Postgres уже давно зарекомендовал себя как один из лидирующих реляционных движков баз данных, используемых во всем мире. С течением времени потребности бизнеса и приложений изменились, предъявляя к СУБД более высокие требования по скорости работы, устойчивости и масштабируемости. В этом контексте вопрос benchmarking или тестирования производительности стал особенно актуальным. Benchmarking помогает понять, как различные решения PostgreSQL ведут себя в реальных условиях и какие преимуществам или ограничениям они подвержены. Недавно на рынке появился новый игрок — PlanetScale for Postgres, ставший общей доступной платформой и обещающий обеспечить беспрецедентную производительность.
В данной статье мы подробно рассмотрим процессы проведения тестирования, его особенности, проблемы, а также сравним PlanetScale с ключевыми конкурентами. Benchmarking: что это и почему важен для Postgres Термин benchmarking подразумевает проведение стандартизированных тестов для оценки производительности систем. В случае с PostgreSQL такие тесты нацелены на выявление метрик задержек при выполнении запросов, количества транзакций в секунду, скорости чтения и записи, а также соотношения цены к производительности. Однако важно понимать, что benchmarking — это инструмент с ограничениями. Каждая организация имеет уникальную нагрузку, отличающиеся схемы данных, разные размеры баз, частоту запросов и другие факторы, влияющие на итоговые показатели.
Таким образом, результаты тестов не гарантируют идентичность поведения в вашем конкретном сценарии, но дают полезную картину и отправную точку для принятия решений. Ключевые вопросы, на которые отвечает качественный benchmarking Postgres, касаются скорости отклика базы данных, как она справляется с нагрузками в типичных OLTP задачах, насколько эффективно обрабатываются интенсивные запросы чтения и записи, и какова соотношение стоимости используемых ресурсов к получаемой производительности. На основании этих параметров и строятся сравнительные анализы. Появление PlanetScale for Postgres обеспечивает свежий взгляд на возможности облачного Postgres. Команда разработчиков PlanetScale создала инструмент под названием Telescope, который служит платформой для создания, запуска и оценки нагрузочных тестов.
Благодаря этому можно получить объективные данные о скорости и устойчивости работы базы данных, что позволяет делать подробные сравнения с другими ведущими облачными провайдерами. Методология и принципы честного сравнения Для достижения максимально прозрачных и справедливых результатов PlanetScale построил свои испытания на базе конкретного аппаратного и программного стека. В качестве тестовой площадки использовалась конфигурация i8g M-320 с 4 виртуальными CPU, 32 Гб оперативной памяти и 937 Гб SSD NVMe. Такая среда считается репрезентативной для высоконагруженных продакшн-приложений, способных обрабатывать тысячи запросов в секунду с минимальными задержками. В процессе тестирования у PlanetScale по умолчанию используется мульти-зональное развертывание — сервис работает с основным узлом и двумя репликами, распределенными по трем датацентрам.
Это обеспечивает высокую доступность и балансировку нагрузки на чтение. В сравнении с другими постгрес-провайдерами было принято решение использовать одноинстансные базы с ресурсами на уровне либо чуть выше, чем у планетскейл. Производители, предлагающие более жесткие ограничения конфигураций, имели преимущества по CPU или RAM, однако PlanetScale демонстрирует превосходство, несмотря на более скромные выделения. Рассматривая особенности платформ, стоит упомянуть, что большинство конкурентов применяют сетевое подключение к хранилищам данных с заранее заданным или фиксированным количеством операций ввода-вывода в секунду (IOPS). При этом такие решения, как Amazon Aurora, Google AlloyDB и Neon, не позволяют гибко настраивать параметр IOPS.
В то же время Supabase и TigerData получили определенные преимущества — им были выделены настройки с повышенным количеством IOPS. Подход к тестированию Тестирование включало несколько отдельных нагрузочных сценариев. Первый — простейший измерительный тест с исполнением SQL-команды "SELECT 1;" 200 раз подряд, что помогло определить базовую задержку в выполнении запроса. Этот процесс, несмотря на кажущуюся простоту, очень информативен для оценки latency в рамках всей инфраструктуры. Вторым и основным инструментом стала реализация OLTP нагрузки через TPCC-подобный тест, разработанный компанией Percona.
Данный тест моделирует транзакции в классическом бизнес-окружении, влияющем на различные участки преобразований в базе данных. База была подготовлена с таблицами с общим объемом информации около 500 ГБ, что создает условия нагрузки, приближенные к промышленным приложениям. Также была проведена серия OLTP тестов в режиме только чтения с использованием sysbench для тех провайдеров, которые демонстрировали лучшие результаты в предыдущих проверках. Такой подход позволил изолировать именно чтение данных и выявить лучшие решения в оптимизации кеширования и репликации. Весь процесс тестирования выполнялся в пределах одного географического региона с минимизацией влияния сетевых задержек.
Серверы запускались в различных датацентрах, но в одном облаке — AWS и Google Cloud соответственно. Все параметры SQL-серверов оставались дефолтными, за исключением настроек, требуемых для оптимальной работы бенчмарков, таких как лимиты соединений. Результаты сравнений Результаты демонстрируют, что Postgres на платформе PlanetScale Metal выступает лидером по скорости отклика и пропускной способности. Несмотря на выделение некоторым конкурентам дополнительных CPU или RAM, PlanetScale превосходит их в количестве транзакций и скорости обработки запросов. Отдельно стоит отметить эффективность работы с репликами и балансировки нагрузки в мультизональных конфигурациях, которая дает выигрыш в стабильности и отказоустойчивости.
Анализ цены к производительности показывает, что использование PlanetScale позволяет достичь экономии за счет оптимального использования ресурсов. В то время как многие конкуренты требуют дополнительных вложений в масштабирование и настройку реплик, PlanetScale предлагает готовую высокодоступную инфраструктуру с конкурентным ценообразованием. Роль прозрачности и открытости в benchmarking Компания PlanetScale сделала акцент на открытости своих исследований и приглашает заинтересованных разработчиков и провайдеров к обсуждению и улучшению методик тестирования. Благодаря предоставлению инструментов и скриптов для самостоятельного воспроизведения тестов повышается доверие к представленным цифрам и обеспечивается возможность выявить возможные ошибки. В современном мире, когда технологии мигрируют в облака, а нагрузка постоянна и растет, крайне важно иметь надежные и объективные данные для выбора СУБД.
Benchmarking становится не просто технической задачей, а стратегическим инструментом построения архитектуры приложений. Оценка и перспективы развития Сегодня PlanetScale for Postgres является новой вехой в развитии облачного Postgres. Его производительность, масштабируемость и возможности конфигурации отвечают современным требованиям, что подтверждается независимым тестированием. Будущее за облачными решениями, которые обеспечивают высокую скорость работы и доступность данных без лишних сложностей для разработчиков. В то же время важно помнить, что выбор базы данных — это комплексное решение.
Помимо производительности необходимо учитывать интеграцию, специфику нагрузки, поддержку сообществом и экосистему инструментов. Benchmarking дает объективную отправную точку для оценки, но окончательный выбор всегда зависит от требований бизнеса. Заключение Benchmarking Postgres помогает взглянуть на базу данных с профессиональной и технической стороны, выявить сильные и слабые стороны разных решений. PlanetScale for Postgres демонстрирует передовые показатели в различных категориях, сочетая лучшую производительность с высокой доступностью и справедливой ценой. Открытый и прозрачный подход к проведению тестов способствует развитию всей экосистемы Postgres.
Пользователи и компании, преследующие цель выбрать надежное и масштабируемое облачное решение для PostgreSQL, найдут полезной информацию из практического опыта PlanetScale и других поставщиков. Понимание методологии и параметров тестирования поможет самим проводить сравнения и принимать обоснованные решения, что особенно важно в быстро меняющемся мире технологий.
