POSETTE 2026'da Sai Srirampur "Postgres Yavaş Değil. Depolamanız Yavaş" sunumunu yaptı. Depolamanın PostgreSQL performansını geniş ölçekte nasıl etkilediğini inceleyen bir konuşma. Bu yazı, karşılaştırmayı, sonuçların ortaya koyduğunu ve PostgreSQL'in üretimde yerel NVMe üzerinde çalıştırılması için önerilen mimariyi özetlemektedir. Konuşmanın tamamını aşağıda bağlantısı verilen videodan izleyebilirsiniz.
Gelişmenin Ayrıntıları ve Kapsamı
Konuşma, Postgres'i geniş ölçekte çalıştıran ekiplerin tanıyabileceği birkaç semptomla başlıyor: alım yavaşlıyor, P95 okuma gecikmesi öngörülemez hale geliyor, otomatik vakum geride kalıyor, kontrol noktaları kaynaklar için gerçek iş yükünüzle rekabet ediyor veya mantıksal çoğaltma gecikme biriktiriyor. Bu sorunlar her zaman aynı nedeni paylaşmaz ancak gözden kaçması kolay ortak bir soruna sahip olabilirler: depolama performansı.
Bunun nedenini anlamak için Sai, temel gp3 EBS ve yerel NVMe'de aynı 3,3 milyar satırlık PostgreSQL iş yükünü karşılaştıran bir karşılaştırma çalışması yürüttü. Kurulumu ve Sai'nin sonuçları analiz ederken neler keşfettiğini inceleyeceğiz, ardından Postgres'i yerel NVMe'de çalıştırmak için önerilen üretim modellerine yaklaşacağız.
“Teknoloji ekosisteminde ölçeklenebilirlik ve otomasyon süreçleri, kullanıcı deneyimi ile doğrudan birleştiğinde katma değer üretiyor.”
Bir PostgreSQL iş yükü yüzlerce gigabayta veya terabayta ulaştığında ve gerçek eşzamanlılık ve aktarım hızıyla çalıştığında sıklıkla ortaya çıkan beş yaygın sorun vardır.
Yavaş yutma. Bunlardan ilki, UPDATE'ler ve UPSERT'ler üzerinde yoğun olan alım boru hatlarıdır. Bir zamanlar saniyeler içinde biten işler, altlarındaki veri hacmi arttıkça dakikalara uzayabilir.
Tutarsız okuma gecikmesi. Bir sonraki sorgu, çoğu sorgunun hızlı kaldığı ancak birkaç sorgunun önemli ölçüde yavaşladığı iş yüklerinde ortaya çıkıyor. P95 gecikmesi milisaniyelerden saniyelere doğru ilerliyor, kontrol panelleri zaman aşımına uğruyor ve dengesiz yavaşlama, sebebin izole edilmesini zorlaştırıyor.
VAKUM geride kalıyor. Üçüncü bir sorun, UPDATE ve UPSERT verimi arttıkça otomatik vakumun geride kalması ve tablo şişkinliğinin gigabaytlardan terabaytlara birikmesidir.
Daha yavaş kontrol noktaları. Denetim noktaları ayrıca daha uzun sürebilir ve G/Ç ve CPU açısından istemci iş yüküyle rekabet edebilir, bu da eskiden görünmez olan bir işlemi yinelenen bir gecikme artışına dönüştürebilir.
Mantıksal çoğaltma gecikmesi. Son belirti, PostgreSQL verileri Kafka veya ClickHouse gibi sistemlere aktarıldığında ortaya çıkar. WAL kod çözme yavaş olabilir ve büyüyen çoğaltma yuvası sorunu daha da kötüleştirebilir.
Çalışma kümesi PostgreSQL'in ve işletim sistemi sayfa önbelleğinin kullanabileceği belleği aştıkça, daha fazla verinin okunması fiziksel G/Ç gerektirir. Daha yavaş depolamada, bu okumaların daha yüksek maliyeti ve sıraya alınması hem ortalama hem de kuyruk gecikmesini artırabilir.
Recep Usta OS — Sistem & Mühendislik Değerlendirmesi
Altyapı ve Verimlilik Perspektifi: Postgres yavaş değil, depolama alanınız haberi incelendiğinde; kurumsal dijitalleşme ve otomasyon süreçlerinin modern yazılım mimarileriyle nasıl güçlendirildiği açıkça görülüyor. Ağ güvenliği, yüksek erişilebilirlik ve mikroservis tabanlı veri senkronizasyonu bu tarz operasyonlarda başarının anahtarıdır.
Kullanıcı odaklı dijital çözümlerin güvenli altyapılarla desteklenmesi, hem yerel pazarda hem de uluslararası genişlemede sistem sürdürülebilirliğini sağlamlaştırmaktadır.