PostgreSQL как ядро биржи интернет-рекламы Adsterra.com
Общая информация об adsterra.com
- adsterra.com - биржа интернет рекламы
- В данный момент имеет порядка 150 млн показов баннеров в сутки.120 положение в alexa.com на 30.11.2015. Записывает в postgresql до 10000(и больше) событий в секунду. Читает до 5000
- 20 отдельных серверов под БД с различными ролями
- Активно использует логику внутри БД. Много PL/pgsql и SQL функций.
Причины выбора Postgresql
- История создания adsterra.com.
- Сжатые сроки отведенные на разработку определили выбор в пользу готовых систем хранения данных.
- Postgresql привлек своей бесплатностью и рядом фишек, которых не было у конкурентов. Некоторые в итоге оказались полезными, некоторые не очень.
Описание архитектуры проекта
- Общая схема взаимодействия
- Роли групп серверов
- Использование различных методов для взаимодействия серверов: Потоковая репликация, Londiste, postgres_fdw. Плюсы и минусы каждого.
- Шардинг
- Использование SQL под OLTP
Проблемы возникшие в ходе разработки/использования и варианты решения:
- Материализованные представления. Проблемы с обновлением и поддержкой. Что сделали в итоге.
- Londiste. Какие проблемы были решены в ходе разработки, а какие так и не были.
- Проблемы потоковой репликации.
- Автовакум и вакум.
- Странности планировщика.
- Конкурентный доступ.
Крутые штуки Postgresql, которые сильно помогли
- Массивы, intarray и GIN индексы. Но не все гладко.
- Партиционирование. Но не все есть, что хочется.
- PL/pgsql. Но не всегда следует его использовать.
- unlogged таблицы. Но с умом.
Текущие разработки и нерешенные проблемы
- Реализация колоночной аналитики штатными средствами.
- Проблемы странных планов запросов.
- Логическая репликация мечты
- Мультимастер...
Слайды
Видео
Другие доклады
-
22 мин
Камиль Исламов Stickeroid Ai CTOОптимизация обработки данных аналитических отчётов
Приводится методика, с помощью которой можно автоматизировать обновление результатов предварительной обработки аналитических данных. Предварительная обработка и кэширование отчётов позволяет моментально получать результаты отчётов по большим объёмам данных. В докладе описывается способ обновления кэшированных отчётов с минимальной нагрузкой на сервер и с управляемой степенью актуальности.
-
Kevin Grittner EnterpriseDBВсё об изоляции транзакций в PostgreSQL для разработчиков приложений
Когда множество пользователей, процессов или потоков выполнения одновременно модифицируют их общие данные, это может вызывать проблемы, если каким-то образом не урегулировать условия гонки. Эти проблемы особенно остро проявляются в базах данных, реализующих семантику ACID. Набор изменений, объединённых в транзакцию базы данных, должен проявляться атомарно, и для параллельных транзакций, и для процесса восстановления после сбоя. Каждая транзакция должна переводить базу данных из одного согласованного состояния (с точки зрения бизнес-правил) в другое. Для эффективной разработки необходимо иметь возможность запрограммировать каждую транзакцию независимо от других транзакций, которые по стечению обстоятельств могут выполняться в то же самое время. В случае сбоя все изменения, внесённые транзакциями, об успешном завершении которых были уведомлены приложения, а также все изменения, ставшие видимыми для других транзакций, должны оставаться в базе после восстановления. За многие годы были выработаны различные стратегии обеспечения этих гарантий, а иногда гарантии корректировались тем или иным способом. В данном докладе будет рассказано, каким образом обеспечиваются эти гарантии или их компромиссные варианты, с упором на методику сериализуемой изоляции снимков (SSI, Serializable Snapshot Isolation), применяемую в PostgreSQL (и ни в какой другой производственной СУБД на данный момент). Хотя SSI уже работает быстрее и с большей степенью параллельности, чем любая другая методика управления условиями гонки с наиболее типичной нагрузкой, есть много путей для дальнейшего увеличения производительности, некоторые из которых требуют помощи эксперта по различным методам доступа индексов; эти вопросы и будут обсуждены в данном докладе. Кроме того, на докладе будут представлены некоторые общие идеи о том, как можно использовать методики SSI с XTM в распределённой системе. В конце мы оставили время для группового обсуждения оптимизации и возможных применений в распределённой среде.
-
Andreas Scherbaum Pivotal Principal Software EngineerКак мы сделали Greenplum Open Source
Greenplum — это форк PostgreSQL, оптимизированный для использования в аналитике и хранилищах данных. Компания Pivotal в начале 2015 г. анонсировала, что часть её продуктов станут продуктами Open Source, в том числе и Greenplum Database. На этом выступлении будет представлен обзор истории Greenplum, всего процесса перевода продукта в мир Open Source и препятствий, с которыми мы столкнулись. Мы также расскажем, как можно принять участие в нашем проекте.
-
22 мин
Лев Ласкин Электрон Ведущий специалист по внедрению решений на базе СПООпыт использования PostgreSQL в качестве СУБД для платформы 1С:Предприятие от 8.1 до 8.3
В конце 2006 компанией 1С была реализована работа платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL, которая может функционировать под управлением операционных систем Windows или Linux. В докладе будет предпринята попытка обобщить опыт совместного использования платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL начиная с 2008 года. Будут рассмотрены несколько историй успеха, технические особенности работы, приведены примеры решения конкретных задач, даны рекомендации по выбору за и против. Доклад может быть интересен сотрудникам компаний рассматривающих вариант использования PostgreSQL для платформы 1С:Предприятие, DBA, специалистам интересующимся возможностями расширяемости PostgreSQL.