📌 PostgreSQL shared memory resize 에러

❓ 문제

• PostgreSQL에서 Query 수행 시 shared memory resize 에러 발생

ERROR:  could not resize shared memory segment "/PostgreSQL.1966028679" to 4294967296 bytes: No space left on device

🔍 원인

• Parallel Worker가 Leader Worker에게 결과물을 전달 할 때 shared memory 영역을 사용
• 현재 Docker psql container의 shm_size 값을 제한 하도록 하고 있음
• Docker의 shared memory는 한정적이지만 parallel 쿼리의 shared memory는 제한 없이 할당되면서 error가 발생

✅ 해결

• Query 수행 시 max_parallel_workers_per_gather 파라미터 조정

    set max_parallel_workers_per_gather=4; (기본 24)

• psql container의 shared memory max 값 조정

  
  1. psql docker-compose.yml의 shared memory size 수정
  
    services:
    postgresql:
      image: XXX
      container_name: psql
      ports:
        - "5432:5432"
      environment:
        - TZ=Asia/Seoul
        - PGCTLTIMEOUT=600
      volumes:
        - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
        - /data/psql:/var/lib/postgresql/13/main
      shm_size: "32gb"
      #shm_size: "16gb"
  
  2. psql docker container 재시작
  
    $ docker-compose up -D
  
  3. postgresql.conf 파일의 shared_buffer 값 조정 (DB 메모리의 25% ~ 30%정도 권장)
  
      #shared_buffers = '16GB'
    shared_buffers = '32GB'     # (change requires restart)
  
  4. change requires restart 설정이므로 container 내부에서 psql 서비스 재시작이 필요함
  

```sql
  5. psql 서비스 재시작 후 적용 여부 확인
  select name, setting, source, sourcefile, sourceline from pg_settings where name = 'shared_buffers';

        name      | setting |       source       |               sourcefile                | sourceline
----------------+---------+--------------------+-----------------------------------------+------------
 shared_buffers | 4194304 | configuration file | /etc/postgresql/13/main/postgresql.conf |        122

🌟 REF

• https://www.cybertec-postgresql.com/en/memory-context-for-postgresql-memory-management/

📌 About Parallel

🔍 Worker의 개념

Session

• 클라이언트와 DB의 연결

Process

• os 수준에서 생성되는 개별 프로세스
• 세션이 생기면 postgresql에서 내부적으로 process를 할당
• 실제 클라이언트의 작업을 수행

Worker

• process 내에서 여러 작업(parallel)을 수행하기 위한 백그라운드 프로세스
• work 프로세스 개수는 min_parallel_size 파라미터값을 기준으로 산정

🔍 Parallel 관련 파라미터

세션 관련 파라미터

• max_worker_processes : 시스템이 지원할 수 있는 최대 백그라운드 프로세스의 수. Standby 서버에 해당 파라미터를 설정 시에는 Primary 서버보다 크거나 같은 값을 설정해주어야 함.

• max_parallel_workers : 병렬 작업에 사용될 수 있는 최대 worker 수를 설정. 해당 값을 변경할 때에는 병렬 처리와 관련된 파라미터들을 같이 수정해주어야 함. (max_parallel_workers_per_gather 등)

• max_parallel_workers_per_gather : 하나의 parallel 프로세스가 생성 할 수 있는 worker 수

• max_parallel_maintenance_workers : vaccum, index 생성과 같은 작업을 내부적으로 parallel로 수행할 때 최대 worker 개수

성능 관련 파라미터

• parallel_setup_cost : parallel worker process가 작업 할 때 사용하는 비용의 추정값

• parallel_tuple_cost : 병렬 작업 프로세스가 다른 프로세스에게 하나의 튜플을 전송하는 플래너의 비용 추정치. (조건절 없을때 패러럴 처리할 경우 작게 해야 함)

• min_parallel_table_scan_size : parallel scan을 위한 테이블 데이터 최소 양

• min_parallel_table_scan_size : parallel scan을 위한 인덱스 데이터 최소 양

• force_parallel_mode : parallel을 강제 (하지만 더 적은 코스트가 아니면 강제되지 않음)

• 아래와 같은 paralle 시 발생하는 cost 및 최소 데이터를 0으로 설정하여 parallel을 유도

  
  SET parallel_setup_cost to 0 ;
  SET parallel_tuple_cost to 0 ;
  SET min_parallel_table_scan_size to 0 ;
  SET min_parallel_index_scan_size to 0 ;
  SET max_parallel_workers_per_gather to DEFAULT ;

• parallel_leader_participation : 만약 Queue를 모두 순회했지만 모든 Parallel Worker가 결과물을 전달하지 않았다면 Leader Worker에게는 두 가지 선택이 주어집니다. 첫 번째는 Leader Worker 본인이 직접 자식 실행 계획을 수행하여 결과물을 만들어 내는 것입니다. 두 번째는 Parallel Worker 중 하나라도 먼저 끝내는 Worker가 생길 때까지 대기하는 방법

  
  set parallel_leader_participation TO 0;

  
  

  ---

  
  

  🔍 Parallel 설정 예시

    SET parallel_setup_cost = 100; -- 패러럴 시작 코스트 변경
     SET force_parallel_mode = on; -- 패러럴 강제(하지만 더 적은 코스트가 아니면 강제되지 않음)
    SET parallel_tuple_cost = 0.0001; -- 패러럴 튜플 코스트 변경(조건절 없을때 패러럴 처리할 경우 작게 해야 함)
    SET max_parallel_workers_per_gather = 32;
    SET max_parallel_maintenance_workers TO 16;
    SET maintenance_work_mem TO '30 GB';

🌟 REF

• https://www.cybertec-postgresql.com/en/parallel-aggregate-postgresql-16-better-performance/

📌 Git 파일 Permission 설정하기

❓ 문제

• 워크플로 배치 실행시 Gitlab 레퍼지토리의 .sh 파일 실행 결과 Permission denied 에러 발생

🔍 원인

1. 현재 git 파일 Permission 확인
$ git ls-files --stage
100644 a003xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 0       hash.sh

• Permission 644

  • 루트 사용자 권한 : 읽기, 쓰기
  • 일반 사용자 권한 : 읽기
  • 그룹 권한 : 읽기

• 파일 실행 권한이 없음을 확인

✅ 해결

1. 파일모드 변경 추적 설정 적용
$ git config core.fileMode true

2. 파일 Permission update
$ git update-index --chmod=+x ./hash.sh

3. 현재 git 파일 Permission 확인
$ git ls-files --stage
100755 a003xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 0       hash.sh

4. commit
$ git commit -m "update permission"

5. push
$ git push arigin main

• Permission 755
  • 루트 사용자 권한 - 읽기, 쓰기, 실행
  • 일반 사용자 권한 - 읽기, 실행
  • 그룹 - 읽기, 실행
• 파일 실행 권한을 부여하여 해결

📌 FastAPI + React로 파이보 서비스 개발하기

박응용님의 점프 투 FastAPI 내 파이보서비스 따라 개발하기

✅ python 설치

• python이 설치되어 있지 않다면 python을 설치한다.(3.8 이상) https://www.python.org/

• 터미널에서 python 버전을 확인한다.

  
  1. python 버전 확인
  baebae@baebaeui-MacBookPro ~ % python -V
  
  

2. mac의 경우 기본 python이 2.x 버전으로 설치되어 있으므로 python3 버전 확인 baebae@baebaeui-MacBookPro ~ % python3 -V Python 3.11.5

3. python의 기본 경로를 python3로 지정해줄 수 있다.

   1. python 설치된 경로 확인 baebae@baebaeui-MacBookPro ~ % ls -l /usr/local/bin/python*

   2. 환경변수 설정 baebae@baebaeui-MacBookPro ~ % vi ~/.zshrc

   3. 파일 내 입력 alias python=/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/bin/python3

   4. 환경변수 적용 baebae@baebaeui-MacBookPro ~ % source ~/.zshrc

   5. 적용여부 확인 baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % python -V Python 3.11.5

✅ 가상환경 생성

프로젝트의 버전, 의존성 관리를 위해 가상환경을 생성하고 가상환경 내에서 개발한다.

1. 가상환경 생성

  1. venvs 디렉토리 생성
  baebae@baebaeui-MacBookPro fastapi % mkdir venvs
  baebae@baebaeui-MacBookPro fastapi % cd venvs

  2. myapi 내 가상환경 생성
  baebae@baebaeui-MacBookPro venvs % python -m venv myapi

  3. 가상환경 진입
  baebae@baebaeui-MacBookPro venvs % cd myapi
  baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % cd bin
  baebae@baebaeui-MacBookPro bin % source activate
  (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro bin %

  4. 벗어나기
  (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro bin % deactivate
  baebae@baebaeui-MacBookPro bin %


2. FastAPI 설치
(myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro bin % python -m pip install --upgrade pip
(myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro bin % pip install fastapi


3. 환경변수 추가

  1. 파일열기
  vi ~/.zshrc

  2. 파일 내 입력
  alias myapi='cd /Users/baebae/Documents/practice/fastapi/projects/myapi;source /Users/baebae/Documents/practice/fastapi/venvs/myapi/bin/activate'

  3. 적용여부 확인
  baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % myapi
  (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi %

✅ React 환경 세팅

• Node.js 설치 : https://nodejs.org

  #설치된 버전 확인
  baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % node -v
  v20.12.2

• React 설치

  
  1. 가상환경 진입
  baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % myapi
  (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi %
  
  

2. React application 생성 (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % npx create-react-app frontend

3. React 설치

   1. npm 초기설정 (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % npm init -y Wrote to /Users/baebae/Documents/practice/fastapi/projects/myapi/package.json:

   { "name": "myapi", "version": "1.0.0", "main": "index.js", "scripts": { "test": "echo "Error: no test specified" && exit 1" }, "author": "", "license": "ISC", "dependencies": { "react": "^18.2.0", "react-dom": "^18.2.0" }, "devDependencies": {}, "keywords": [], "description": "" }

   2. React 설치 (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % npm install --save react react-dom

4. React 서버 실행

   baebae@baebaeui-MacBookPro frontend % npm start

   Compiled successfully!

   You can now view frontend in the browser.

   Local: http://localhost:3000 On Your Network: http://xxx.xxx.x.xx:3000

   Note that the development build is not optimized. To create a production build, use npm run build.

   webpack compiled successfully

• 브라우저를 열고 http://localhost:3000/로 접속하면 아래 화면이 나타난다.

  

✅ Hello API 만들기

1. main.py 작성 [파일명: projects/myapi/main.py]

   
   from fastapi import FastAPI
   
   app = FastAPI()
   
   @app.get("/hello")
   def hello():
      return {"message": "hello world"}

2. 유비콘(Uvicorn)설치 : 비동기 호출을 지원하는 파이썬용 웹 서버

   
   (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % pip install "uvicorn[stadndard]"

3. FastAPI 서버 실행

   
   (myapi) baebae@baebaeui-MacBookPro myapi % uvicorn main:app --reload
   INFO:     Will watch for changes in these directories: ['/Users/baebae/Documents/practice/fastapi/projects/myapi']
   INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
   INFO:     Started reloader process [90154] using StatReload
   INFO:     Started server process [90156]
   INFO:     Waiting for application startup.
   INFO:     Application startup complete.
   INFO:     127.0.0.1:60303 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OK
   INFO:     127.0.0.1:60303 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK

4. Hello API 테스트

   1. 웹 브라우저에서 http://127.0.0.1:8000/docs 로 이동

   2. Try it out 누르고 Execute 누르면

5. React 웹페이지 만들기

   1. App.js 수정 [파일명: projects/myapi/frontend/src/App.js]

      
      import React, {useState} from "react";
      
      function App() {
      const [message, setMessage] = useState([]); 
      fetch("http://127.0.0.1:8000/hello")
       .then((response) => response.json())
       .then((json) => {
       console.log("json.message: ", json.message);     
       setMessage(json.message)
       console.log("message: ", message);
      })
      
      return (
       <h1>{message}</h1>
      );
      }
      
      export default App;

   2. main.py 수정 [파일명: projects/myapi/main.py]

      
      from fastapi import FastAPI
      from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
      
      app = FastAPI()
      
      origins = [
       # "http://localhost:3000"
       "*"
      ]
      
      app.add_middleware(
       CORSMiddleware,
       allow_origins=origins,
       allow_credentials=True,
       allow_methods=["*"],
       allow_headers=["*"],
      )
      
      @app.get("/hello")
      def hello():
       return {"message": "hello world"}

   3. 웹 브라우저에서 http://localhost:3000/로 이동

🌟 REF

• 점프 투 FastAPI wikidocs
• https://reactjs-kr.firebaseapp.com/docs/installation.html#trying-out-react
• https://react.dev/learn/start-a-new-react-project

📌 PostgreSQL 자주 쓰는 Query 정리

-- schema 별 relation (table, view 등) 조회
SELECT relnamespace::regnamespace, relname, relkind 
  FROM pg_class 
 WHERE relnamespace::regnamespace::text like '%_%' ;

-- 실행중인 쿼리 확인
SELECT pid, query_start, query, state 
  FROM pg_catalog.pg_stat_activity 
 WHERE current_timestamp - query_start > '1 sec' and state <> 'idle';

-- 실행중인 쿼리 중단
SELECT pg_cancel_backend(pid);
SELECT pg_terminate_backend(pid);

-- user login password 생성
CREATE USER username WITH login password 'loginpassword';

-- schema 별 용량 조회
SELECT schema_name,
    pg_size_pretty(sum(table_size)::bigint) AS "disk space",
    pg_size_pretty(pg_database_size(current_database())) AS "DB_size",
    (sum(table_size) / pg_database_size(current_database())) * 100
        AS "percent (%)"
FROM (
     SELECT pg_catalog.pg_namespace.nspname AS schema_name,
         pg_relation_size(pg_catalog.pg_class.oid) AS table_size
       FROM   pg_catalog.pg_class
       JOIN pg_catalog.pg_namespace
         ON relnamespace = pg_catalog.pg_namespace.oid
) t
GROUP BY schema_name
ORDER BY schema_name;

-- table 목록 조회
SELECT RELNAME AS TABLE_NAME
  FROM PG_STAT_USER_TABLES;

-- column 목록 조회
SELECT *
  FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
 WHERE TABLE_CATALOG = '데이터베이스명'
   AND TABLE_NAME    = '테이블명'
 ORDER BY ORDINAL_POSITION;

-- 기본키 조회
SELECT CC.COLUMN_NAME AS COLUMN_NAME
  FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLE_CONSTRAINTS       TC
      ,INFORMATION_SCHEMA.CONSTRAINT_COLUMN_USAGE CC
 WHERE TC.TABLE_CATALOG   = '데이터베이스명'
   AND TC.TABLE_NAME      = '테이블명'
   AND TC.CONSTRAINT_TYPE = 'PRIMARY KEY'
   AND TC.TABLE_CATALOG   = CC.TABLE_CATALOG
   AND TC.TABLE_SCHEMA    = CC.TABLE_SCHEMA
   AND TC.TABLE_NAME      = CC.TABLE_NAME
   AND TC.CONSTRAINT_NAME = CC.CONSTRAINT_NAME;

 -- table comment 조회
 SELECT PS.RELNAME    AS TABLE_NAME
      ,PD.DESCRIPTION AS TABLE_COMMENT
  FROM PG_STAT_USER_TABLES PS
      ,PG_DESCRIPTION      PD
 WHERE PS.RELNAME  = '테이블명'
   AND PS.RELID   = PD.OBJOID
   AND PD.OBJSUBID  = 0;

-- column comment 조회
SELECT PS.RELNAME    AS TABLE_NAME
      ,PA.ATTNAME     AS COLUMN_NAME
      ,PD.DESCRIPTION AS COLUMN_COMMENT
  FROM PG_STAT_ALL_TABLES PS
      ,PG_DESCRIPTION     PD
      ,PG_ATTRIBUTE       PA
 WHERE PS.SCHEMANAME = (SELECT SCHEMANAME
                            FROM PG_STAT_USER_TABLES
                           WHERE RELNAME = '테이블명')
   AND PS.RELNAME  = '테이블명'
   AND PS.RELID   = PD.OBJOID
   AND PD.OBJSUBID <> 0
   AND PD.OBJOID    = PA.ATTRELID
   AND PD.OBJSUBID  = PA.ATTNUM
 ORDER BY PS.RELNAME, PD.OBJSUBID;

📌 PostgreSQL 명령어

🔍 PSQL 옵션(OS Level)

접속 옵션

• -d: 데이터베이스명

• -h: 호스트 또는 IP

• -p: 포트

• -U: 사용자계정

• -w: 패스워드 없이 접속

• -W: 패스워드 확인

• 예시

 --DB접속
 psql -h localhost -p 5432 -U dbadmin -d testdb

 --패스워드 확인
 psql -d testdb -U dbadmin -W

 --스크립트수행
 psql -h localhost -p 5432 -U dbadmin -d testdb -f /work_dir/psqltest/test_script/insert_test.sql -X -b &>> /work_dir/psqltest/test_script/log/test_result.log

 --스크립트 여러개
 find /home/testuser/work_dir/psqltest/ -name "*.sql" -print0 | xargs --null -P 1 -I {} psql -U dbadmin -d testdb -h localhost -f {} >> complie.log

입출력 옵션

• -a : 스크립트의 모든 입력 표시 (echo all)
• -b : 실패한 명령들 출력 (echo error)- -e : 서버로 보낸 명령 표시 (echo-queries)
• -E : 내부 명령이 생성하는 쿼리 표시 (echo-hidden)
• -L, --log-file=FILENAME : 세션 로그를 파일로 보냄
• -n : 확장된 명령행 편집 기능을 사용중지함(no readline)
• -o, --output=FILENAME : 쿼리 결과를 파일(또는 |파이프)로 보냄
• -q : 자동 실행(메시지 없이 쿼리 결과만 표시) (quiet)
• -s : 단독 순차 모드(각 쿼리 확인) (single-step)
• -S : 한 줄 모드 (줄 끝에서 SQL 명령이 종료됨) (single-line)
• -t : row만 출력 (tuples-only)

기타 옵션

• -X : psql구성 파일(사용자 ~/.psqlrc파일과 시스템 전체 psqlrc파일 모두) 을 읽지 않도록 강제함 (--no-psqlrc)

• 참고사항

  • .psqlrc : psql의 사용자 기본 구성 파일
  • bashrc와 비슷하게 psql 사용 시 환경을 셋팅함

  \set QUIET 1
  \timing
  \set ON_ERROR_ROLLBACK interactive
  \set VERBOSITY verbose
  \set HISTFILE ~/.psql_history- :DBNAME
  \set HISTCONTROL ignoredups
  \set COMP_KEYWORD_CASE upper
  \pset null [null]
  \unset QUIET
  \setenv PAGER 'more'

🔍 PSQL 명령어

DB 메타정보

• 명령어 뒤에 (+)로 더 많은 정보를 볼 수 있음. 예시)\dt+ it_uitem_m
• \l : 데이터베이스 정보
• \c : 접속정보
• \dn : 스키마 정보
• \du : 유저 정보
• \d(+) {table} : 테이블, 인덱스, 시퀀스, 뷰 정보
• \dt : 테이블 정보
• \di : 인덱스 정보
• \ds : 시퀀스 정보
• \dv : 뷰 테이블 정보
• \dS : 시스템 테이블 정보 포함
• \db : Tablespace 정보
• \dx : 데이터베이스에 설치된 모든 extention 정보
• \dp(+) : 오브젝트 권한 정보
• \ddp(+) : 오브젝트 default 권한 정보
• \det(+) : foreign 테이블 정보
• \des(+) : foreign server 정보
• \deu(+) : foreign server mapping 정보
• \dew(+) : foreign data wrapper
• \drds : 유저 setting 값 (search)

SET 명령어

• \set AUTOCOMMIT [on, off] : AUTOCOMMIT 설정
• \pset pager [on, off, more]: 페이지 설정

기타 명령어

• show search_path; : 현재 접속 user의 search_path 출력
• show {parameter}; : 파라미터 값 출력
• \watch 1 : 쿼리 하단에 추가하여 1초마다 해당 쿼리를 수행
• \c {database} {user} : 다른 데이터베이스에 지정한 유저로 접속
• \o test.log : test.log에 결과 값을 전송 (spool test.log와 동일) , 결과값만 표시
• \o : 결과값 전송을 중지 (spool off)
• \echo :AUTOCOMMIT : 출력
• \timing [on, off] : 수행시간 출력
• \t [on, off] : 결과 row만 출력
• \s: 실행한 명령어 히스토리
• \s filename: 실행한 명령어 히스토리를 특정 파일로 저장
• \e: 쿼리를 편집 한 후 실행
• \e filename: 특정 파일에 쿼리를 저장 후 실행
• \w filename: 특정 파일에 쿼리 저장
• \o filename: 특정 파일에 실행 결과 저장
• \i filename: 파일 실행
• \g : 이전 쿼리 실행
• \s : 쿼리 history
• \q: 종료하기
• \copy TABLE_NAME to 'location/file_name' delimiter '|' csv header; : 테이블 csv로 export

🌟 REF

• https://www.postgresql.org/docs/current/app-psql.html

📌 docker-compose로 PostgreSQL 컨테이너 생성하기

✅ PostgreSQL image 가져오기

• PostgreSQL 컨테이너를 생성할 이미지를 가져온다. 이미지를 가져올 때 태그를 지정하지 않으면 최신 버전(latest)를 가져오게 된다.

  % docker pull postgres

  

• 이미지를 잘 가져왔는지 확인한다.

  
  % docker images

  

✅ docker-compose.yml 작성

• docker-compose.yml 파일을 생성하고 편집기로 아래처럼 작성한다.

  
  % touch docker-compose.yml
  % vi docker-compose.yml

  
  version: '3.9'
  
  services:
  
    db:
      image: postgres
      restart: always
      container_name: psql
      ports:
        - "5432:5432"
      shm_size: 128mb
      environment:
        POSTGRES_USER: exampleuser
        POSTGRES_PASSWORD: examplepw
        POSTGRES_DB: exampledb

  • version : 작성하는 compose file format의 버전
  • image : 생성할 컨테이너의 이미지명
  • restart : 컨테이너 실행 시 재시작
  • container_name : 생성할 컨테이너 명
  • ports : 접근 포트 (컨테이너 외부:컨테이너 내부)
  • shm_size : shared_memory 크기
  • POSTGRES_USER : PostgreSQL 계정
  • POSTGRES_PASSWORD : PostgreSQL 비밀번호
  • POSTGRES_DB : PostgreSQL DB 명

✅ docker-compose 실행

docker-compose.yml 파일을 생성한 위치에서 아래 명령어를 입력해 실행하고 컨테이너가 생성되었는지 확인한다.

% docker-compose up -d
% docker ps

✅ PostgreSQL 접속

• 생성한 PostgreSQL 컨테이너에 진입한다.

  % docker exec -it psql /bin/bash

• PostgreSQL DB에 접속한다.

  % psql -U exampleuser -d exampledb

  성공적으로 DB에 접속한 것을 확인할 수 있다.

🌟 REF

• https://hub.docker.com/_/postgres

📌 PostgreSQL은?

PostgreSQL은 확장 가능성 및 표준 준수를 강조하는 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템의 하나이다. BSD 허가권으로 배포되며 오픈소스 개발자 및 관련 회사들이 개발에 참여하고 있다.

Website : www.postgresql.org Technical documentation : www.postgresql.org/docs

📈 DB Trend Popularity

DB-Engines의 Trend Popularity에 따르면 PostgreSQL의 인기는 꾸준히 상승하여 상위 3개 DB(Oracle, MySQL, MsSQL)와의 격차를 줄이고 있다. 출처 : https://db-engines.com/en/ranking_trend

🔍 장점

Open Source

• PostgreSQL은 오픈 소스 프로젝트로써 높은 라이센스 비용이 요구되는 상용 DBMS인 Oracle 등과 달리 무료 이용이 가능하다.
• 커뮤니티의 활성화에 따른 빠른 문제 해결 및 기술발전이 가능하다.

최다 SQL 기능 지원

• SQL 표준 최다 준수
  • 2023년 9월 릴리즈 된 16버전 부터 SQL : 2023 Core 적합성을 위한 179개 필수 기능 중 최소 170개를 준수한다.
• 다양한 운영체제 지원
  • Microsoft Windows, MacOS, Linux(General/Generic), Linux(Ubuntu), Linux(Debian), Linux(SUSE Linux Enterprise Server & OpenSuSE), Linux(Red Hat Enterprises, CentOS, Fedora, Scientific, Oracle), Oracle Solaris, Fedora, BSD (FreeBSD, OpenBSD), Open Source Build
• 다양한 데이터 유형
  • 기본 요소 : Integer, Numeric, String, Boolean
  • 구조화 : Date/time, Array, Range / Multirange, UUID
  • 문서 : JSON/JSONB, XML, Key-value (Hstore)
  • 기하학 : Point, Line, Circle, Polygon
  • 사용자 정의 : Composite, Custom Types

    데이터 무결성

• UNIQUE, NOT NULL
• Primary Keys
• Foreign Keys
• Exclusion Constraints
• Explicit Locks, Advisory Locks

  동시성, 성능

• 인덱싱 : B-tree, Multicolumn, Expressions, Partial
• 고급 인덱싱 : GIST, SP-Gist, KNN Gist, GIN, BRIN, Covering indexes, Bloom filters
• Sophisticated query planner / optimizer, index-only scans, multicolumn statistics
• Transactions, Nested Transactions
• Multi-Version concurrency Control (MVCC)
• Parallelization of read queries and building B-tree indexes
• Table paritioning
• All transaction isolation levels defined in the SQL standard, including Serializable
• Just-In-Time (JIT) compilation of expressions

  신뢰성

• Write-ahead Logging (WAL)
• Replication : Asynchronous, Synchronous, Logical
• Point-In-Time-Recovery(PITR), active standbys
• Tablespaces

  보안

• 인증 : GSSAPI, SSPI, LDAP, SCRAM-SHA-256, Certificate, ...
• 견고한 접근통제 시스템
• 행/열 수준 보안
• 인증서 및 추가 방법을 통한 다단계 인증

  Extension

• 저장 함수 및 프로시저
• 절차적 언어 : PL/pgSQL, Perl, Python, ...
• SQL/JSON 생성자 및 경로 표현식
• 외부 데이터 래퍼 : 표준 SQL 인터페이스를 사용하여 다른 데이터베이스 또는 스트림에 연결
• 테이블을 위한 맞춤형 스토리지 인터페이스
• PostGIS를 포함하여 추가기능을 제공하는 많은 Extension

🔍 단점

• CRUD 성능이 상대적으로 좋지 않은 편으로 알려져 있다.
• 읽기 전용의 속도와 안정성이 필요한 경우 특정 SQL 기능을 포함하지 않은 MySQL이 더 가벼운 상태를 유지한다. 그러나, 부하가 많은 상황에서 복잡한 쿼리를 많이 실행할 경우는 PostgreSQl이 더 나은 선택일 수 있다.

🌟 REF

• www.postgresql.org
• www.postgresql.org/docs
• www.integrate.io
• https://db-engines.com/en/system/PostgreSQL