OpenAI revelou os bastidores de como conseguiu escalar o PostgreSQL para lidar com milhões de consultas por segundo, apoiando-se em quatro pilares principais: réplicas, caching, limitação de taxa (rate limiting) e isolamento de cargas de trabalho. O relato detalha como a combinação dessas técnicas permitiu ao banco relacional atender um volume extremo de requisições sem recorrer exclusivamente a soluções de sharding ou trocas radicais de tecnologia.
As réplicas são usadas para distribuir leituras e aliviar a pressão sobre o nó primário, permitindo que consultas pesadas sejam atendidas sem comprometer a escrita. O caching reduz drasticamente o número de acessos diretos ao banco, servindo respostas a partir de camadas intermediárias quando os dados estão disponíveis em memória, o que diminui latência e I/O. A limitação de taxa protege a infraestrutura de picos e padrões de acesso maliciosos ou inesperados, controlando o fluxo de requisições para manter a estabilidade. Já o isolamento de workloads separa tipos diferentes de carga — por exemplo, operações de leitura intensiva, queries analíticas e transações críticas — evitando que uma categoria de trabalho degrade o desempenho das demais.
O interessante do relato é como essas abordagens, aplicadas de forma articulada, permitem ao PostgreSQL continuar sendo o núcleo do armazenamento mesmo em cenários de altíssimo tráfego. Em vez de depender apenas de escalonamento horizontal agressivo ou de arquiteturas completamente distribuídas, a engenharia combinou práticas de infraestrutura e otimizações de tráfego para maximizar a eficiência do banco relacional.
O material funciona como um estudo de caso prático sobre escalar bancos relacionais modernos: mostra que, com camadas adequadas de réplica e cache, controles sobre o ritmo das requisições e segmentação das cargas, é possível extrair muito mais desempenho de uma base PostgreSQL do que se costuma imaginar.
