OpenAIは、[[ChatGPT]]の8億ユーザーを支えるため、[[PostgreSQL]]のスケーリングに関する技術的な課題と解決策を詳述しています。 ## 課題 * **単一プライマリ構成**: 書き込み負荷が集中。 * **書き込み増幅とデッドタプル**: [[PostgreSQL]]のMVCCによる課題。 * **高コストなクエリ**: 効率の悪いクエリがリソースを消費。 * **単一障害点**: 単一データベースへの依存。 * **接続制限**: クライアント接続数の上限。 * **キャッシュミス**: データベース負荷の増大。 * **リードレプリカ増加**: [[WAL]]ストリーミング負荷の増大。 ## 解決策 * **シャーディング**: 書き込み負荷の高いワークロードをAzure Cosmos DBなどへ移行。 * **PgBouncer**: 接続プーリングによる接続管理。 * **キャッシュロック**: キャッシュスタンピード防止。 * **カスケードレプリケーション**: リードレプリカからのレプリケーションでプライマリの負荷軽減。 * **クエリ最適化**: 実行計画の改善。 * **ワークロード分離**: 読み取りと書き込みの分離など。 * **多層レートリミット**: アプリケーション側での制御。 * **軽量なスキーマ変更**: ロック時間を最小化。 ## 成果 数百万QPSのリードヘビーなワークロードを処理し、低レイテンシと高可用性を実現。