PostgreSQL à l'échelle chez OpenAI : meilleures pratiques et défis

Lors de la PGConf.dev 2025, OpenAI a partagé ses meilleures pratiques d'utilisation de PostgreSQL, offrant un aperçu de l'utilisation de la base de données au sein de l'une des plus importantes entreprises d'IA au monde. Ils utilisent une architecture non fragmentée avec un seul écrivain et plusieurs lecteurs, gérant avec succès des charges de lecture massives pour ses 500 millions d'utilisateurs actifs. Cependant, les demandes d'écriture sont devenues un goulot d'étranglement, ce qui a conduit à des optimisations incluant le contrôle de la charge sur la base de données principale (déchargement des écritures, écritures paresseuses), l'optimisation des requêtes (évitement des transactions longues, optimisation des requêtes complexes), la résolution des points de défaillance uniques (priorisation des demandes de haute priorité) et une gestion minutieuse des schémas (restriction des modifications de schémas). Malgré ces efforts, OpenAI a rencontré des défis liés à la gestion des index, à l'observabilité et à l'historique des modifications de schémas, ce qui a conduit à des suggestions d'améliorations pour PostgreSQL. L'expert PostgreSQL, Lao Feng, a fourni des informations basées sur son expérience, montrant que de nombreux problèmes pouvaient être résolus avec des outils ou des méthodes existants, voire en utilisant son système Pigsty open source. Enfin, le cluster PostgreSQL d'OpenAI a traité avec succès plus d'un million de QPS, démontrant le potentiel de PostgreSQL dans les applications à grande échelle.