Я сделал резервную копию через pg_dump
и восстановился из неё 21 раза. Резервные копии делал в 4 разных форматах с использованием от 1 до 7 уровней сжатия под каждый формат. Записал результаты и сделал сравнение разных видов, чтобы понимать, какие способы более эффективны для моего сценария использования.
Детали и замеры — ниже.

Содержание
Зачем мне этот замер?
У меня стояла вполне конкретная задача: найти лучший формат резервных копий через стандартный pg_dump
. «Лучший» — с самым оптимальным соотношением скорости создания резервной копии, скорости восстановления и размера конечного файла.
Эту информацию я использовал в своём open source проекте для резервных копий PostgreSQL (сайт \ GitHub). О нем есть обзорная статья на Хабре.

При этом были доп. вводные:
резервная копия должна сжиматься до отправки на мой сервер, чтобы минимизировать использование сети;
сам файл резервной копии должен быть один (а не, например, директория), чтобы его можно было стримить как на диск, так и в S3 или в облако;
способ создания копии не должен требовать никакой предварительной настройки БД (поэтому PgBackRest, WAL-G, pg_basebackup отпали), чтобы быть простым для интеграции в open source проект и работать вообще с любой базой (установленной локально, в Docker'e, в DBaaS, с репликой на чтение и т.д.).
О форматах резервных копий и видах сжатия в pg_dump
pg_dump
поддерживает 4 формата:
Формат |
Сжатие |
Один файл? |
Параллельный бекап |
Параллельное восстановление |
Plain (SQL) |
❌ |
✅ |
❌ |
❌ |
Custom (-Fc) |
✅ |
✅ |
❌ |
✅ |
Directory (-Fd) |
✅ |
❌ |
✅ |
✅ |
Tar (-Ft) |
✅ |
✅ |
❌ |
❌ |
Больше всего меня интересовали кастомный формат и формат директорий. Они поддерживают параллельную обработку бекапов. При этом кастомный формат не умеет параллельно создавать резервную копию, но записывает её в один файл. А формат директории умеет параллельно и бекапить, и восстанавливать, но записывает всё в директорию.
Для этих форматов, в том или ином виде, поддерживаются следующие типы сжатий:
Название |
Особенность (в теории) |
Скорость сжатия \ распаковки (в теории) |
Коэффициент сжатия (в теории) |
gzip |
Стандартный алгоритм сжатия |
средняя \ высокая |
2-3 раза |
lz4 |
Алгоритм сжатия, ориентированный на более высокую скорость, чем gzip |
очень высокая \ очень высокая |
1.5-2 раза |
zstd |
Относительно новый (2016-го года) алгоритм сжатия, созданный в соц. сети товарища Цукерберка: баланс скорости и сжатия |
высокая \ высокая |
3-5 раз |
Описанные характеристики сжатия ориентированы на идеально подготовленные данные. В случае с базой данных на сжатие не тратится 100% времени со 100%-й утилизацией CPU. Есть много БД-специфичных операций, которые, скорее всего, просадят скорость сжатия (особенно «на лету»).
До теста я предполагал, что самым оптимальным для меня окажется кастомный формат с gzip сжатием (как золотая середина) и возлагал осторожные надежды на zstd
(как на более современный формат). Кстати, zstd
начал поддерживаться только в PostgreSQL 15.
Настройка PostgreSQL
Я запустил две PostgreSQL в Docker Compose'e: одну для создания резервных копий (с данными) и одну для восстановления из них. Не использовал стандартные порты, потому что они у меня заняты локальными версиями PostgreSQL.
docker-compose.yml
version: "3.8"
services:
db:
image: postgres:17
container_name: db
environment:
POSTGRES_DB: testdb
POSTGRES_USER: postgres
POSTGRES_PASSWORD: testpassword
ports:
- "7000:7000"
command: -p 7000
volumes:
- ./pgdata:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres -d testdb -p 7000"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
restart: unless-stopped
db-restore:
image: postgres:17
container_name: db-restore
environment:
POSTGRES_DB: testdb
POSTGRES_USER: postgres
POSTGRES_PASSWORD: testpassword
ports:
- "7001:7001"
command: -p 7001
volumes:
- ./pgdata-restore:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres -d testdb -p 7001"]
interval: 10s
timeout: 5s
retries: 5
restart: unless-stopped
depends_on:
- db
Затем немного подправил postgresql.conf
, чтобы использовать больше ресурсов компьютера. У меня AMD Ryzen 9 7950X (16 ядер, 32 потока), 64 ГБ оперативной памяти и NVMe диск на 1 ТБ. Базу данных настроил на использование 4 потоков и 16 ГБ памяти через PgTune.
postgresql.conf
# DB Version: 17
# OS Type: linux
# DB Type: web
# Total Memory (RAM): 16 GB
# CPUs num: 4
# Connections num: 100
# Data Storage: ssd
max_connections = 100
shared_buffers = 4GB
effective_cache_size = 12GB
maintenance_work_mem = 1GB
checkpoint_completion_target = 0.9
wal_buffers = 16MB
default_statistics_target = 100
random_page_cost = 1.1
effective_io_concurrency = 200
work_mem = 40329kB
huge_pages = off
min_wal_size = 1GB
max_wal_size = 4GB
max_worker_processes = 4
max_parallel_workers_per_gather = 2
max_parallel_workers = 4
max_parallel_maintenance_workers = 2
listen_addresses = '*'
Подготовка данных
Для начала, я создал базу данных с 3 таблицами и 9 индексами суммарным размером ~11 ГБ. Данные максимально разношерстные. Я более, чем уверен, что с какими-то типами данными pg_dump
работает лучше, с какими-то — хуже. Но мой проект ориентируется на широкую аудиторию, поэтому важно замерить «в среднем по палате».
Ниже — структура таблиц.
Таблицы
Таблица |
Назначение |
Колонки |
large_test_table |
Сотрудники и пользователи с разными типами данных |
18 колонок, включая name, email, address, salary и т.д. |
orders |
Данные заказов и история их изменений |
13 колонок, включая user_id, order_number, amounts и т.д. |
activity_logs |
Логи пользовательских действий с большими текстовыми полями |
13 колонок, включая user_id, action, details, timestamps и т.д. |
Индексы
Таблица |
Название индекса |
Колонка |
Назначение |
large_test_table |
idx_large_test_name |
name |
Поиск по имени |
large_test_table |
idx_large_test_email |
Поиск по почте |
|
large_test_table |
idx_large_test_created_at |
created_at |
Поиск по временному отрезку |
large_test_table |
idx_large_test_department |
department |
Фильтрация по отделу |
orders |
idx_orders_user_id |
user_id |
Поиск пользовательских заказов |
orders |
idx_orders_order_date |
order_date |
Поиск по времени |
orders |
idx_orders_status |
status |
Поиск по статусу |
activity_logs |
idx_activity_user_id |
user_id |
Поиск по ID |
activity_logs |
idx_activity_timestamp |
timestamp |
Поиск по дате |
activity_logs |
idx_activity_action |
action |
Поиск по действию |
Данные генерируются и вставляются в БД Python-скриптом. Алгоритм следующий:
генерируются данные по 25 000 строк;
в каждую таблицу по очереди вставляется по 100 000 строк через
COPY
;по достижению размера БД в 10 ГБ — создаются индексы.
Скрипт для наполнения БД
#!/usr/bin/env python3
"""
Script to populate PostgreSQL database with ~10GB of test data for backup performance testing.
Inserts 1 million rows into each of 3 tables until reaching 10GB target.
"""
import psycopg2
import random
import string
import time
import io
from datetime import datetime, timedelta
import sys
# Database connection parameters
DB_CONFIG = {
"host": "localhost",
"port": 7000,
"database": "testdb",
"user": "postgres",
"password": "testpassword",
}
# Target database size in bytes (10GB)
TARGET_SIZE_GB = 10
TARGET_SIZE_BYTES = TARGET_SIZE_GB * 1024 * 1024 * 1024
# Rows per table per round
ROWS_PER_TABLE = 100000
def generate_random_string(length):
"""Generate a random string of specified length."""
return "".join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits + " ", k=length))
def generate_random_date():
"""Generate a random date within the last 5 years."""
start_date = datetime.now() - timedelta(days=5 * 365)
random_days = random.randint(0, 5 * 365)
return start_date + timedelta(days=random_days)
def create_tables(cursor):
"""Create the 3 test tables with various data types."""
print("Creating 3 tables...")
# Table 1: Large table with mixed data types
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS large_test_table (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
description TEXT,
email VARCHAR(255),
phone VARCHAR(20),
address TEXT,
city VARCHAR(100),
country VARCHAR(100),
postal_code VARCHAR(20),
birth_date DATE,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
salary DECIMAL(10,2),
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
rating FLOAT,
notes TEXT,
department VARCHAR(100),
employee_id VARCHAR(50)
)
""")
# Table 2: Orders table for transactional data
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
user_id BIGINT,
order_number VARCHAR(50) UNIQUE,
total_amount DECIMAL(12,2),
order_date TIMESTAMP,
status VARCHAR(20),
shipping_address TEXT,
notes TEXT,
payment_method VARCHAR(50),
shipping_method VARCHAR(50),
discount_amount DECIMAL(10,2),
product_list TEXT,
customer_notes TEXT
)
""")
# Table 3: Activity logs with lots of text data
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS activity_logs (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
user_id BIGINT,
action VARCHAR(100),
details TEXT,
ip_address INET,
user_agent TEXT,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
session_id VARCHAR(100),
browser VARCHAR(50),
operating_system VARCHAR(50),
referrer TEXT,
response_time INTEGER,
error_message TEXT
)
""")
print("3 tables created successfully!")
def create_indexes(cursor):
"""Create indexes for all 3 tables."""
print("Creating indexes...")
# Indexes for large_test_table
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_large_test_name ON large_test_table(name)"
)
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_large_test_email ON large_test_table(email)"
)
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_large_test_created_at ON large_test_table(created_at)"
)
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_large_test_department ON large_test_table(department)"
)
# Indexes for orders
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_orders_user_id ON orders(user_id)")
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_orders_order_date ON orders(order_date)"
)
cursor.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_orders_status ON orders(status)")
# Indexes for activity_logs
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_activity_user_id ON activity_logs(user_id)"
)
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_activity_timestamp ON activity_logs(timestamp)"
)
cursor.execute(
"CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_activity_action ON activity_logs(action)"
)
print("Indexes created successfully!")
def drop_indexes(cursor):
"""Drop indexes for faster bulk loading."""
print("Dropping indexes for bulk loading...")
indexes_to_drop = [
"idx_large_test_name",
"idx_large_test_email",
"idx_large_test_created_at",
"idx_large_test_department",
"idx_orders_user_id",
"idx_orders_order_date",
"idx_orders_status",
"idx_activity_user_id",
"idx_activity_timestamp",
"idx_activity_action",
]
for index in indexes_to_drop:
try:
cursor.execute(f"DROP INDEX IF EXISTS {index}")
except:
pass
print("Indexes dropped!")
def print_progress(inserted, total, start_time, operation_name):
"""Print detailed progress information."""
current_time = time.time()
elapsed = current_time - start_time
rate = inserted / elapsed if elapsed > 0 else 0
percentage = (inserted / total) * 100
if rate > 0:
eta_seconds = (total - inserted) / rate
eta_minutes = eta_seconds / 60
eta_str = f"ETA: {eta_minutes:.1f}m"
else:
eta_str = "ETA: calculating..."
print(
f"{operation_name}: {inserted:,} / {total:,} ({percentage:.1f}%) | "
f"Rate: {rate:,.0f} rows/sec | Elapsed: {elapsed / 60:.1f}m | {eta_str}"
)
def populate_large_table_batch(cursor, count=ROWS_PER_TABLE):
"""Populate large_test_table with specified number of rows."""
print(f"Inserting {count:,} rows into large_test_table...")
batch_size = 25000
inserted = 0
start_time = time.time()
while inserted < count:
current_batch_size = min(batch_size, count - inserted)
data_buffer = io.StringIO()
for i in range(current_batch_size):
name = (
generate_random_string(random.randint(20, 100))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
description = (
generate_random_string(random.randint(100, 500))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
email = f"{generate_random_string(10)}@{generate_random_string(10)}.com"
phone = f"+1-{random.randint(100, 999)}-{random.randint(100, 999)}-{random.randint(1000, 9999)}"
address = (
generate_random_string(random.randint(50, 200))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
city = (
generate_random_string(random.randint(10, 50))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
country = (
generate_random_string(random.randint(5, 30))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
postal_code = f"{random.randint(10000, 99999)}"
birth_date = generate_random_date().date()
salary = f"{random.randint(30000, 150000) + random.random():.2f}"
is_active = "t" if random.choice([True, False]) else "f"
rating = f"{random.uniform(1.0, 5.0):.2f}"
notes = (
generate_random_string(random.randint(50, 300))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
department = random.choice(
["HR", "Engineering", "Sales", "Marketing", "Finance", "Operations"]
)
employee_id = (
f"EMP-{random.randint(1000, 9999)}-{generate_random_string(4)}"
)
data_buffer.write(
f"{name}\t{description}\t{email}\t{phone}\t{address}\t{city}\t{country}\t{postal_code}\t{birth_date}\t{salary}\t{is_active}\t{rating}\t{notes}\t{department}\t{employee_id}\n"
)
data_buffer.seek(0)
cursor.copy_from(
data_buffer,
"large_test_table",
columns=(
"name",
"description",
"email",
"phone",
"address",
"city",
"country",
"postal_code",
"birth_date",
"salary",
"is_active",
"rating",
"notes",
"department",
"employee_id",
),
sep="\t",
)
inserted += current_batch_size
if inserted % 100000 == 0:
print_progress(inserted, count, start_time, "Large table")
elapsed = time.time() - start_time
print(
f"Completed large_test_table: {inserted:,} rows in {elapsed:.2f}s ({inserted / elapsed:,.0f} rows/sec)"
)
def populate_orders_batch(cursor, count=ROWS_PER_TABLE):
"""Populate orders table with specified number of rows."""
print(f"Inserting {count:,} rows into orders...")
batch_size = 25000
inserted = 0
start_time = time.time()
while inserted < count:
current_batch_size = min(batch_size, count - inserted)
data_buffer = io.StringIO()
for i in range(current_batch_size):
user_id = random.randint(1, 10000000)
order_number = f"ORD-{time.time_ns()}-{i:06d}"
total_amount = f"{random.uniform(10.0, 5000.0):.2f}"
order_date = generate_random_date()
status = random.choice(
["pending", "processing", "shipped", "delivered", "cancelled"]
)
shipping_address = (
generate_random_string(random.randint(100, 300))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
notes = (
generate_random_string(random.randint(50, 200))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
if random.random() > 0.5
else ""
)
payment_method = random.choice(["credit_card", "paypal", "bank_transfer"])
shipping_method = random.choice(["standard", "express", "overnight"])
discount_amount = (
f"{random.uniform(0, 50) if random.random() > 0.7 else 0:.2f}"
)
product_list = (
generate_random_string(random.randint(200, 800))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
customer_notes = (
generate_random_string(random.randint(100, 400))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
data_buffer.write(
f"{user_id}\t{order_number}\t{total_amount}\t{order_date}\t{status}\t{shipping_address}\t{notes}\t{payment_method}\t{shipping_method}\t{discount_amount}\t{product_list}\t{customer_notes}\n"
)
data_buffer.seek(0)
cursor.copy_from(
data_buffer,
"orders",
columns=(
"user_id",
"order_number",
"total_amount",
"order_date",
"status",
"shipping_address",
"notes",
"payment_method",
"shipping_method",
"discount_amount",
"product_list",
"customer_notes",
),
sep="\t",
)
inserted += current_batch_size
if inserted % 100000 == 0:
print_progress(inserted, count, start_time, "Orders")
elapsed = time.time() - start_time
print(
f"Completed orders: {inserted:,} rows in {elapsed:.2f}s ({inserted / elapsed:,.0f} rows/sec)"
)
def populate_activity_logs_batch(cursor, count=ROWS_PER_TABLE):
"""Populate activity_logs table with specified number of rows."""
print(f"Inserting {count:,} rows into activity_logs...")
batch_size = 25000
inserted = 0
start_time = time.time()
actions = [
"login",
"logout",
"view_product",
"add_to_cart",
"checkout",
"update_profile",
"search",
"download",
]
while inserted < count:
current_batch_size = min(batch_size, count - inserted)
data_buffer = io.StringIO()
for i in range(current_batch_size):
user_id = random.randint(1, 10000000)
action = random.choice(actions)
details = (
generate_random_string(random.randint(100, 500))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
)
ip_address = f"{random.randint(1, 255)}.{random.randint(1, 255)}.{random.randint(1, 255)}.{random.randint(1, 255)}"
user_agent = f"Mozilla/5.0 ({generate_random_string(50)}) {generate_random_string(30)}".replace(
"\t", " "
).replace("\n", " ")
timestamp = generate_random_date()
session_id = generate_random_string(32)
browser = random.choice(["Chrome", "Firefox", "Safari", "Edge"])
operating_system = random.choice(
["Windows", "macOS", "Linux", "iOS", "Android"]
)
referrer = (
f"https://{generate_random_string(10)}.com"
if random.random() > 0.3
else ""
)
response_time = random.randint(50, 5000)
error_message = (
generate_random_string(random.randint(100, 300))
.replace("\t", " ")
.replace("\n", " ")
if random.random() > 0.8
else ""
)
data_buffer.write(
f"{user_id}\t{action}\t{details}\t{ip_address}\t{user_agent}\t{timestamp}\t{session_id}\t{browser}\t{operating_system}\t{referrer}\t{response_time}\t{error_message}\n"
)
data_buffer.seek(0)
cursor.copy_from(
data_buffer,
"activity_logs",
columns=(
"user_id",
"action",
"details",
"ip_address",
"user_agent",
"timestamp",
"session_id",
"browser",
"operating_system",
"referrer",
"response_time",
"error_message",
),
sep="\t",
)
inserted += current_batch_size
if inserted % 100000 == 0:
print_progress(inserted, count, start_time, "Activity logs")
elapsed = time.time() - start_time
print(
f"Completed activity_logs: {inserted:,} rows in {elapsed:.2f}s ({inserted / elapsed:,.0f} rows/sec)"
)
def get_database_size_bytes(cursor):
"""Get the current database size in bytes."""
cursor.execute("SELECT pg_database_size('testdb')")
return cursor.fetchone()[0]
def get_database_size_mb(cursor):
"""Get the current database size in MB."""
size_bytes = get_database_size_bytes(cursor)
return size_bytes / (1024 * 1024)
def format_size_mb(size_bytes):
"""Format size in bytes to MB string."""
return f"{size_bytes / (1024 * 1024):.1f}MB"
def main():
"""Main function to populate the database until reaching 10GB."""
print("Starting database population for backup performance testing...")
print(f"Target: {TARGET_SIZE_GB * 1024:.0f}MB of data")
print(
f"Strategy: Insert {ROWS_PER_TABLE:,} rows into each of 3 tables per round until target reached"
)
print("-" * 80)
try:
# Connect to database
print("Connecting to database...")
conn = psycopg2.connect(**DB_CONFIG)
conn.autocommit = False
cursor = conn.cursor()
initial_size_mb = get_database_size_mb(cursor)
print(f"Initial database size: {initial_size_mb:.1f}MB")
overall_start_time = time.time()
# Create tables
create_tables(cursor)
conn.commit()
# Drop indexes for faster loading
drop_indexes(cursor)
conn.commit()
round_number = 1
current_size_bytes = get_database_size_bytes(cursor)
# Keep adding rounds of 1M rows per table until we reach 10GB
while current_size_bytes < TARGET_SIZE_BYTES:
print(f"\n{'=' * 20} ROUND {round_number} {'=' * 20}")
round_start_time = time.time()
# Populate all 3 tables with 1M rows each
populate_large_table_batch(cursor)
conn.commit()
populate_orders_batch(cursor)
conn.commit()
populate_activity_logs_batch(cursor)
conn.commit()
# Check current size
current_size_bytes = get_database_size_bytes(cursor)
current_size_mb = format_size_mb(current_size_bytes)
round_elapsed = time.time() - round_start_time
print(f"\nRound {round_number} completed in {round_elapsed:.2f}s")
print(f"Current database size: {current_size_mb}")
print(
f"Progress: {(current_size_bytes / TARGET_SIZE_BYTES) * 100:.1f}% of target ({TARGET_SIZE_GB * 1024:.0f}MB)"
)
if current_size_bytes >= TARGET_SIZE_BYTES:
print(f"✅ Target size reached!")
break
round_number += 1
# Recreate indexes
print(f"\n{'=' * 20} CREATING INDEXES {'=' * 20}")
index_start_time = time.time()
create_indexes(cursor)
conn.commit()
index_elapsed = time.time() - index_start_time
print(f"Indexes created in {index_elapsed:.2f}s")
# Final statistics
overall_elapsed = time.time() - overall_start_time
final_size_mb = get_database_size_mb(cursor)
print(f"\n{'=' * 60}")
print("DATABASE POPULATION COMPLETED!")
print(f"Final database size: {final_size_mb:.1f}MB")
print(f"Total rounds: {round_number}")
print(
f"Total time: {overall_elapsed:.2f} seconds ({overall_elapsed / 60:.2f} minutes)"
)
# Show table statistics
cursor.execute("""
SELECT
relname,
n_tup_ins as "Rows",
round(pg_total_relation_size('public.'||relname)::numeric / (1024*1024), 1) as "Size_MB"
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size('public.'||relname) DESC
""")
print(f"\nTable Statistics:")
print(f"{'Table':<20} | {'Rows':<12} | {'Size':<10}")
print("-" * 50)
for row in cursor.fetchall():
print(f"{row[0]:<20} | {row[1]:>12,} | {row[2]:.1f}MB")
cursor.close()
conn.close()
except psycopg2.Error as e:
print(f"Database error: {e}")
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
Результаты замеров
После 21 создания и восстановления, я получил следующую таблицу с данными, которая включает:
скорость создания резервной копии;
скорость восстановления из резервной копии;
общее время;
размер резервной копии относительно изначального размера БД.
CSV таблица с сырыми данными
tool,format,compression_method,compression_level,backup_duration_seconds,restore_duration_seconds,total_duration_seconds,backup_size_bytes,database_size_bytes,restored_db_size_bytes,compression_ratio,backup_success,restore_success,backup_error,restore_error,timestamp
pg_dump,plain,none,0,100.39210295677185,735.2188968658447,835.6109998226166,9792231003,11946069139,11922173075,0.8197031918249641,True,True,,,2025-07-29T09:56:20.611844
pg_dump,custom,none,0,264.56927490234375,406.6467957496643,671.216070652008,6862699613,11946069139,11943709843,0.5744734550878778,True,True,,,2025-07-29T10:07:37.226681
pg_dump,custom,gzip,1,214.07211470603943,383.0168492794037,597.0889639854431,7074031563,11946069139,11943611539,0.5921639562511493,True,True,,,2025-07-29T10:17:39.801883
pg_dump,custom,gzip,5,260.6179132461548,393.76623010635376,654.3841433525085,6866440205,11946069139,11943718035,0.5747865783384196,True,True,,,2025-07-29T10:28:40.167485
pg_dump,custom,gzip,9,272.3802499771118,385.1409020423889,657.5211520195007,6856264586,11946069139,11943619731,0.5739347819121977,True,True,,,2025-07-29T10:39:42.912960
pg_dump,custom,lz4,1,84.0079517364502,379.6986663341522,463.7066180706024,9146843234,11946069139,11943685267,0.765678075990583,True,True,,,2025-07-29T10:47:32.131593
pg_dump,custom,lz4,5,150.24981474876404,393.44346714019775,543.6932818889618,8926348325,11946069139,11943718035,0.7472205477078983,True,True,,,2025-07-29T10:56:41.333595
pg_dump,custom,lz4,12,220.93980932235718,418.26913809776306,639.2089474201202,8923243046,11946069139,11943767187,0.7469606062188722,True,True,,,2025-07-29T11:07:26.574678
pg_dump,custom,zstd,1,87.83108067512512,419.07846903800964,506.90954971313477,6835388679,11946069139,11943767187,0.5721872692570225,True,True,,,2025-07-29T11:15:59.917828
pg_dump,custom,zstd,5,102.42366409301758,413.64263129234314,516.0662953853607,6774137561,11946069139,11944357011,0.567059966100871,True,True,,,2025-07-29T11:24:42.075008
pg_dump,custom,zstd,15,844.7868592739105,388.23959374427795,1233.0264530181885,6726189591,11946069139,11943636115,0.5630462633973209,True,True,,,2025-07-29T11:45:17.885163
pg_dump,custom,zstd,22,5545.566084384918,404.1370210647583,5949.7031054496765,6798947241,11946069139,11943750803,0.5691367731000038,True,True,,,2025-07-29T13:24:30.014902
pg_dump,directory,none,0,114.9900906085968,395.2716040611267,510.2616946697235,6854332396,11946069139,11943693459,0.5737730391684116,True,True,,,2025-07-29T13:33:05.944191
pg_dump,directory,lz4,1,53.48561334609985,384.92091369628906,438.4065270423889,9146095976,11946069139,11943668883,0.7656155233641663,True,True,,,2025-07-29T13:40:30.590719
pg_dump,directory,lz4,5,83.44352841377258,410.42058181762695,493.86411023139954,8925601067,11946069139,11943718035,0.7471579950814815,True,True,,,2025-07-29T13:48:50.201990
pg_dump,directory,lz4,12,114.15110802650452,400.04946303367615,514.2005710601807,8922495788,11946069139,11943758995,0.7468980535924554,True,True,,,2025-07-29T13:57:30.419171
pg_dump,directory,zstd,1,57.22735643386841,414.4600088596344,471.6873652935028,6835014976,11946069139,11943750803,0.5721559867493079,True,True,,,2025-07-29T14:05:28.529630
pg_dump,directory,zstd,5,60.121564865112305,398.27933716773987,458.4009020328522,6773763858,11946069139,11943709843,0.5670286835931563,True,True,,,2025-07-29T14:13:13.472761
pg_dump,directory,zstd,15,372.43965554237366,382.9877893924713,755.427444934845,6725815888,11946069139,11943644307,0.5630149808896062,True,True,,,2025-07-29T14:25:54.580924
pg_dump,directory,zstd,22,2637.47145485878,394.4939453601837,3031.9654002189636,6798573538,11946069139,11943660691,0.5691054905922891,True,True,,,2025-07-29T15:16:29.450828
pg_dump,tar,none,0,126.3212628364563,664.1294028759003,790.4506657123566,9792246784,11946069139,11942759571,0.8197045128452776,True,True,,,2025-07-29T15:29:45.280592
Скрипт замера
#!/usr/bin/env python3
"""
Comprehensive PostgreSQL backup performance testing script.
Tests pg_dump with all possible formats and compression levels.
"""
import subprocess
import time
import os
import shutil
import json
import csv
from datetime import datetime
from pathlib import Path
import psycopg2
import argparse
def log_with_timestamp(message):
"""Print a message with timestamp."""
timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"[{timestamp}] {message}")
# PostgreSQL binary path
PG_BIN_PATH = Path("./postgresql-17/bin")
# Database connection parameters
DB_CONFIG = {
"host": "localhost",
"port": 7000,
"database": "testdb",
"user": "postgres",
"password": "testpassword",
}
# Restore database connection parameters
RESTORE_DB_CONFIG = {
"host": "localhost",
"port": 7001,
"database": "testdb",
"user": "postgres",
"password": "testpassword",
}
# Test configurations
PG_DUMP_FORMATS = [
("plain", "sql"),
("custom", "dump"),
("directory", "dir"),
("tar", "tar"),
]
COMPRESSION_LEVELS = {
"gzip": [1, 5, 9],
"lz4": [1, 5, 12],
"zstd": [1, 5, 15, 22],
}
# Available compression methods (depends on PostgreSQL version)
COMPRESSION_METHODS = ["none", "gzip", "lz4", "zstd"]
# Results storage
results: list[dict] = []
def ensure_backup_directory():
"""Ensure backup directory exists and is clean."""
backup_dir = Path("./backups")
if backup_dir.exists():
shutil.rmtree(backup_dir)
backup_dir.mkdir(exist_ok=True)
return backup_dir
def get_database_size():
"""Get current database size in bytes."""
try:
conn = psycopg2.connect(**DB_CONFIG)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT pg_database_size('testdb')")
size = cursor.fetchone()[0]
cursor.close()
conn.close()
return size
except Exception as e:
log_with_timestamp(f"Error getting database size: {e}")
return 0
def get_restore_database_size():
"""Get restore database size in bytes."""
try:
conn = psycopg2.connect(**RESTORE_DB_CONFIG)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT pg_database_size('testdb')")
size = cursor.fetchone()[0]
cursor.close()
conn.close()
return size
except Exception as e:
log_with_timestamp(f"Error getting restore database size: {e}")
return 0
def clean_restore_database():
"""Clean the restore database by dropping and recreating it."""
import time
try:
# Connect to postgres database to drop/create testdb
restore_config = RESTORE_DB_CONFIG.copy()
restore_config["database"] = "postgres"
conn = psycopg2.connect(**restore_config)
conn.autocommit = True
cursor = conn.cursor()
# Terminate any existing connections to testdb with retry logic
max_attempts = 5
for attempt in range(max_attempts):
try:
# Get count of active connections first
cursor.execute("""
SELECT COUNT(*)
FROM pg_stat_activity
WHERE datname = 'testdb' AND pid <> pg_backend_pid()
""")
active_connections = cursor.fetchone()[0]
if active_connections == 0:
break
log_with_timestamp(
f"Found {active_connections} active connections to testdb, terminating..."
)
# Terminate connections
cursor.execute("""
SELECT pg_terminate_backend(pid)
FROM pg_stat_activity
WHERE datname = 'testdb' AND pid <> pg_backend_pid()
""")
# Fetch all results to ensure the query completes
terminated_pids = cursor.fetchall()
log_with_timestamp(f"Terminated {len(terminated_pids)} connections")
# Wait a bit for connections to actually close
time.sleep(2)
except Exception as term_error:
log_with_timestamp(
f"Warning: Error terminating connections (attempt {attempt + 1}): {term_error}"
)
if attempt < max_attempts - 1:
time.sleep(1)
else:
# Continue anyway, maybe we can still drop the database
break
# Try to drop database with retry logic
drop_attempts = 3
for attempt in range(drop_attempts):
try:
cursor.execute("DROP DATABASE IF EXISTS testdb")
log_with_timestamp("Database testdb dropped successfully")
break
except Exception as drop_error:
if (
"is being accessed by other users" in str(drop_error)
and attempt < drop_attempts - 1
):
log_with_timestamp(
f"Database still in use, waiting and retrying... (attempt {attempt + 1})"
)
time.sleep(3)
else:
raise drop_error
# Create fresh database
cursor.execute("CREATE DATABASE testdb")
cursor.close()
conn.close()
log_with_timestamp("✓ Restore database cleaned and recreated")
return True
except Exception as e:
log_with_timestamp(f"✗ Error cleaning restore database: {e}")
return False
def wait_for_restore_db():
"""Wait for restore database to be ready."""
import time
max_attempts = 30
for attempt in range(max_attempts):
try:
conn = psycopg2.connect(**RESTORE_DB_CONFIG)
conn.close()
return True
except:
if attempt < max_attempts - 1:
time.sleep(1)
else:
log_with_timestamp("✗ Restore database not ready after 30 seconds")
return False
def restore_pg_dump(backup_path, format_name):
"""Restore a pg_dump backup."""
env = os.environ.copy()
env["PGPASSWORD"] = RESTORE_DB_CONFIG["password"]
if format_name == "plain":
# Use psql for plain format
command = [
str(PG_BIN_PATH / "psql.exe"),
"-h",
RESTORE_DB_CONFIG["host"],
"-p",
str(RESTORE_DB_CONFIG["port"]),
"-U",
RESTORE_DB_CONFIG["user"],
"-d",
RESTORE_DB_CONFIG["database"],
"-f",
str(backup_path),
"-v",
"ON_ERROR_STOP=1",
]
else:
# Use pg_restore for custom, directory, tar formats
command = [
str(PG_BIN_PATH / "pg_restore.exe"),
"-h",
RESTORE_DB_CONFIG["host"],
"-p",
str(RESTORE_DB_CONFIG["port"]),
"-U",
RESTORE_DB_CONFIG["user"],
"-d",
RESTORE_DB_CONFIG["database"],
"--verbose",
str(backup_path),
]
# Add parallel processing for custom and directory formats
if format_name in ["custom", "directory"]:
command.extend(["-j", "4"])
else:
# Only add --single-transaction for tar format (not parallel)
command.insert(-1, "--single-transaction")
return run_command(command, env=env)
def get_file_size(filepath):
"""Get file or directory size in bytes."""
if os.path.isfile(filepath):
return os.path.getsize(filepath)
elif os.path.isdir(filepath):
total_size = 0
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(filepath):
for filename in filenames:
file_path = os.path.join(dirpath, filename)
total_size += os.path.getsize(file_path)
return total_size
return 0
def format_size(size_bytes):
"""Format size in GB with 1 decimal place."""
size_gb = size_bytes / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0)
return f"{size_gb:.1f} GB"
def format_minutes(seconds):
"""Format time in minutes with 1 decimal place."""
minutes = seconds / 60.0
return f"{minutes:.1f} mins"
def run_command(command, timeout=7200, env=None):
"""Run a command and measure execution time."""
log_with_timestamp(f"Running: {' '.join(command)}")
start_time = time.time()
try:
# Set environment variables for password
if env is None:
env = os.environ.copy()
env["PGPASSWORD"] = DB_CONFIG["password"]
result = subprocess.run(
command, capture_output=True, text=True, timeout=timeout, env=env
)
end_time = time.time()
duration = end_time - start_time
if result.returncode != 0:
log_with_timestamp(f"Command failed with return code {result.returncode}")
log_with_timestamp(f"STDERR: {result.stderr}")
return None, duration, result.stderr
return result, duration, None
except subprocess.TimeoutExpired:
log_with_timestamp(f"Command timed out after {timeout} seconds")
return None, timeout, "Command timed out"
except Exception as e:
end_time = time.time()
duration = end_time - start_time
log_with_timestamp(f"Command failed with exception: {e}")
return None, duration, str(e)
def test_pg_dump(skip_restore=False):
"""Test pg_dump with all format and compression combinations."""
log_with_timestamp("\n" + "=" * 60)
log_with_timestamp("TESTING PG_DUMP")
log_with_timestamp("=" * 60)
backup_dir = Path("./backups")
for format_name, extension in PG_DUMP_FORMATS:
log_with_timestamp(f"\nTesting pg_dump format: {format_name}")
# Test without compression
test_name = f"pg_dump_{format_name}_no_compression"
output_path = backup_dir / f"{test_name}.{extension}"
command = [
str(PG_BIN_PATH / "pg_dump.exe"),
"-h",
DB_CONFIG["host"],
"-p",
str(DB_CONFIG["port"]),
"-U",
DB_CONFIG["user"],
"-d",
DB_CONFIG["database"],
"-f",
str(output_path),
"--format",
format_name,
"--verbose",
]
if format_name == "directory":
# For directory format, create the directory first
output_path.mkdir(exist_ok=True)
# Replace the path after -f flag with the directory path
for i, item in enumerate(command):
if item == "-f" and i + 1 < len(command):
command[i + 1] = str(output_path)
break
# Add parallel processing for directory format
command.extend(["-j", "4"])
# Perform backup
result, backup_duration, error = run_command(command)
if result is not None:
backup_size = get_file_size(output_path)
db_size = get_database_size()
compression_ratio = backup_size / db_size if db_size > 0 else 0
# Clean restore database and perform restore
restore_success = False
restore_duration = 0
restore_error = None
restored_db_size = 0
if not skip_restore:
if clean_restore_database() and wait_for_restore_db():
restore_result, restore_duration, restore_error = restore_pg_dump(
output_path, format_name
)
if restore_result is not None and restore_result.returncode == 0:
restore_success = True
restored_db_size = get_restore_database_size()
else:
restore_success = True # Mark as successful if skipped
restore_error = "Skipped"
results.append(
{
"tool": "pg_dump",
"format": format_name,
"compression_method": "none",
"compression_level": 0,
"backup_duration_seconds": backup_duration,
"restore_duration_seconds": restore_duration,
"total_duration_seconds": backup_duration + restore_duration,
"backup_size_bytes": backup_size,
"database_size_bytes": db_size,
"restored_db_size_bytes": restored_db_size,
"compression_ratio": compression_ratio,
"backup_success": True,
"restore_success": restore_success,
"backup_error": None,
"restore_error": restore_error,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
}
)
if skip_restore:
log_with_timestamp(
f"✓ {test_name}: Backup {format_minutes(backup_duration)}, "
f"{format_size(backup_size)}, ratio: {compression_ratio:.3f} (restore skipped)"
)
else:
log_with_timestamp(
f"✓ {test_name}: Backup {format_minutes(backup_duration)}, Restore {format_minutes(restore_duration)}, "
f"{format_size(backup_size)}, ratio: {compression_ratio:.3f}"
)
else:
results.append(
{
"tool": "pg_dump",
"format": format_name,
"compression_method": "none",
"compression_level": 0,
"backup_duration_seconds": backup_duration,
"restore_duration_seconds": 0,
"total_duration_seconds": backup_duration,
"backup_size_bytes": 0,
"database_size_bytes": get_database_size(),
"restored_db_size_bytes": 0,
"compression_ratio": 0,
"backup_success": False,
"restore_success": False,
"backup_error": error,
"restore_error": "Backup failed",
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
}
)
log_with_timestamp(f"✗ {test_name}: BACKUP FAILED - {error}")
# Test with compression (only for formats that support it)
if format_name in ["custom", "directory"]:
for compression_method in COMPRESSION_METHODS[1:]: # Skip 'none'
if compression_method == "gzip" and format_name == "directory":
continue # Directory format doesn't support gzip compression directly
compression_levels = COMPRESSION_LEVELS.get(compression_method, [1])
for level in compression_levels:
test_name = (
f"pg_dump_{format_name}_{compression_method}_level_{level}"
)
output_path = backup_dir / f"{test_name}.{extension}"
command = [
str(PG_BIN_PATH / "pg_dump.exe"),
"-h",
DB_CONFIG["host"],
"-p",
str(DB_CONFIG["port"]),
"-U",
DB_CONFIG["user"],
"-d",
DB_CONFIG["database"],
"-f",
str(output_path),
"--format",
format_name,
"--verbose",
]
# Add compression options
if format_name == "custom":
if compression_method == "gzip":
command.extend(["-Z", str(level)])
else:
command.extend(
[
"--compress",
f"{compression_method}:{level}",
]
)
elif format_name == "directory":
output_path.mkdir(exist_ok=True)
# For directory format, replace the path after -f
for i, item in enumerate(command):
if item == "-f" and i + 1 < len(command):
command[i + 1] = str(output_path)
break
if (
compression_method != "gzip"
): # Directory format supports lz4 and zstd
command.extend(
[
"--compress",
f"{compression_method}:{level}",
]
)
# Add parallel processing for directory format
command.extend(["-j", "4"])
# Perform backup
result, backup_duration, error = run_command(command)
if result is not None:
backup_size = get_file_size(output_path)
db_size = get_database_size()
compression_ratio = backup_size / db_size if db_size > 0 else 0
# Clean restore database and perform restore
restore_success = False
restore_duration = 0
restore_error = None
restored_db_size = 0
if not skip_restore:
if clean_restore_database() and wait_for_restore_db():
restore_result, restore_duration, restore_error = (
restore_pg_dump(output_path, format_name)
)
if (
restore_result is not None
and restore_result.returncode == 0
):
restore_success = True
restored_db_size = get_restore_database_size()
else:
restore_success = True # Mark as successful if skipped
restore_error = "Skipped"
results.append(
{
"tool": "pg_dump",
"format": format_name,
"compression_method": compression_method,
"compression_level": level,
"backup_duration_seconds": backup_duration,
"restore_duration_seconds": restore_duration,
"total_duration_seconds": backup_duration
+ restore_duration,
"backup_size_bytes": backup_size,
"database_size_bytes": db_size,
"restored_db_size_bytes": restored_db_size,
"compression_ratio": compression_ratio,
"backup_success": True,
"restore_success": restore_success,
"backup_error": None,
"restore_error": restore_error,
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
}
)
if skip_restore:
log_with_timestamp(
f"✓ {test_name}: Backup {format_minutes(backup_duration)}, "
f"{format_size(backup_size)}, ratio: {compression_ratio:.3f} (restore skipped)"
)
else:
log_with_timestamp(
f"✓ {test_name}: Backup {format_minutes(backup_duration)}, Restore {format_minutes(restore_duration)}, "
f"{format_size(backup_size)}, ratio: {compression_ratio:.3f}"
)
else:
results.append(
{
"tool": "pg_dump",
"format": format_name,
"compression_method": compression_method,
"compression_level": level,
"backup_duration_seconds": backup_duration,
"restore_duration_seconds": 0,
"total_duration_seconds": backup_duration,
"backup_size_bytes": 0,
"database_size_bytes": get_database_size(),
"restored_db_size_bytes": 0,
"compression_ratio": 0,
"backup_success": False,
"restore_success": False,
"backup_error": error,
"restore_error": "Backup failed",
"timestamp": datetime.now().isoformat(),
}
)
log_with_timestamp(f"✗ {test_name}: BACKUP FAILED - {error}")
def save_tabular_results():
"""Save tabular test results to a CSV file."""
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
# Save as tabular CSV
csv_file = f"backup_performance_tabular_{timestamp}.csv"
with open(csv_file, "w", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
# Write header
writer.writerow(
[
"format",
"backup duration mins",
"restore duration mins",
"total duration mins",
"backup size GB",
"db size GB",
"restored DB size GB",
"db size % from original",
]
)
# Write data rows
for r in sorted(
results,
key=lambda x: (
x["format"],
x["compression_method"],
x["compression_level"],
),
):
if not r["backup_success"]:
continue
format_str = f"{r['format']} {r['compression_method']}"
if r["compression_method"] != "none":
format_str += f" {r['compression_level']}"
backup_mins = round(r["backup_duration_seconds"] / 60.0, 1)
restore_mins = round(r["restore_duration_seconds"] / 60.0, 1)
total_mins = round(backup_mins + restore_mins, 1)
backup_gb = round(r["backup_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 1)
db_gb = round(r["database_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 1)
restored_db_gb = round(
r["restored_db_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0), 1
)
db_size_percent = round((backup_gb / db_gb) * 100) if db_gb > 0 else 0
writer.writerow(
[
format_str,
backup_mins,
restore_mins,
total_mins,
backup_gb,
db_gb,
restored_db_gb,
db_size_percent,
]
)
print(f"Tabular results saved to {csv_file}")
def save_results():
"""Save test results to JSON and CSV files."""
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
# Save as JSON
json_file = f"backup_performance_results_{timestamp}.json"
with open(json_file, "w") as f:
json.dump(results, f, indent=2)
print(f"\nResults saved to {json_file}")
# Save as CSV
csv_file = f"backup_performance_results_{timestamp}.csv"
if results:
fieldnames = results[0].keys()
with open(csv_file, "w", newline="") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(results)
print(f"Results saved to {csv_file}")
# Save tabular results
save_tabular_results()
def print_summary():
"""Print a summary of test results."""
print("\n" + "=" * 80)
print("PERFORMANCE TEST SUMMARY")
print("=" * 80)
if not results:
print("No results to display.")
return
# Check if any tests had restore attempts
restore_attempted = any(
r["restore_error"] != "Skipped" for r in results if r["backup_success"]
)
if restore_attempted:
successful_tests = [
r for r in results if r["backup_success"] and r["restore_success"]
]
backup_only_success = [
r
for r in results
if r["backup_success"]
and not r["restore_success"]
and r["restore_error"] != "Skipped"
]
failed_tests = [r for r in results if not r["backup_success"]]
print(f"Total tests: {len(results)}")
print(f"Complete success (backup + restore): {len(successful_tests)}")
print(f"Backup only success: {len(backup_only_success)}")
print(f"Complete failures: {len(failed_tests)}")
if successful_tests:
print(f"\nBest compression ratios (complete success):")
best_compression = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["compression_ratio"]
)[:5]
for test in best_compression:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Ratio: {test['compression_ratio']:.3f}, Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}, "
f"Restore: {format_minutes(test['restore_duration_seconds'])}, Total: {format_minutes(test['total_duration_seconds'])}"
)
print(f"\nFastest total time (backup + restore):")
fastest_total = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["total_duration_seconds"]
)[:5]
for test in fastest_total:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Total: {format_minutes(test['total_duration_seconds'])}, Ratio: {test['compression_ratio']:.3f}"
)
print(f"\nFastest backup times:")
fastest_backup = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["backup_duration_seconds"]
)[:5]
for test in fastest_backup:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}, Restore: {format_minutes(test['restore_duration_seconds'])}"
)
print(f"\nFastest restore times:")
fastest_restore = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["restore_duration_seconds"]
)[:5]
for test in fastest_restore:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Restore: {format_minutes(test['restore_duration_seconds'])}, Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}"
)
if backup_only_success:
print(f"\nBackup-only successes (restore failed):")
for test in backup_only_success:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}, Restore Error: {test['restore_error']}"
)
if failed_tests:
print(f"\nComplete failures:")
for test in failed_tests:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Backup Error: {test['backup_error']}"
)
else:
# Restore was skipped for all tests
successful_tests = [r for r in results if r["backup_success"]]
failed_tests = [r for r in results if not r["backup_success"]]
print(f"Total tests: {len(results)}")
print(f"Successful backups: {len(successful_tests)}")
print(f"Failed backups: {len(failed_tests)}")
print("Note: Restore tests were skipped")
if successful_tests:
print(f"\nBest compression ratios:")
best_compression = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["compression_ratio"]
)[:5]
for test in best_compression:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Ratio: {test['compression_ratio']:.3f}, Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}"
)
print(f"\nFastest backup times:")
fastest_backup = sorted(
successful_tests, key=lambda x: x["backup_duration_seconds"]
)[:5]
for test in fastest_backup:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Backup: {format_minutes(test['backup_duration_seconds'])}, Ratio: {test['compression_ratio']:.3f}"
)
if failed_tests:
print(f"\nFailed backups:")
for test in failed_tests:
print(
f" {test['tool']} {test['format']} {test['compression_method']}:{test['compression_level']} - "
f"Backup Error: {test['backup_error']}"
)
def print_tabular_report():
"""Print a tabular report of results similar to the requested format."""
if not results:
print("No results to display.")
return
print("\n" + "=" * 120)
print("TABULAR PERFORMANCE REPORT")
print("=" * 120)
# Print header
print(
f"{'format':<20}{'backup duration mins':<20}{'restore duration mins':<25}{'total duration mins':<20}"
f"{'backup size GB':<15}{'db size GB':<15}{'restored DB size GB':<20}{'db size % from original':<25}"
)
print("-" * 120)
# Group results by format and compression method+level
for r in sorted(
results,
key=lambda x: (x["format"], x["compression_method"], x["compression_level"]),
):
if not r["backup_success"]:
continue
format_str = f"{r['format']} {r['compression_method']}"
if r["compression_method"] != "none":
format_str += f" {r['compression_level']}"
backup_mins = r["backup_duration_seconds"] / 60.0
restore_mins = r["restore_duration_seconds"] / 60.0
total_mins = backup_mins + restore_mins
backup_gb = r["backup_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0)
db_gb = r["database_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0)
restored_db_gb = r["restored_db_size_bytes"] / (1024.0 * 1024.0 * 1024.0)
db_size_percent = (backup_gb / db_gb) * 100 if db_gb > 0 else 0
print(
f"{format_str:<20}{backup_mins:.1f}{'':<14}{restore_mins:.1f}{'':<19}{total_mins:.1f}{'':<14}"
f"{backup_gb:.1f}{'':<9}{db_gb:.1f}{'':<9}{restored_db_gb:.1f}{'':<14}{db_size_percent:.0f}"
)
def main():
"""Main function to run pg_dump backup performance tests."""
parser = argparse.ArgumentParser(
description="PostgreSQL pg_dump backup performance testing"
)
parser.add_argument(
"--skip-gzip", action="store_true", help="Skip gzip compression tests"
)
parser.add_argument(
"--skip-lz4", action="store_true", help="Skip lz4 compression tests"
)
parser.add_argument(
"--skip-zstd", action="store_true", help="Skip zstd compression tests"
)
parser.add_argument(
"--skip-restore", action="store_true", help="Skip restore tests"
)
args = parser.parse_args()
# Filter compression methods based on skip flags
global COMPRESSION_METHODS
filtered_compression_methods = ["none"] # Always include 'none'
if not args.skip_gzip:
filtered_compression_methods.append("gzip")
if not args.skip_lz4:
filtered_compression_methods.append("lz4")
if not args.skip_zstd:
filtered_compression_methods.append("zstd")
COMPRESSION_METHODS = filtered_compression_methods
log_with_timestamp("PostgreSQL pg_dump Backup Performance Testing")
log_with_timestamp("=" * 60)
log_with_timestamp(
f"Source Database: {DB_CONFIG['database']} on {DB_CONFIG['host']}:{DB_CONFIG['port']}"
)
log_with_timestamp(
f"Restore Database: {RESTORE_DB_CONFIG['database']} on {RESTORE_DB_CONFIG['host']}:{RESTORE_DB_CONFIG['port']}"
)
log_with_timestamp(f"Database size: {format_size(get_database_size())}")
log_with_timestamp(f"Compression methods: {', '.join(COMPRESSION_METHODS)}")
log_with_timestamp(
f"Restore tests: {'Skipped' if args.skip_restore else 'Enabled'}"
)
log_with_timestamp(f"Test started: {datetime.now()}")
# Ensure backup directory is ready
backup_dir = ensure_backup_directory()
log_with_timestamp(f"Backup directory: {backup_dir.absolute()}")
try:
# Run pg_dump tests only
test_pg_dump(skip_restore=args.skip_restore)
# Save and display results
save_results()
print_summary()
print_tabular_report()
except KeyboardInterrupt:
log_with_timestamp("\nTest interrupted by user")
if results:
save_results()
print_summary()
print_tabular_report()
except Exception as e:
log_with_timestamp(f"\nTest failed with error: {e}")
if results:
save_results()
print_summary()
print_tabular_report()
log_with_timestamp(f"\nTest completed: {datetime.now()}")
if __name__ == "__main__":
main()
Из графиков мне пришлось убрать результаты по zstd
с уровнем сжатия 15 и zstd
с уровнем сжатия 22. Они сильно искажали графики из-за долгого времени сжатия, при этом не давали ощутимого прироста в компрессии.
Графики с zstd 15 и 22
График со скоростью создания резервной копии в секундах:
График со скоростью восстановления в секундах:
График с общим временем в секундах:
График с уровнем сжатия в процентах:
Итак, замеры.
Скорость создания резервной копии в секундах (меньше — лучше):
Скорость восстановления из резервной копии в секундах (меньше — лучше):
Итоговое время на создание и восстановление из резервной копии в секундах (меньше — лучше):
Итоговый размер резервной копии в % от исходного размера БД (меньше — лучше):
Выводы, исходя из размеров
Прежде, чем делать выводы, хочу сделать важный дисклеймер: тест производился на синтетических данных и результат с «боевыми» данными будет существенно отличаться. С такой же тенденцией, но более высокой разницей по времени.
По итогу замеров видно, что на синтетических нет радикального отличия в скорости между plain форматом, кастомным форматом и форматом директории. Несмотря на то, что кастомный формат восстанавливается в параллельном режиме относительно plain, а формат директории — ещё и создает саму копию параллельно.
Разница в скорости между кастомным форматом и plain составляет ~30%. Между кастомным и форматом директории ещё всего лишь ~20%. Рискну предположить, что в тестовых данных не хватило количества независимых таблиц и объектов — тогда бы отрыв между форматами был бы кратным.
Итак, я могу сделать следующие выводы, исходя из замеров:
Самый быстрый формат резервных копий — в виде директории.
Кастомный формат быстрее plain и tar по общему времени при любых обстоятельствах. Формат директории быстрее custom при любых обстоятельствах. Если не забыть включить параллельный режим, разумеется.
Причём в скорости создания резервных копий формат директории быстрее кастомного более, чем в 2 раза. Что очень важно, учитывая, что резервные копии мы делаем чаще, чем восстанавливаемся из них.Самым выгодным по соотношению "скорость и уровень сжатия" оказался zstd с уровнем сжатия 5.
По скорости создания резервной копии его обгоняют только форматы без сжатия. По скорости восстановления он в среднем медленнее остальных форматов на ~4%. При этом имеет максимальное сжатие, сопоставимое с gzip с уровнем сжатия 9. При этом обходя его по скорости на ~18%. С учётом погрешности на синтетических данных, разумеется.zstd 15 и zstd 22 оказались самыми невыгодными конкретно в данном тесте. Они дали уровни сжатия примерно такие же, как и gzip 9, но выдав результат за время в 2 и 8 раз большее.
Думаю, при наличии базы хотя бы в 1ТБ без синтетических данных и холодном хранилище — они покажут совершенно другой результат и могут оказаться очень рентабельными (особенно, если нужно делать резервные копии сотнями и хранить их долго).
Заключение
Для меня замер показал, что самым оптимальным под мою задачу оказался кастомный формат со сжатием zstd
и уровнем сжатия 5. Я получаю максимальную суммарную скорость при практически максимальном сжатии и имея при этом единый файл резервной копии.
После внедрения в проект zstd 5 вместо gzip 6, размер резервной копии уменьшился практически вдвое при чуть меньшем времени создания копии. При этом, в отличие от синтетических данных, база данных размером 4.7 ГБ сжалась до 276МБ (в 17 раз!):

Надеюсь, что мой тест окажется полезен тем, кто разрабатывает инструменты для резервных копий или регулярно дампит базы через pg_dump
скриптами. Возможно, в будущем, я проведу такой же тест, но на более разнообразном объеме данных.
И ещё раз напомню: ели вам актуальна задача создания регулярных резервных копий, у меня есть open source проект для этой задачи. Буду крайне признателен звезде на GitHub ❤️, первые звёзды собираться тяжело.
Может быть интересно:
P.S. Ещё у меня есть Telegram канал, если вдруг интересны мои заметки о разработке.
Комментарии (7)
Beholder
31.07.2025 12:22Plain SQL формат поддерживает сжатие (флаги
-Ft -Z
одновременно) , это у вас учитывается?RostislavDugin Автор
31.07.2025 12:22-Ft
- это tar формат, который не поддерживает сжатие через-Z
Но сам .tar-формат в тестах есть
Beholder
31.07.2025 12:22Извиняюсь, ошибся,
-Fp -Z
. Вопрос остаётся тот же.RostislavDugin Автор
31.07.2025 12:22Проверил, действительно, у
plain
формата действительно поддерживается сжатие. Причём в разных форматах, начиная с 16-й версииЭтот формат, к сожалению, не проверил. Рискну предположить, что по скорости он чуть медленнее или сравним по скорости с кастмоным форматом во время самого бекапа. Но более долгий во время восстановления
Grand_piano
31.07.2025 12:22Хех, попробуйте применить plain с перенаправлением в pigz, без шуток. У вас точно откроется второе дыхание для исследования дальше. Спасибо за ваш труд!
VVitaly
31.07.2025 12:22:-) Ну как бы - https://github.com/cybernoid/archivemount "стирает проблему" -Fd ...
ky0
Параллельное восстановление даёт кратный прирост, когда нужно пересоздать большие индексы. На 10 гигабайтах этого скорее всего увидеть не удастся.