Estou tentando encontrar informações sobre as funções definidas pelo usuário do PostgreSQL no desempenho de linguagens procedurais para tarefas em tempo real.
- Como eles se comparam às funções internas?
- Existe alguma diferença (no overhead) como o Postgres chama / gerencia as funções plpython vs plpgsql vs pllua (estou interessado no lado de integração / contexto / transferência de dados do Postgres, e não na própria VM)?
- O contexto é uma grande sobrecarga? Posso usá-lo para mapeamento de dados em tempo real (digamos 1000 consultas / s))
- Existe algum benefício em escrever funções definidas pelo usuário no plpgsql e em outras páginas / linguagem? Na documentação, eles enumeram vantagens, mas acho que se aplicam a todas as linguagens processuais do postgresql.
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isso é bem difícil de dizer. realmente depende do que você está fazendo. por exemplo: PL / pgSQL é maravilhoso se você tiver grandes instruções SQL - realmente ficará louco se você tiver todos os tipos de ramificação, gerenciamento de substring e tudo mais.
você realmente tem que testar caso a caso.
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O desempenho depende do hardware e da complexidade de suas funções. Criei um dispositivo que rodava em um pequeno servidor de 12 núcleos e um cartão FusionIO (custa 10000 euros no total) e fazia cerca de 2500 transações por segundo com 20 usuários simultâneos. Cada transação chama 29 procedimentos armazenados para processar os dados e retornar algumas informações úteis ao cliente. Algumas funções executam apenas uma consulta, outras, algumas. No total, ele executa cerca de 200000 instruções INSERT, SELECT e UPDATE por segundo.
Tudo isso está escrito em PL / SQL, PL / pgSQL e PL / PerlU. E tenho certeza de que o sistema pode funcionar ainda mais rápido quando (algumas) funções são reescritas em C.
Neste dispositivo, a maioria do desempenho vem do cartão SSD. Em um único disco rotativo, nunca obteríamos esse desempenho. As unidades SSD baratas também falham, funcionam por uma hora (por causa do armazenamento em cache da placa de ataque) e depois termina o jogo. A placa FusionIO é cara, mas é um investimento muito bom quando você está vinculado à IO.
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