Оптимизация БД Heroku Postgres для бесплатного использования

13 июля 2021 Последнее обновление: 1 сентября 2021

Оптимизация схемы реляционной базы данных для соответствия бесплатному уровню Heroku Postgres на примере приложения SIBrowser.

SIBrowser — это сайт, на котором можно удобно искать пакеты для Своей игры (SIGame). В последнее время я работал над этим проектом. Мы с друзьями часто играем в свою игру, и нам постоянно надо находить хорошие пакеты для вечера. Чтобы упростить эту задачу, я решил сделать сайт, который собирает пакеты из интернета и показывает различную статистику.

Сайт сделан на Ruby on Rails и разворачивается на Heroku. Чтобы сэкономить, я использую бесплатный уровень Heroku Postgres, который даёт 10к строчек и 1ГБ хранилища и бесплатный уровень Heroku Redis, который даёт 25МБ хранилища.

Для фонового сбора пакетов я использую Sidekiq с Heroku Redis-ом как хранилище состояния очереди. Для этой задачи пока вполне хватает бесплатного уровня Heroku Redis: сейчас используется < 1МБ из 25МБ бесплатных.

Однако, ограничение бесплатного уровня Heroku Postgres в 10к строк очень заметно в этом проекте.

Оптимизация базы данных по стоимости

Чтобы уместить приложение в ограничения бесплатного уровня Heroku Postgres, можно произвести несколько изменений в архитектуру базы данных. Взглянем на высокоуровневую ER-модель проекта.

Эта диаграмма более или менее представляет предметную область приложения. Автор имеет ноль или больше пакетов. Пакет может иметь ноль или больше тегов и раундов. Раунд может иметь ноль или больше тем. Тема может иметь ноль или больше вопросов.

В идеале нам бы хотелось иметь нормализованную базу данных в третьей или четвёртой нормальной форме. Однако, каждый шаг нормализации будет пораждать всё больше и больше строк.

В зависимости от того, какие запросы мы хотим поддерживать в нашей БД, мы можем денормализовать некоторые сущности.

Шаг 1: главная таблица

Из ER-диаграммы мы видим, что Пакет является центральной сущностью. В самом деле, мы можем попробовать сделать все остальные сущности аттрибутами сущности Пакет.

Мы можем хранить теги и авторов просто как массивы строк. Цепочка раунды-темы-вопросы, которую мы будем просто называть структурой, может быть представлена как вложенные массивы или хеши.

Для сохранения объектов в базе данных мы можем использовать метод serialize из Active Record. В этом случае типы полей в БД должны быть text или string.

                  class Package < ApplicationRecord
  serialize :authors, Array
  serialize :structure, Hash
  serialize :tags, Array
end

                

Такой подход позволяет сжать всю ER-модель всего в одну таблицу. Однако, база данных становится ненормализованной, у нас остаётся только первичный ключ id для пакетов.

Далее мы покажем, что это не страшно и мы можем реализовать несколько видов запросов. Мы всё ещё можем получить список всех пакетов или информацию о конкретном пакете по его ключу. Мы даже можем упорядочивать пакеты по авторам, если массив авторов всегда будет сортироваться перед записью в БД.

Шаг 2: Поиск по авторам, используя индексы по JSONB

Так как бесплатный уровень Heroku Postgres не ограничивает количество индексов, мы можем построить инвертированный индекс по столбцы authors для эффективного поиска, но сначала нам нужно изменить тип столбца на JSONB.

После того, как столбцы были превращены в JSONB, нам не нужно явно указывать AR, что эти поля нужно сериализовывать методом serialize. Значения и так будут автоматически превращаться в и из JSONB.

Мы будем делать регистронезависимый поиск по авторам, потому что авторы часто используют заглавные буквы по-разному в разных пакетах.

Сначала нам нужно построить индекс:

                  CREATE INDEX authors_icase_index
ON packages
USING gin (LOWER(authors::text)::jsonb);

                

Чтобы этот индекс использовался, запросы должны использовать точно такое же выражение:

                  class Package < ApplicationRecord
  scope :by_author, ->(author) do
    where('LOWER(authors::text)::jsonb @> to_jsonb(LOWER(?)::text)', author)
  end
end

                

Мы можем проверить, что индекс используется с помощью EXPLAIN:

                  EXPLAIN SELECT "packages".* FROM "packages"
WHERE (LOWER(authors::text)::jsonb @> to_jsonb(LOWER('Timur')::text));

                                    QUERY PLAN                                    
----------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on packages  (cost=8.08..36.14 rows=9 width=677)
   Recheck Cond: ((lower((authors)::text))::jsonb @> to_jsonb('timur'::text))
   ->  Bitmap Index Scan on authors_icase_index  (cost=0.00..8.07 rows=9 width=0)
         Index Cond: ((lower((authors)::text))::jsonb @> to_jsonb('timur'::text))

                

Однако, у нас нет численного первичного ключа для автора. Авторы определяются только по их имени в нижнем регистре. В таком случае, чтобы реализовать страницу автора, на которой будут отображаться пакеты этого автора, мы можем вставить имя автора прямо в путь к странице.

                  # routes.rb
resources :authors, only: [:show], constraints: { id: /.+/ }

Параметр constraints позволит Rails понимать авторов с пробелами и косыми чертами в имени. Например, в системе есть автор https://vk.com/sigamepack, а страница этого автора доступна по адресу https://www.sibrowser.ru/authors/https://vk.com/sigamepack.

Шаг 3: Полнотекстовый поиск по JSONB столбцам

Также мы можем производить полнотекстовый поиск по столбцам с типом JSONB. Есть хорошая статья Ли Халлидея, которая описывает реализацию полнотекстового поиска с использованием гема pg_search и типа ts_vector в Postgres.

Здесь я покажу как можно использовать такой же подход для поиска по JSONB столбцам.

Генерируемый столбец searchable может давать веса значениям типа JSONB. Функция to_tsvector может принимать JSONB объект:

                  ALTER TABLE packages
ADD COLUMN searchable tsvector GENERATED ALWAYS AS (
  setweight(to_tsvector('russian', coalesce(name, '')), 'A') ||
  setweight(to_tsvector('russian', coalesce(authors, '{}')), 'B') ||
  setweight(to_tsvector('russian', coalesce(tags, '{}')), 'B') ||
  -- Названия раундов
  setweight(to_tsvector('russian', coalesce(jsonb_path_query_array(structure, '$[*].name'), '{}')), 'B') ||
  -- Названия тем
  setweight(to_tsvector('russian', coalesce(jsonb_path_query_array(structure, '$[*].themes[*].name'), '{}')), 'B')
) STORED;

                

Этот пример показывает как добавить глубоко вложенные значения в индекс, используя JSON пути.

Настройки pg_search остаются такими же:

                  class Package < ApplicationRecord
  include PgSearch::Model
  
  pg_search_scope :search_freetext,
    against: :searchable, # не используется если указан tsvector_column
    using: {
      tsearch: {
        dictionary: 'russian',
        tsvector_column: 'searchable'
      }
    }
end

                

Заключение

В этой статье мы рассмотрели такие темы, как:

Ограничения в бесплатном уровне Heroku Postgres и как c ними работать
Денормализация БД c помощью JSONB
Построение инвертированного индекса по значениям JSONB
Полнотекстовый поиск по строкам, вложенным в JSONB объекты