PgConf.Russia 2020

В прошлом году я сделал доклад про неожиданные узкие места PostgreSQL, которые могут застать пользователя (или администратора) врасплох. Обратная связь была очень положительной, а за год накопился новый материал. Поэтому я решил сделать продолжение сериала и разобрать новые ситуации, когда база неожиданно для всех встаёт колом. В этот раз упор будет на машины с большим числом ядер, но не только.

В поиске проблем производительности администраторам баз данных необходим инструмент исторического анализа нагрузки. Особенно важен подобный инструмент в случаях, когда было зафиксировано время нехарактерного снижения производительности системы, и вам надо выяснить что больше всего нагружало вашу СУБД в это время. Это и поиск ресурсозатратных запросов, и поиск активных и растущих объектов в схеме данных, статистики использования пользовательских функций и использования temp. Существует несколько инструментов, так или иначе решающих эту задачу. Я расскажу об одном таком инструменте, который легко устанавливается в виде расширения к СУБД Postgres, легко настриавается и позволяет получить отчет о нагрузке за некоторый период в прошлом, который будет неплохой начальной точкой дальнейшего расследования.

В докладе мы хотим рассказать об опыте миграции одной большой системы с Oracle на PostgreSQL. Сама система построена на стеке PHP + Oracle, её отличительной особенностью было то, что вся бизнес-логика была реализована в PL/SQL коде. В СУБД - это более 3000 пакетов с 4-10 функциями (процедурами) в каждом. В PHP - более 10000 форм со вставками анонимных блоков, используемых для получения данных, обработки и сохранения результатов в Oracle.

Для решения этой крайне объемной работы мы взяли ANTLR4 (синтаксический анализатор для чтения, обработки, выполнения или перевода структурированного текста), грамматику PL/SQL и создали автоматический конвертер, который позволяет преобразовать все объекты схемы и нашей системы из Oracle в рабочий код для PostgreSQL.

Недавно мне пришлось поработать над проектом, где для запросов к бэкенду на .NET Core использовали GraphQl, о чём потом пожалели. Дело в том, что GraphQl-запрос представляет собой объект с динамическим набором полей и иерархией любой вложенности. Обрабатывать такие объекты на языке со статической и сильной типизацией, да ещё и через ORM, как это предлагают библиотечные решения – очень неудобно. И тогда мне пришла идея использовать plv8 и разбирать запросы в формате GraphQl прямо на стороне БД. За пару часов я написал работающий прототип, реализующий функционал, который разрабатывали более месяца! Затем было сделано несколько усовершенствований, всё это я собираюсь показать. Тем, кто собирается в своих проектах использовать GraphQl, а не REST, информация из данного доклада может особенно пригодиться и возможно поможет сэкономить уйму времени.