Why Postgres wants NVMe on the hot path, and S3 everywhere else
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内容提要
Postgres数据库在处理事务时面临存储延迟问题，尤其是与对象存储（如S3）结合使用时。高延迟的存储会影响用户响应时间，因此建议使用快速本地存储进行事务处理，而将对象存储用于归档和备份，以保持性能。Postgres的设计应避免将这两种存储混合在同一路径上。
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关键要点
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Postgres数据库在处理事务时面临存储延迟问题，尤其是与对象存储（如S3）结合使用时。
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高延迟的存储会影响用户响应时间，因此建议使用快速本地存储进行事务处理。
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Postgres的设计应避免将本地存储和对象存储混合在同一路径上。
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Postgres的fsync操作是一个承诺，而不仅仅是写入，企业级SSD在承诺方面表现更好。
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Postgres需要大量小型、对延迟敏感的读取，而对象存储则适合较大、高延迟的请求。
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现代管理的Postgres系统通常将对象存储与快速日志、缓存或页面服务层分开，以保护提交路径。
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Postgres在处理事务时表现良好，但在进行大规模扫描和聚合时，资源竞争会迅速出现。
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最佳实践是将快速本地存储用于处理提交和缓存缺失，将对象存储用于归档和备份。
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延伸问答
Postgres数据库在处理事务时面临什么问题？
Postgres数据库在处理事务时面临存储延迟问题，尤其是与对象存储（如S3）结合使用时。
为什么建议使用快速本地存储进行事务处理？
因为高延迟的存储会影响用户响应时间，快速本地存储可以减少延迟，提高事务处理性能。
Postgres如何处理存储延迟对用户响应时间的影响？
Postgres通过将快速本地存储用于事务处理，而将对象存储用于归档和备份，来避免存储延迟影响用户响应时间。
Postgres的fsync操作有什么重要性？
Postgres的fsync操作是一个承诺，确保数据在写入后被持久化，企业级SSD在这一点上表现更好。
对象存储（如S3）适合用于哪些场景？
对象存储适合用于归档、备份以及较大、高延迟的请求，不适合用于高频的事务处理。
Postgres在进行大规模扫描和聚合时会遇到什么问题？
在进行大规模扫描和聚合时，Postgres会出现资源竞争，导致性能下降。
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