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2023.07.28

2023年7月新登場!Google Cloud SQLの最上位エディション「Enterprise Plus」を触ってみた

前書き

こんにちは。開発部の高井(Peacock)です。

AlloyDB for PostgreSQLの連載を4月より掲載していますが、今回は2023/07/12にGAとなったGoogle Cloud SQLの新エディション「Enterprise Plus」についてプレビュー前検証する機会を頂けたので試していきます。

Cloud SQL Enterprise Plusエディションとは

公式の紹介ページを引用して拙訳すると、「Enterpriseエディション(以下、従来のCloud SQL)に加えて、最高レベルの可用性とパフォーマンスを提供します」とあります。

具体的にどの辺が、というのは以下の3点のようです。

  • Data cache経由での読み取り性能
  • 書き込みパフォーマンス
  • オートスケーリング

GA時点(2023/07)でData cache SSDが有効になるのはMySQLのみで、今回検証するPostgreSQLについては対象外のようです。

インスタンス立ち上げ

7月12日のGAでCloud Consoleからも作成できるようになったので、簡単に手順を示しておきます。

いつも通りMySQL/PostgreSQLを選ぶと「Cloud SQL のエディションの選択」という項目が出てきます。こちらでEnterprise Plusを選択すると作成できます。

マシンタイプはカスタマイズすると以下から選べます。メモリが従来のCloud SQLより多めに設定されているのがわかります。

  • 2 vCPU、16 GB
  • 4 vCPU、32 GB
  • 8 vCPU、64 GB
  • 16 vCPU、128 GB
  • 32 vCPU、256 GB
  • 48 vCPU、384 GB
  • 64 vCPU、512 GB
  • 80 vCPU、640 GB
  • 96 vCPU、768 GB
  • 128 vCPU、864 GB

パフォーマンス差について

対象のデータベース

各サービス3つともにPostgres 14.7系で作成しています

  • 従来のCloud SQL(Enterpriseエディション): 8 vCPU, 30GB Memory (db-n1-standard-32)
  • Cloud SQL Enterprise Plus: 8 vCPU, 64GB Memory (db-perf-optimized-N-8)
  • AWS RDS(比較用): 8 vCPU, 32GiB Memory (db.m5d.2xlarge)

結果(詳細な計測方法は記事末尾に)

実測値は掲載できないので、従来のCloud SQL(Enterpriseエディション)のSelectタスクのmedian(中央値)を1として相対値で掲載します。小数点第4位以下切り捨てです。

対象従来のCloud SQLEnterprise PlusAWS RDS
タスクDBスペック8 vCPU/30GB RAM8 vCPU/64GB RAM8 vCPU/32GiB RAM
Insertmedian1.9000.9461.241
mean1.8880.9581.257
Selectmedian1.0000.8980.968
mean1.0110.9051.188
Updatemedian0.5020.2720.331
mean0.4620.2950.349
Deletemedian0.1180.0920.092
mean0.1270.0900.183

結果考察

概ね想定通りの結果になりました。従来のCloud SQLと比べ、メモリが2倍以上になったからかInsert, Updateでは倍近いパフォーマンスが出ていました。

まとめ

今回はCloud SQLの新エディションであるEnterprise Plusについて触って検証してみました。

時間の都合でPostgreSQLのみの検証でしたが、十分に実用的だったのではないかと思います。

補足: 検証内容について

補足として、今回触って検証した内容について前提を記載しておきます。

計測方法

AlloyDB連載でも取り扱っている英国不動産取引データCSVを使用しました。直近数年(2020 - )のデータに対し簡単なCRUDタスクをpsqlコマンド経由で実行したものをそれぞれ8回繰り返し計測しています。

実際の計測は以下のPythonスクリプトを使用しています。

#!/usr/bin/env python3.9

import pathlib
import statistics
import subprocess
import sys
import time


def main(ip: str, pw: str):
    here = pathlib.Path(__file__).parent.resolve()

    psql = ["psql"]
    tasks = ["insert", "select", "update", "delete"]
    results = {"insert": [], "select": [], "update": [], "delete": []}
    env = {"PGHOST": ip, "PGUSER": "postgres", "PGPASSWORD": pw, "PGDATABASE": "pp_all"}

    for i in range(1, 8):
        script = (here / "create_table.sql").resolve().read_bytes()
        print(f"{ip=} executing: {i}")
        r = subprocess.run(psql, shell=True, env=env, input=script)
        print(f"{r.returncode}, {r.stdout=}, {r.stderr=}")
        for s in tasks:
            script = (here / f"{s}.sql").resolve().read_bytes()
            print(f"{ip=} Running task {s}")
            start = time.time()
            r = subprocess.run(
                psql, shell=True, env=env, input=script, stdout=subprocess.DEVNULL
            )
            print(f"{r.returncode=}")
            if r.returncode != 0:
                print(f"{r.stdout=}, {r.stderr=}")
            end = time.time()
            duration = end - start
            results[s].append(duration)
            print(f"{ip=} Command {psql} {duration=} seconds")
        else:
            print(f"{ip=} Dropping table")
            script = (here / "drop_table.sql").resolve().read_bytes()
            r = subprocess.run(psql, shell=True, env=env, input=script)
            print(f"{r.returncode}, {r.stdout=}, {r.stderr=}")
            time.sleep(5)
    else:
        print(f"Executed to {ip=}")
        for task, values in results.items():
            median = statistics.median(values)
            mean = statistics.mean(values)
            print(f"{task=} {median=} {mean=}")


if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

実際の計測タスク

各タスク(insert, select, update, delete)と準備・掃除用のSQLファイル・取り込む対象のCSVファイル(年別)も同ディレクトリに配置しています。

\copy land_registry_price_paid_uk FROM './pp-2022.csv' with (format csv, encoding 'win1252', header false, null '', quote '"', force_null (postcode, saon, paon, street, locality, city, district));

\copy land_registry_price_paid_uk FROM './pp-2021.csv' with (format csv, encoding 'win1252', header false, null '', quote '"', force_null (postcode, saon, paon, street, locality, city, district));

\copy land_registry_price_paid_uk FROM './pp-2020.csv' with (format csv, encoding 'win1252', header false, null '', quote '"', force_null (postcode, saon, paon, street, locality, city, district));
SELECT
    *
FROM
    land_registry_price_paid_uk
WHERE
    transfer_date::date >= '2022-01-01';
UPDATE
    land_registry_price_paid_uk
SET
    price = 100000
WHERE
    transfer_date::date >= '2021-01-01'
    AND transfer_date::date <= '2021-12-31';
DELETE FROM
    land_registry_price_paid_uk
WHERE
    transfer_date::date >= '2020-01-01'
    AND transfer_date::date <= '2020-12-31';
CREATE TABLE land_registry_price_paid_uk (
    TRANSACTION uuid,
    price numeric,
    transfer_date date,
    postcode text,
    property_type char(1),
    newly_built boolean,
    duration char(1),
    paon text,
    saon text,
    street text,
    locality text,
    city text,
    district text,
    county text,
    ppd_category_type char(1),
    record_status char(1)
);
DROP TABLE land_registry_price_paid_uk;

ライター

Yoichi Takai (Peacock)

2022年12月より入社。TerraformによるIaCの推進をメインに行っている。 また、プライベートではPyCon JP 2022, 2023の副座長としてカンファレンスのスタッフも務めている。 趣味はカメラ・スキー・クラシック・お酒(全般)など。

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