Palestra apresentada no Pgday Campinas 2016 em 6 de Outubro de 2016.

1. Análise de bancos de dados
analíticos open source
6 de Outubro de 2016
Matheus Espanhol

2. Agenda
● Cenário Movile
● Técnicas para otimização de bancos de dados analíticos
● Paralelismo do PostgreSQL 9.6
● Citusdb e Postgres-XL
● Arquitetura do Citusdb
● Citusdb na Movile
● Conclusões e expectativas

3. A Movile
● A Movile é player global no Mercado de conteúdo e comércio via smartphones
● Deixamos a vida das pessoas melhor por meio dos nossos aplicativos
● Buscamos incansavelmente fazer as coisas melhor, mais rápidas e mais baratas
○ 50 milhões de pessoas utilizam os serviços da Movile todo mês
○ Estamos conectados a mais de 70 operadoras em toda América
○ Crescimento anual médio de 80%, nos últimos 7 anos e espera crescer 50% ao ano, até 2020
Messaging Payments

5. Cenário - Data Intelligence
● Cenário enfrentado:
○ Típico 1 sistema, 1 tabela = ~200GB/mês
○ Sistema orientado a eventos gerando 140MM/dia de registros proveniente de Smartphones
○ Controle de SMS de plataformas gerando 200MM/dia de registros
○ Tratando histórico de mais de 400MM de clientes que passaram por nossas plataformas
○ Tamanho de registros variando de 2Kb a 8Kb
○ Integrador de dados de todas as plataformas Movile e das empresas do grupo
● Banco de dados na nuvem
○ Apenas últimos 3 meses
○ Muitos usuários concorrentes
○ Unidades de negócio, níveis de uso e níveis de criticidade distintas

6. Cenário - Data Intelligence
● Necessidade de realocação de espaço constante
● Custos elevados para aumento de storage na nuvem
● Máquinas locais de histórico não comportam mais que 2 anos de dados
● Índices ocupam bastante espaço
○ Consultas nem sempre utilizam campos indexados

7. ● Falta de espaço em disco para
restaurar dados históricos
● Gargalo de I/O
● CPU subutilizado
➢ Compressão de dados
➢ Armazenamento por coluna
➢ Bancos de dados de processamento
paralelo (MPP)
Cenário - Data Intelligence

8. Alternativas
Open source
Citusdb
(pg_shard + cstore_fdw)
Postgres-XL
Appliance
NetezzaGreenplum
Teradata
Cloud
Google BigQuery
Amazon Redshift

9. Processamento Paralelo
● Múltiplos CPUs em uma única máquina
○ Conjuntos de dados distintos
○ Possível gargalo de memória e disco
○ PostgreSQL 9.6
● MPP (Massive Parallel Processing)
○ Cluster de banco de dados
○ Dados distribuídos entre os nós do cluster
○ Cluster shared nothing
■ Cada nó possui os próprios recursos de memória e disco

10. Processamento Paralelo - PostgreSQL 9.6
COPY mte_201607 FROM PROGRAM 'zcat /data/csv/mte/2016/07/mte_*_part_00.gz'
CSV DELIMITER '|';
● Quantidade de registros: 184 milhões
● Quantidade de colunas: 53
● Tamanho da tabela: 176 GB
● Tempo de carga: 10 horas 12min
SET max_parallel_workers_per_gather TO 6;
SELECT inserted_time,sms_text FROM mte_201607
WHERE uuid = '3CA81380-B06D-11E5-8C95-7610042D67C6';
Time: 433053.770 ms = 7min

11. Armazenamento colunar
● Análise de dados geralmente é aplicada a algumas colunas
● Redução do tamanho das leituras em disco
● Menor uso de buffer cache
● Self-indexing
○ Redução do uso de espaço em disco com índices
● Maior vantagem para compressão de dados

12. Compressão de dados
● Maior capacidade de armazenamento
● Redução do tamanho das leituras em disco
● Agregações em dados compactados
● Impacto no processamento
○ Bancos de dados analíticos geralmente possuem gargalo de disco
○ Poucos usuários
○ Baixa concorrência

13. Postgres-XL
Prós
● Tempo de resposta de consultas
● Modo de replicação e distribuição
Contras
● ACID (GTM)
● Alta disponibilidade
● Escalabilidade
● Instalação complexa

14. Citusdb
Prós
● Extensão do PostgreSQL
● MPP
● Colunar
● Compressão de dados
● Sharding e replicação lógica
Contras
● Comunidade de usuários
○ Código aberto recentemente

15. Citusdb - Arquitetura

16. Citusdb - Arquitetura

17. Citusdb - Performance
● Real-time executor
○ Consulta roda com o máximo de recursos
○ 1 conexão por shard
○ Ex: consulta simples sem JOINs entre shards ou com poucos shards
● Task Tracker executor
○ Ideal para consultas grandes e complexas
○ 1 conexão por worker
○ Maior controle do paralelismo
○ Ex: consulta complexa que cruza dados entre os shards e com muitos shards

18. Citusdb - Métodos de distribuição
● Hash
○ Ideal para INSERTs em tempo real
○ Dados não ordenados e que sofrem alterações
○ Mais eficiente para consultas com operações de igualdade
● Append
○ Ideal para dados históricos inseridos através de rotinas de ETL
○ Ordenados por tempo e não sofrem alterações
○ Mais eficiente para consultas com filtro por intervalo de tempo

19. Instalação - 1 master e 2 workers
yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/9.5/redhat/rhel-6-x86_64/pgdg-centos95-9.5-2.noarch.rpm
yum install citus_95
service postgresql-9.5 initdb
echo "shared_preload_libraries = 'citus'" >> /citusdb/master/postgresql.conf
initdb -D /data/citusdb/worker1
sed -i 's/#port = 5432/port = 5433/g' /data/citusdb/worker1/postgresql.conf
echo "shared_preload_libraries = 'citus'" >> /data/citusdb/worker1/postgresql.conf
initdb -D /data/citusdb/worker2
sed -i 's/#port = 5432/port = 5434/g' /data/citusdb/worker2/postgresql.conf
echo "shared_preload_libraries = 'citus'" >> /data/citusdb/worker2/postgresql.conf
echo "localhost 5433
localhost 5434" > /citusdb/master/pg_worker_list.conf
pg_ctl -D /citusdb/master start
pg_ctl -D /data/citusdb/worker1 start
pg_ctl -D /data/citusdb/worker2 start

20. Instalação - 1 master e 2 workers
for port in $(seq 5432 5434)
do
createdb -p $port atlas
psql atlas -p $port -c "CREATE EXTENSION citus"
done
psql atlas -c "SELECT * FROM master_get_active_worker_nodes();"
node_name | node_port
-----------+-----------
localhost | 5433
localhost | 5434

21. Carga de dados
CREATE TABLE IF NOT EXISTS mte_201607 (
id bigint NOT NULL,
inserted_time timestamp NOT NULL,
phone bigint NOT NULL,
sms_text text,
….
);
SET citus.shard_replication_factor TO 1;
SET citus.shard_max_size TO '1GB';
SELECT master_create_distributed_table('mte_201607', 'inserted_time', 'append');
COPY mte_201607 FROM PROGRAM 'zcat /data/csv/mte/2016/07/mte_*_part_00.gz' CSV DELIMITER '|';

22. Metadados
SELECT logicalrelid::regclass,
CASE partmethod WHEN 'a' THEN 'APPEND' ELSE 'HASH' END AS partmethod
FROM pg_dist_partition;
logicalrelid | partmethod
---------------------+------------
mte_201601 | APPEND
mte_201602 | APPEND
mte_201603 | APPEND
mte_201604 | APPEND
mte_201605 | APPEND
mte_201606 | APPEND
mte_201607 | APPEND
mte_201608 | APPEND
mte_201609 | APPEND
mte_201610 | APPEND

23. Metadados
SELECT
logicalrelid::regclass, shardid,
CASE shardstorage
WHEN 't' THEN 'TABLE'
WHEN 'c' THEN 'COLUNAR'
WHEN 'f' THEN 'FOREIGN'
END AS shardstorage,
shardminvalue,shardmaxvalue
FROM pg_dist_shard
WHERE logicalrelid::regclass::text = 'mte_201607'
ORDER BY shardid;
logicalrelid | shardid | shardstorage | shardminvalue | shardmaxvalue
--------------+---------+--------------+---------------------+-------------------------
mte_201607 | 102350 | TABLE | 2016-07-01 00:00:00 | 2016-07-01 23:59:59
mte_201607 | 102352 | TABLE | 2016-07-02 00:00:00 | 2016-07-02 23:59:59
mte_201607 | 102354 | TABLE | 2016-07-03 00:00:00 | 2016-07-03 23:59:59
mte_201607 | 102356 | TABLE | 2016-07-04 00:00:00 | 2016-07-04 23:59:59
mte_201607 | 102358 | TABLE | 2016-07-05 00:00:00 | 2016-07-05 23:59:59
mte_201607 | 102360 | TABLE | 2016-07-06 00:00:00 | 2016-07-06 23:59:59

24. Metadados
SELECT pg_dist_shard.logicalrelid::regclass,
pg_dist_shard.shardid,
CASE shardstate
WHEN '1' THEN 'FINALIZED'
WHEN '3' THEN 'INACTIVE'
WHEN '4' THEN 'TO_DELETE'
END AS shardstate,
pg_size_pretty(shardlength),
nodename,nodeport
FROM pg_dist_shard_placement JOIN pg_dist_shard USING (shardid)
WHERE logicalrelid::regclass::text = 'mte_201607'
ORDER BY pg_dist_shard.shardid;
logicalrelid | shardid | shardstate | pg_size_pretty | nodename | nodeport
--------------+---------+------------+----------------+-----------+----------
mte_201607 | 102350 | FINALIZED | 288 MB | localhost | 5434
mte_201607 | 102352 | FINALIZED | 281 MB | localhost | 5434
mte_201607 | 102354 | FINALIZED | 284 MB | localhost | 5434
mte_201607 | 102356 | FINALIZED | 289 MB | localhost | 5434

25. cstore_fdw
● Foreign Data Wrapper para armazenamento colunar no PostgreSQL
○ Mais poderosa ainda com Citus
● Permite compressão de dados
○ Compressão LZ disponível
○ Extensível para outros algoritmos de compressão
○ Suporta mais de 40 tipos de dados do PostgreSQL
● Arquivos criados no sistema operacional
○ Formato baseado no ORC (Optimized Row Columnar)
● Skip Indexes
○ Estatísticas por blocos (MIN/MAX de cada bloco)
○ Seleciona apenas blocos relevantes

26. Instalação e configuração
echo "shared_preload_libraries = 'cstore_fdw'" >> /citusdb/master/postgresql.conf
echo "shared_preload_libraries = 'cstore_fdw'" >> /data/citusdb/worker1/postgresql.conf
echo "shared_preload_libraries = 'cstore_fdw'" >> /data/citusdb/worker2/postgresql.conf
for port in $(seq 5432 5434)
do
psql atlas -p $port -c "CREATE EXTENSION cstore_fdw"
done
-- Master node
CREATE SERVER cstore_server FOREIGN DATA WRAPPER cstore_fdw;
CREATE FOREIGN TABLE IF NOT EXISTS mte_201607 (
id bigint NOT NULL,
inserted_time timestamp NOT NULL,
phone bigint NOT NULL,
sms_text text,
...
) SERVER cstore_server;

27. Carga de dados
SET citus.shard_replication_factor TO 1;
SET citus.shard_max_size TO '1GB';
SELECT master_create_distributed_table('mte_201607', 'inserted_time', 'append');
COPY mte_201607 FROM PROGRAM 'zcat /data/csv/mte/2016/07/mte_*_part_00.gz' CSV DELIMITER '|';
ls -lhtr /data/citusdb/worker1/cstore_fdw/16384/ | head
total 291G
-rw------- 1 postgres postgres 191M Sep 24 02:37 16675
-rw------- 1 postgres postgres 474 Sep 24 02:37 16675.footer
-rw------- 1 postgres postgres 191M Sep 24 02:38 16679
-rw------- 1 postgres postgres 474 Sep 24 02:38 16679.footer
-rw------- 1 postgres postgres 193M Sep 24 02:40 16683

28. Carga de dados - com compressão
CREATE FOREIGN TABLE IF NOT EXISTS mte_201607 (
id bigint NOT NULL,
inserted_time timestamp NOT NULL,
phone bigint NOT NULL,
sms_text text,
...
) SERVER cstore_server OPTIONS(compression 'pglz');
SET citus.shard_replication_factor TO 1;
SET citus.shard_max_size TO '1GB';
SELECT master_create_distributed_table('mte_201607', 'inserted_time', 'append');
COPY mte_201607 FROM PROGRAM 'zcat /data/csv/mte/2016/07/mte_*_part_00.gz' CSV DELIMITER '|';

29. Comparativo
Postgres 9.6 Citusdb Citusdb + Cstore
Citusdb + Cstore
Compactado
Quantidade de registros 184 milhões 184 milhões 184 milhões 184 milhões
Quantidade de colunas 53 53 53 53
Tamanho da tabela 176 GB 176 GB 176 GB 119 GB
Tempo de carga 10 horas 5 hrs 10min 5hrs 15min 4hrs 40min
Tempo de consulta simples 7min 8min 3min 1.7min

30. Tuning Citusdb - Alguns parâmetros
● SET citus.max_running_tasks_per_node TO 6;
○ Número máximo de processos em paralelo em cada worker
● SET citus.shard_replication_factor TO 1;
○ Número de worker nodes que armazenará cada shard
● SET citus.shard_max_size TO '1GB';
○ Tamanho máximo de um shard
● SET citus.task_executor_type TO 'task-tracker';
○ Muda a sessão para task-tracker ou real-time
● SET citus.enable_ddl_propagation TO true;
○ Propagação automática de DDL
○ Habilitado por padrão
● SET citus.explain_all_tasks = 1;
○ Habilita EXPLAIN de todas as tasks paralelas
○ Útil para identificar nodes com planos de execução diferentes

31. Tuning cstore_fdw
● SERVER cstore_server OPTIONS(compression 'pglz',block_row_count '1000000');
○ Número de linhas por bloco
○ Padrão: 10000
○ Valor maior reduz leituras no disco
○ Mas reduz também o número de registros eliminados pela funcionalidade “Skip Indexes”

32. Conclusão
● Postgres-XL é (até o momento) uma excelente alternativa para escalabilidade de
escrita para ambientes OLTP
● Citusdb é a alternativa open source que possui os principais recursos necessários
para ambientes analíticos
○ Concorre com soluções proprietárias de custo elevado
○ Permite a utilização de funcionalidades do Postgres
● cstore_fdw possibilitou a análise de dados históricos em infraestrutura própria
● Redução de custos mesmo se contratado suporte Citusdata

33. Futuro
● Realizar estudo para comparar custos entre cluster Citusdb em datacenters e Cloud
● Carregar dados real-time
● Escalar horizontalmente a camada de persistência de grandes sistemas
● Reduzir custos com Redshift e Bigquery

34. Contato
twitter.com/matheusespanhol
linkedin.com/in/matheusespanhol
slideshare.net/matheus.espanhol
matheusespanhol@gmail.com