PgConf.Russia 2016

В нашей телефонной платформе исторически использовалась СУБД MySQL и стандартная система статистики CDR. Постоянные оптимизации позволили сократить время ожидания загрузки информации, но оно было все еще велико. Ко всему прочему CDR не отличалась детальностью и высокой точностью. Было принято решение миграции на PostgreSQL и создание собственной системы сбора статистики на основе подсистемы CEL. CEL генерирует по одной записи на каждое внутреннее событие происходящее во время звонка и число таких записей может достигать несколько сотен. Применив триггеры PostgreSQL мы смогли сформировать подробную статистику всего в одной записи на каждый звонок. При этом общая производительность по сравнению со старой системой ощутимо выросла – время загрузки сократилось с минуты и более до нескольких секунд.

Корейская группа пользователей PostgreSQL была относительно мала и неактивна многие годы. Однако недавно, в Корее стали происходить изменения. Компании начали искать альтернативы применяемым дорогостоящим проприетарным РСУБД в целях сокращения TCO. Эту тенденцию также поддержали правительственные организации. Мы, компания Bitnine, руководим этим процессом в Корее. В 2015 г. мы запустили первую версию нашего решения на базе PostgreSQL, Agens SQL. Мы переводим документацию PostgreSQL на корейский и ведём группу пользователей PostgreSQL, а также пытаемся участвовать в работе глобальной группы разработчиков PostgreSQL. Кроме того, в этом году планируется проведение первой корейской конференции PostgreSQL и руководить её организацией будем мы. На этом выступлении мы сообщим о текущем состоянии корейской группы пользователей PostgreSQL и рынка СУБД PostgreSQL в Корее. Мы также расскажем о нашей деятельности в Корее и об историях успешного перехода с проприетарных РСУБД на PostgreSQL.

Механизм секционирования в Postgres имеет ряд ограничений, которые не позволяют использовать концепцию секционирования в полной мере. Среди таких ограничений можно выделить неэффективность планирования запросов для секционированных таблиц (линейный рост времени планирования при увеличении количества секций), отсутствие HASH-секционирования, необходимость ручного управления секциями. Однако, средства расширяемости Postgres предоставляют разработчику широкие возможности, позволяющие обойти некоторые ограничения. В докладе будет рассказано, как внедрившись в код планировщика удалось оптимизировать время планирования запросов. Так метод бинарного поиска позволяет добиться логарифмического роста времени планирования для RANGE-секционированных таблиц. Поэтому использование даже тысяч секций не будет приводить к существенным накладным расходам. Также удалось реализовать HASH-секционирование с близким к константному времени планирования.

В докладе хотел бы рассказать про возможности использования языка луа в постгресе, способы расширения функциональности при помощи готовых модулей, возможности удаленной отладки, про проделанные изменения с версии 1.0, отличия в стиле написания кода plpgsql и pllua при использовании функций как аргументов. Так же можно рассказать про некоторые спорные моменты, такие как расширение поддерживаемых типов данных в этом языке. Если интересна другая сторона, то могу поделиться опытом доработки фунциональности скриптового языка в постгресе.