-
从 MySQL 5.7 单实例 + 裸查询 + 全表扫描 + 应用层 N+1 + 无分区 + 无连接池 + 慢查询全靠猜 远古数据层 → 2026 PostgreSQL 17 声明式分区 + 覆盖/部分/GIN 索引 + 逻辑复制读写分离 + PgBouncer + 窗口函数/CTE + JSONB + 物化视图 + pg_stat_statements 现代数据体系 79 天战役复盘:47 套调优修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条工程哲学
17 位数据平台工程师 79 天把一套跑了八年、单库逼近 4.7 亿行的 MySQL 5.7 单实例远古数据层,零中断重构到 2026 年 PostgreSQL 17 现代数据体系:声明式分区裁剪 + 覆盖/部分/GIN/表达式索引 + 逻辑复制读写分离 + PgBouncer 事务级池化 + 窗口函数/CTE 消灭 N+1 + JSONB + 物化视图 + pg_stat_statements …- 3
- 0
-
从 PostgreSQL 12 + MySQL 5.7 + MongoDB 4.4 + Redis 5 + 原生 pg_dump + Navicat 单栈手工运维 → PostgreSQL 17 + Citus 13 + TimescaleDB 2.17 + pgvector 0.8 + Patroni 4 + PgBouncer 1.24 + pgBackRest 2.55 + Atlas + Flyway 11 + Liquibase 4.30 + ClickHouse 25 + DuckDB 1.2 + Redis 7.4 + KeyDB 6.4 + Dragonfly 1.27 + MongoDB 8.0 + MariaDB 11.6 LTS + MySQL 8.4 LTS + CockroachDB 24 + TiDB 8.5 + dbt 1.9 + Airbyte 0.70 + Debezium 3.0 + Materialize 0.130 全栈现代数据库工程化 87 天踩坑录:23 反模式 + 27 修法
27 位 DBA + 后端工程师 87 天把公司核心数据库栈从 PostgreSQL 12 + MySQL 5.7 + MongoDB 4.4 + Redis 5 + 原生 pg_dump + Navicat 单栈手工运维,整体重构到 2026 年 PostgreSQL 17 + Patroni 4 + Citus + TimescaleDB + pgvector + ClickHouse 25 …- 3
- 0
-
从 MySQL 5.7 + MyCat + Redis 5 + Elasticsearch 7 + InfluxDB + Pinecone → Postgres 17 + Citus 13 + Vitess 21 + Valkey 8 + Dragonfly + OpenSearch 3 + ClickHouse 24 + TimescaleDB 2.17 + Iceberg 1.7 + pgvector 0.8 全栈升级 73 天踩坑录:19 反模式 + 19 修法
21 位 DBA + 数据工程师 73 天把公司"交易 / 用户 / 商品 / 订单 / 风控 / 日志"6 套核心数据系统,从 MySQL 5.7 + MyCat + Redis 5 + MongoDB 4 + Elasticsearch 7 + InfluxDB 1.8 + Pinecone 整体迁移到 Postgres 17 + Citus 13 + Vitess 21 …- 0
- 0
-
从 PostgreSQL 15 → 16 + Citus 12 + pgvector 0.7 + Patroni 4 全栈现代化 27 天踩坑录:10 反模式 + 12 修法
52 工程师 27 天把 17 个数据集群从 PG 15 + Citus 11 + pgvector 0.5 升级到 PG 16 + Citus 12 + pgvector 0.7 + Patroni 4 + Debezium 2.6,踩了 10 个反模式 + 6 次回滚 + 1 次 P0 + 3 次 P1,沉淀 12 套修法 + 28 个数据库工程化议题。- 2
- 0
-
MySQL 8.4 → PostgreSQL 17 异构迁移 10 天踩坑实录:15 条工程纪律与 8 套修法
从 MySQL 8.4 迁 PostgreSQL 17 切流 7 天,订单查询 P99 从 14ms 飙到 1.8 秒、库存扣减 deadlock 4200 次/分、复制延迟 35 秒、连接池打满、CDC pipeline 阻塞、Kafka offset 错乱。10 天复盘揭开 5 个反模式:pgBouncer + prepared statement 不兼容、RR→RC 事务隔离语义陷阱、aut…- 2
- 0
-
ASP.NET Core 报表导出 90k 行 Pod 内存 90 秒冲到 6.1GB OOM 的 5 天复盘:EF Core ChangeTracker + LazyProxies + N+1 三层叠加根因 + projection 流式优化全过程
EF Core 8 默认行为踩雷复合性能反模式,导出 9 万行工单 90 秒内 Pod 内存从 1.5GB 冲到 6.1GB OOM。5 天复盘揪出 ChangeTracker 持有 + LazyProxies N+1 + ToList 全加载三层叠加根因,4 层修法 + 7 种 EF Core 反模式表 + 决策树 + 8 条 .NET ORM 性能纪律,最终内存降到 320MB 耗时降到 18…- 0
- 0
-
PostgreSQL 高频 UPDATE 表 bloat 到 1.4TB 拖垮 P99 的 5 天复盘:autovacuum 调参 + pg_repack 在线重建实战
一张 8.4 亿行的 user_events 表,P99 从 80ms 一路缓慢飙到 800ms,EXPLAIN 看起来正常。5 天定位根因:autovacuum 跟不上高频 UPDATE 产生的 dead tuple,表物理大小膨胀 6.3 倍。本文完整复盘 PG MVCC dead tuple 机制、autovacuum 瓶颈、pg_repack 在线重建,落地 9 条治理纪律。- 2
- 0
-
Go context 用 Background 启动后台 goroutine 拖死 PG 连接池的 3 天复盘:1800 个僵尸 goroutine 实战定位 + WithoutCancel 正解
一个 Go 订单聚合服务在 QPS 1200 时数据库连接池被打到 95%,根因是为了让审计归档任务跑完, 同事在异步 goroutine 里把 ctx 替换成了 context.Background, 加上同步 SDK 偶发卡死, 导致 PG 连接被 1800 个僵尸 goroutine 持续 hold。本文复盘 3 天定位过程, 讲清楚 pprof 排查、context 传播机制、contex…- 0
- 0
-
FastAPI 每隔 6 小时变僵尸:SQLAlchemy async 连接池静默泄漏 4 天复盘
FastAPI + SQLAlchemy 2.x async 服务每 6 小时连接池打满变僵尸。根因:Depends 用 return 而非 yield + 中间件吞掉 CancelledError + SQLAlchemy close 时机微妙。完整复盘 + 5 层修法 + 监控告警。- 0
- 0
-
PostgreSQL 性能优化完全指南:从一次"1.2 亿行 orders 表加 30 个索引反而更慢 CPU 95% 高峰打挂"看懂为什么加索引远远不够
2023 年我们接手一个老电商系统的性能优化任务数据库是 PostgreSQL 14 主表 orders 1.2 亿行 products 800 万行 users 500 万行前端反馈商品搜索加订单查询慢到无法忍受 P99 5 秒起步高峰期数据库 CPU 95% 经常被打挂前任 DBA 留下的字典是加索引就行看慢日志哪个表慢就加我们照着做了一周加了 30 多个索引情况非但没好转反而更糟写入变慢磁盘…- 2
- 0
-
PostgreSQL 索引调优完全指南:从一次"500GB CRM 库核心查询 30 秒大客户列表页崩溃"看懂为什么 CREATE INDEX 远远不够
2023 年我们接手一个 SaaS CRM 系统用 PostgreSQL 14 业务起来后客户数据库从 10GB 涨到 500GB 一些核心查询从 50ms 慢慢恶化到 30 秒大客户列表页要等半分钟才出来客户投诉一通接一通我们老板拍板说加索引我们也就加索引这一加发现完全不是 CREATE INDEX 一句话的事加完该慢的还慢不该慢的反而慢了业务直接更崩然后我们陆续踩了一堆坑第一种最让我傻眼我们看…- 0
- 0
-
PostgreSQL 索引设计完全指南:从一次"加 30 个索引写入腰斩查询还是 5 秒"看懂为什么 CREATE INDEX 远远不够
2020 年我接手一个 SaaS 客户关系管理系统 PostgreSQL 15 单库 800 张表最大表 customer_events 8000 万行用户反馈系统越来越慢一个查询从 50ms 涨到 8 秒老板天天追着问我以为加索引嘛简单在 user_id 加个 B-tree 在 created_at 加个 B-tree 在 status 加个 B-tree 一共加了 30 多个索引重启应用查询确…- 0
- 0
-
PostgreSQL 索引设计完全指南:从一次"加索引锁表 4 分钟业务停摆"看懂为什么 CREATE INDEX 远远不够
2023 年我们做一个 SaaS 数据分析平台后端用 PostgreSQL 14 主库一台 32C 128G 加两台只读从库业务初期 100 万订单 1000 万事件一切都很流畅查询都在 50ms 内半年后数据涨到 1 亿订单 8 亿事件我们陆续踩了一堆坑第一种最让我傻眼一个看似普通的 ORDER BY created_at DESC LIMIT 10 查询没建索引前 5 秒加了 b-tree 索…- 5
- 0
-
PostgreSQL 索引与执行计划工程化完全指南:从一次"5 亿行订单表查询走全表扫 8 秒不出"看懂为什么加 B-tree 远远不够
2022 年我们公司有一套核心的订单库跑在 PostgreSQL 上数据量大概 5 亿行单库 30 多张表上线两年一直挺稳定直到某天产品突然要做一个卖家后台的查询页面要支持按订单状态时间范围金额范围客户名称等多个条件组合查询我心想 PostgreSQL 嘛加几个索引就完事顺手在 status time amount 上各加了个 B-tree 索引部署上线第二天卖家中心的接口接连超时业务那边把电话打…- 9
- 0
-
PostgreSQL 索引调优完全指南:从一次"加了一堆索引反而更慢"看懂为什么 B-tree 不是万能的
2023 年我负责一个内部数据平台底层用 PostgreSQL 库里几张核心表都过亿行业务跑了半年一切都还稳直到运营某天上线一个新功能要按用户加时间段加状态组合查订单单次查询时间从 200 毫秒涨到了 12 秒慢查询日志一片红我盯着那几条 SQL 心里很笃定加个索引就完事了于是我对着 where 条件几乎每个字段都建了一个 B 树索引以为这下稳了可等真上线一串问题冒了出来第一种最先把我打懵索引建完…- 0
- 0
-
PostgreSQL 6 亿行大表慢查询复盘:索引 + 分区 + 参数调优实战
PG 15 核心库单表 6 亿行,促销期 CPU 95%+,慢查询每分钟 500 条,连接打满。三周治理:pg_stat_statements 找 Top SQL + 复合/部分/BRIN 索引 + random_page_cost 参数 + 按月分区表 + PgBouncer 连接池 + autovacuum 调优。CPU 40%,P99 80ms。- 3
- 0
-
PostgreSQL 2TB 慢查询治理:从 30s 到 800ms 全实录
PG 14 集群 2TB 数据集慢查询泛滥,报表 30s 超时。一周优化全实录:auto_explain + pg_stat_statements 找罪魁,复合索引 + 局部索引 + 分区 + 物化视图 + autovacuum 调参 + pg_repack 重建,P99 从 30s 降到 800ms。- 0
- 0
-
PostgreSQL bloat 治理实战:1.2 亿行表从 380GB 压到 152GB
1.2 亿行 orders 表磁盘占 380GB,死元组占 47%,查询 p99 飙到 10 秒。本文实录 PG MVCC 膨胀定位 + pg_repack 在线清理 + autovacuum 调优 + 长事务监控 + fillfactor + 分区化迁移全过程,附 VACUUM FULL / pg_repack / 分区三套方案对比。- 2
- 0
PostgreSQL
-
￥优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×