードと挫折 SmartHRでは基本的にWebアプリケーションのデータベースとしてGoogle CloudのCloudSQLによって提供されるPostgreSQLを利用しています。 私の担当している届出書類機能では、利用中のPostgre
https://gds.blog.gov.uk/2024/01/17/how-we-migrated-our-postgresql-database-with-11-seconds-downtime/ GOV.UK Notify is hosted on the GOV.UK Platform as a Service (PaaS). The PaaS is being retired, so we are migrating all of our infrastructure into our own Amazon Web Services (AWS) account. This blog post explains how we migrated our PostgreSQL database with minimal downtime. Migrating our database
質問されることが多いのでPostgreSQL初学者が運用を行うためにしっておく知識に必要な内容をまとめる。 PostgreSQLの基本的なアーキテクチャ PostgreSQLのアーキテクチャを知らないと自分がやっている作業が危険な作業かどうかわからないし、パラメータの意味もわからない。 そこで以下のリンクを読むと良い。 富士通が後述の資料を参考にまとめたのだろうなと思われる記事。 非常によくまとまっているのでわかりやすい。 www.fujitsu.com もっと細かく知りたいならPostgreSQL Internalsがおすすめ。 富士通の資料と重複するところがあるがこっちが本家。 Githubで管理されているので誤字脱字などあったら気軽にPRを出してほしい。 www.postgresqlinternals.org PostgreSQL Internalsが少し古いので最新事情で知りたい場
Updated 2024-09-17 to reflect updated PgBouncer support for protocol-level prepared statements 🐘 To start, I want to say that I’m appreciative that PgBouncer exists and the work its open source maintainers put into it. I also love working with PostgreSQL, and I’m thankful for the incredible amount of work and improvements that go into it as well. I also think community and industry enthusiasm aro
今回の記事は、パフォーマンスチューニングの観点と仕組みを理解することに主眼を置いています。具体的な対処方法についてはシステムによって異なるため、マニュアルの確認や、各種チューニングサービスのご利用をご検討ください。なお、この記事で対象にしているPostgreSQLのバージョンは9.5以降です。 本記事の構成 本記事「パフォーマンスチューニング9つの技」は以下4つの記事から構成されています。他の記事も併せてご覧ください。 パフォーマンスチューニング9つの技 ～はじめに～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「書き」について～（本記事） パフォーマンスチューニング9つの技 ～「探し」について～ パフォーマンスチューニング9つの技 ～「基盤」について～ 1. パフォーマンスチューニングの「書き」とは 一般的にデータベースは、大量データを扱い、大量の問い合わせや更新を高速に処理し、さらに障害発生
We recently ripped out RabbitMQ from our system and replaced it with a queue built on top of our Postgres db and written in SQL. The change took half a day to implement + test, and had a net delta of -580 LOC. Much more importantly, it drastically improved the reliability and resiliency of our system. This is a writeup of that change, the rationale behind it, and how we did it. Note: this is not a
このエントリーは Classi developers Advent Calendar 2022の18日目。 ネタはなんでもいいよ！とのことなので、Claasiに全く関係なく、MysqlからPostgreSQLに移行する際の注意点を書く。 なお、まだRDSにPostgreSQLがなかった頃のような昔の記事だがこちらに無いことを書いていく。 soudai1025.blogspot.com soudai1025.blogspot.com MySQL から PostgreSQLにデータ移行する際の注意点 MySQLとPostgreSQLは互換性がもちろんありませんので、細かいところで違いが発生します。 よく踏むデータ移行の注意点は以下の通り。 timestampやdatetimeを移行する先はtimestamp型になるが、timestamp型はタイムゾーン付きと無しがある timestamp wi
SREの菅原です。 この記事はカンム Advent Calendar 2022の４日目の記事になります。 少し前にサービスで使っているPostgreSQLをRDSからAuroraに移行しました。 Auroraに移行するため色々と作業を行ったのですが、その中でAuroraの性能を測るために行った負荷テストについて書きます。 pgbench まず最初にpgbenchを使って、単純なワークロードでのRDSをAuroraの性能差を測ってみました。*1 以下がその結果です。 MySQLで同様のテストをmysqlslapを使って行ったことがあって、そのときは概ねAuroraのほうが性能が高かったので、同様の結果になると考えていたのですが、RDSのほうが性能が高い結果になったのは予想外でした。 ただAuroraのアーキテクチャを考えると、pgbenchのような細かすぎるトランザクションの場合はRDSのほ
Shekhar Gulati Writings on Software Engineering, Software Architecture, and Engineering Leadership I spent some time going over the Postgres schema of Gitlab. GitLab is an alternative to Github. You can self host GitLab since it is an open source DevOps platform. My motivation to understand the schema of a big project like Gitlab was to compare it against schemas I am designing and learn some best
This book is for those who will not settle for a black-box approach when working with a database. Briefly touching upon the main concepts of PostgreSQL, the book then plunges into the depths of data consistency and isolation, explaining implementation details of multiversion concurrency control and snapshot isolation, buffer cache and write-ahead log, and the locking system. The rest of the book c
Google Cloudは大規模分散データベース「Cloud Spanner」でのPostgreSQL互換インターフェイスの提供を正式版としてリリースしました。 SpannerのPostgreSQL互換インターフェイスは2021年10月に行われたイベント「Google Cloud Next '21」で発表され、プレビュー版となっていました。 参考：Google、大規模分散DB「Spanner」にPostgreSQL互換インターフェイスを実装。強い一貫性で秒間10億以上のリクエストを処理可能。Google Cloud Next '21 Cloud Spannerは地球規模で大規模分散処理を行うスケーラブルで高速なリレーショナルデータベースで、強い一貫性とトランザクション処理、SQLによるクエリなどを実装したマネージドサービスです。 Cloud Spannerはクエリ言語としてANSI SQL
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