Escalando PostgreSQL: Cache Tradicional vs Materialização Incremental
Wagner Bianchi
Readyset.io
Comparação prática entre caches tradicionais e materialização incremental para escalar leituras no PostgreSQL com consistência.
A utilização de sistemas de cache ao lado do PostgreSQL é uma prática consagrada para mitigar gargalos de leitura, reduzir latência e preservar recursos em cenários de alta concorrência. Nesta apresentação, vamos analisar como diferentes abordagens — incluindo caches tradicionais como Redis e Memcached, e sistemas baseados em Incremental View Maintenance (IVM), como o Readyset — se comportam na prática quando integradas ao PostgreSQL.
Abordaremos quando o uso de cache é realmente relevante, explorando padrões de acesso, frequência de leitura, expectativas de consistência e políticas de expiração ou invalidação. Discutiremos também as limitações dos modelos tradicionais e como a materialização incremental oferece uma alternativa moderna para acelerar leituras, mantendo maior alinhamento com o modelo relacional e reduzindo complexidades típicas de invalidação manual de cache.
Com exemplos práticos e aprendizados de experiências reais, vamos comparar facilidade de implantação, manutenção operacional, comportamento sob carga, controle de consistência e visibilidade dos dados em cada solução. O objetivo é fomentar uma análise crítica, baseada em observações de campo e não em promessas ou benchmarks artificiais.
Esta palestra é voltada para pessoas que trabalham com PostgreSQL e desejam ampliar sua visão sobre estratégias de escalabilidade, compreendendo não só as vantagens dos sistemas de cache, mas também os limites que podem ser superados por abordagens como a materialização incremental.
Escalando PostgreSQL: Cache Tradicional vs Materialização Incremental
Wagner Bianchi
Readyset.io
Comparação prática entre caches tradicionais e materialização incremental para escalar leituras no PostgreSQL com consistência.
A utilização de sistemas de cache ao lado do PostgreSQL é uma prática consagrada para mitigar gargalos de leitura, reduzir latência e preservar recursos em cenários de alta concorrência. Nesta apresentação, vamos analisar como diferentes abordagens — incluindo caches tradicionais como Redis e Memcached, e sistemas baseados em Incremental View Maintenance (IVM), como o Readyset — se comportam na prática quando integradas ao PostgreSQL.
Abordaremos quando o uso de cache é realmente relevante, explorando padrões de acesso, frequência de leitura, expectativas de consistência e políticas de expiração ou invalidação. Discutiremos também as limitações dos modelos tradicionais e como a materialização incremental oferece uma alternativa moderna para acelerar leituras, mantendo maior alinhamento com o modelo relacional e reduzindo complexidades típicas de invalidação manual de cache.
Com exemplos práticos e aprendizados de experiências reais, vamos comparar facilidade de implantação, manutenção operacional, comportamento sob carga, controle de consistência e visibilidade dos dados em cada solução. O objetivo é fomentar uma análise crítica, baseada em observações de campo e não em promessas ou benchmarks artificiais.
Esta palestra é voltada para pessoas que trabalham com PostgreSQL e desejam ampliar sua visão sobre estratégias de escalabilidade, compreendendo não só as vantagens dos sistemas de cache, mas também os limites que podem ser superados por abordagens como a materialização incremental.