VACUUM·테이블 부풀림 — dead tuple과 bloat 진단 — 실습 Lab

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📚 PREREQUISITES

Labpostgresql-setup

Theorydatabase/transaction-isolation

Theorydatabase/db-monitoring-observability

TRACK

DATABASE

SLA

40분

LEVEL

중급

PHASES

2단계

ENV

local

INCOMING TICKET

“운영 티켓: "events 테이블이 매주 커져서 디스크를 다 먹어요. 행은 천만 건인데 테이블 크기는 80GB예요. 매일 대량 UPDATE/DELETE 하는 테이블인데 정상인가요?"”

YOUR ROLE

주니어 인프라 엔지니어

안 하면 나중에

테이블 부풀림(bloat)으로 디스크 낭비·스캔 성능 저하 — 실제 데이터 대비 수 배 큰 테이블, 방치 시 디스크 풀로 쓰기 중단 위험

📋상황 브리핑

운영 티켓이 올라왔습니다.

"events 테이블이 매주 커져서 디스크를 거의 다 먹었어요. 행은 천만 건인데 테이블 파일 크기가 80GB나 돼요. 매일 대량으로 UPDATE/DELETE 하는 테이블인데, 이게 정상인가요? 데이터는 안 늘어나는데 왜 자꾸 커질까요?"

PostgreSQL의 MVCC는 UPDATE/DELETE 시 옛 버전 행(dead tuple)을 즉시 지우지 않고 남겨둡니다. 이게 쌓이면 테이블이 실제 데이터보다 훨씬 커집니다(bloat). pg_stat_user_tables로 dead tuple 비율과 autovacuum 동작을 확인하고, VACUUM으로 공간을 회수하며, autovacuum이 왜 못 따라갔는지를 진단합니다.

⏱ 40분📊 중급🔧 2단계#postgresql#vacuum#bloat#dead-tuple

MISSION

dead tuple과 bloat 진단

pg_stat_user_tables로 dead tuple 수·비율과 마지막 (auto)vacuum 시각을 확인해 부풀림을 진단한다

VACUUM으로 회수 + autovacuum 튜닝

VACUUM으로 dead tuple을 정리하고, VACUUM과 VACUUM FULL의 차이를 이해하며, autovacuum 임계치를 조정한다

📌 선수 지식

• [실습] postgresql-setup

• [이론] database/transaction-isolation

• [이론] database/db-monitoring-observability

ℹ️ 실습 환경

환경: local

필요 도구: bash, postgresql, psql

검증 스크립트: /labs/lab-db-13-vacuum-bloat/scripts/verify.sh

🔒

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