PostgreSQLをデータウェアハウスとして使う

データ分析による意思決定支援システム Narrative が、経験を通じて整理した主なチューニングポイント

• 本番システムと同じサーバーは使わないこと

• PG 12+ にアップグレード（CTE は使わないこと）

• インデックスはできるだけ小さく

• テーブルパーティショニング（range/list）

• ディスク I/O を最小化

• バルクインサート後に Vacuum

• 並列クエリを使う

• 統計サンプリングを増やす（カラムごと、または DB 全体。デフォルト値は 100 だが 500）

• 使用するカラムを減らす（行ベースの保存だから）

• 5,000万〜1億行のテーブルでは Postgres は非常にうまく動作

• 10億件規模にスケールする場合は Citus を推奨

→ https://www.citusdata.com : Postgres を分散 DB に変えてくれるオープンソース

[twince]

経験的に見ると、時系列ベースであれば timescaledb のほうが良いのではと思いますが、根拠になる資料がないので慎重にはなりますね。圧縮率や性能の面でも、timescaledb のほうが優れているのではないかと、控えめに意見を残しておきます。

[toughrogrammer]

citusとtimescaledbを比較するとどうなるのか気になります。

[galadbran]

私の理解では、timescaledb は時系列でパーティショニングする方式に強みがあり、citus はシャーディングに強みがあるので……（そういえば、両方を一緒に使うことも不可能ではなかったりするのでしょうか？）