Hatchet, karmaşık arka plan işlerini yönetmek için PostgreSQL üzerine kurulu dayanıklı bir kuyruk sistemidir. Günde yüz milyonlarca görevi depolayan Hatchet, başlangıçta tüm görevleri tek bir tabloda tutuyordu. Ancak, 200 milyon satıra ulaştıklarında indekslerde şişme ve performans sorunları yaşamaya başladılar. Özellikle eski görevleri silmek, sürekli büyüyen tablonun hızına yetişemeyen, neredeyse 7/24 çalışan bir silme sürecini gerektiriyordu. Bu durum, depolama maliyetlerini düşürmeyi de zorlaştırıyordu.
Bu sorunları çözmek için Hatchet ekibi, zamana dayalı tablo bölümlemeye yöneldi. PostgreSQL'in yerleşik bölümleme desteği olmasına rağmen, Hatchet'ın açık kaynak yapısı ve herhangi bir PostgreSQL sağlayıcısında ek uzantı gerektirmeden dağıtılabilme isteği nedeniyle pg_partman veya TimescaleDB gibi çözümlerden kaçındılar. Bunun yerine, kendi bölümleme sistemlerini geliştirmeye karar verdiler. Bu sistem, günlük ve dönen bölümler oluşturarak, uygulama tarafında bölümleri yönetiyor; yani yeni bölümler oluşturuyor, eski bölümleri DETACH PARTITION...CONCURRENTLY komutuyla ayırıyor ve ardından DROP TABLE ile siliyor. CONCURRENTLY kullanımı, ana tablo üzerinde kısıtlayıcı bir kilitlenmeyi önlerken, başarısız olması durumunda yetim kalmış bir ayırma sürecinin tamamlanması riskini de beraberinde getiriyor.
Makale, Hatchet'ın veritabanlarında autovacuum etkin olmasına rağmen neden sürekli olarak ANALYZE <table_name>; komutunu manuel olarak çalıştırdığını açıklıyor. Bu durum, PostgreSQL'in autoanalyze uygulamasının belirli nüanslarından ve hızlı değişen, bölümlemeli tablolardaki istatistiklerin güncel kalmasının zorluğundan kaynaklanıyor. Kendi bölümleme sistemlerini kurarken karşılaştıkları bu zorluk, veritabanı performansını ve sorgu planlarını optimize etmek için manuel müdahalenin bazen kaçınılmaz olduğunu gösteriyor.
Kendi PostgreSQL bölümleme sistemini kurmak, autoanalyze gibi yerleşik mekanizmaların beklenmedik davranışları nedeniyle performans optimizasyonu için manuel müdahaleleri gerektirebilir.