Администрируем
Oracle, SQL Server, PostgreSQL

Как превратить сложную проблему управления историческими данными в простое и эффективное решение?

Этот вопрос часто встаёт перед компаниями, использующими крупные базы данных. Один из наших клиентов столкнулся с типичной, но серьёзной проблемой: устаревшие данные загромождали хранилище, снижали производительность базы и увеличивали расходы на диски. Мы нашли способ не только устранить эти сложности, но и автоматизировать управление данными, обеспечив стабильность и экономию ресурсов.

Проблема.

К нам обратился заказчик, у которого в базе данных PostgreSQL была большая таблица, предназначенная для хранения исторических данных. По принятой внутренней политике, эти данные необходимо хранить в течение трёх месяцев, а затем удалять устаревшие записи. Для удаления использовался классический метод DELETE.
Раз в месяц специалисты заказчика запускали процедуру очистки, которая шла десятки часов и сильно перегружала базу. После удаления миллионов строк автоматически запускался autovacuum, пытающийся освободить пространство от «призрачных» записей.
Однако на практике свободное место на диске не возвращалось в полном объёме, а фрагментация(«bloat») в таблице и индексах стремительно росла. Вместе с ней повышались и затраты на дорогие дисковые хранилища.

К чему это привело.

  1. Длительное выполнение запросов. Массовое удаление одним запросом блокировало таблицу и занимало огромные ресурсы.
  2. Избыточная нагрузка на autovacuum. После каждого «среза» данных autovacuum старался вычистить «мертвые» строки, что ещё сильнее нагружало сервер.
  3. Нарастающий bloat. Таблица «разбухала» из-за фрагментации и «пустых» пространств, которые оставались после удаления строк. Это требовало либо ручного «VACUUM FULL», либо увеличения объёмов и, соответственно, стоимости хранилища.

Наше решение.

Специалисты ДБ-Сервис предложили и внедрили секционирование таблицы. При таком подходе:
  • Данные разбиваются на партиции по времени (например, помесячно).
  • Новые данные записываются в соответствующую «свежую» партицию автоматически.
  • Удаление устаревшей информации фактически сводится к операции DROP PARTITION, которая занимает считанные секунды и не раздувает «пустое пространство» в самой таблице.
  • Настроена автоматическая логика (при помощи дополнительных скриптов или расширений) создания новых партиций и удаления «закрытых» (то есть более неактуальных).

Результат.

  1. Сокращение времени операций. За счёт простого DROP PARTITION больше не нужно удалять миллионы строк вручную, а затем ждать длительного и ресурсоемкого autovacuum.
  2. Минимизация нагрузки. Исключен длительный процесс DELETE и связанный с ним «шторм» от фоновых процессов — база работает стабильнее.
  3. Отсутствие bloat. Партиции удаляются целиком, не оставляя «фантомных» фрагментов внутри файлов. Это экономит место на диске и избавляет от регулярных тяжёлых операций по очистке.
  4. Автоматизация. Нет необходимости каждый раз вспоминать о дате удаления и запускать скрипты вручную — система сама управляет «свежими» и «стареющими» разделами данных.
В итоге переход на секционирование позволил заказчику забыть о проблемах с длительными удалениями, перерасходом дискового пространства и избыточной нагрузкой на базу во время autovacuum. Оптимизация процессов хранения исторической информации освободила ресурсы и, что не менее важно, ускорила доступ к актуальным данным.