Details

В работе исследованы методы повышения эффективности хранения и обработки полуструктурированных данных в СУБД PostgreSQL, представленных в формате JSONB. Анализ механизма TOAST показал, что большие JSONB-объекты требуют дополнительных операций ввода-вывода и декомпрессии, что влияет на производительность. Изучены современные подходы к оптимизации хранения значений в СУБД. Разработан и реализован тестовый стенд на базе Docker-контейнеров, включающий оригинальную и модифицированную сборки PostgreSQL, генератор нагрузки и систему мониторинга. Проведено отдельное тестирование эффективности модифицированного типа JSONB и нагрузочное тестирование модифицированного JSONB в составе системы, построенной на микросервисной архитект.

This thesis explores methods for improving the efficiency of storing and processing semi-structured data in PostgreSQL using the JSONB format. Analysis of the TOAST mechanism revealed that large JSONB objects involve extra I/O and decompression operations, which degrade performance. State-of-the-art optimization approaches, including partial decompression and inline storage, as proposed in public PostgreSQL forks, are examined. A Docker-based test environment was designed and implemented, featuring original and modified PostgreSQL builds, a workload generator, and a monitoring system. Performance testing confirmed the effectiveness of the optimizations: SELECT query latency decreased by more than threefold, and UPDATE latency nearly halved. The work has practical value and can be applied to improve the performance of databases operating with large volumes of JSONB data.