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.

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.

Помимо предоставления универсальной веб-платформы, Heroku предлагает крупномасштабные и поддерживаемые сервисы Postgres. За годы мы многое узнали о том, как использовать Postgres в большом масштабе.
На этом докладе мы расскажем:

• почему Postgres привлекателен для запуска в облачном сервисе
• как подготовить, управлять и контролировать инфраструктуру Postgres
• чем придётся пожертвовать, чтобы Postgres работал в такой среде
• об автоматическом восстановлении после сбоя
• и о многом другом

В настоящее время в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов используется интерпретатор. Это приводит к накладным расходам, связанным с неявными вызовами функций-обработчиков и проверок, которых можно было бы избежать при создании исполняемого кода "на лету" (JIT-компиляции) под конкретный SQL-запрос: в этом случае во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Особенно это актуально для сложных запросов, где производительность процессора является основным ограничением. В настоящий момент существует два известных проекта, реализующих JIT-компиляцию в PostgreSQL: коммерческое решение Vitesse DB и open-source проект PGStorm. В первом проекте за счет использования LLVM JIT авторам удается получить ускорение до 8 раз на тестах из набора TPC-H. Второй проект реализует JIT-компиляцию запроса с использованием CUDA для исполнения его на GPU, что позволяет ускорить выполнение некоторых типов запросов на порядок.

Наша работа посвящена добавлению поддержки JIT-компиляции SQL-запросов в PostgreSQL с использованием компиляторной инфраструктуры LLVM. В докладе будет подробно рассмотрено, как JIT-компиляция может быть использована для ускорения различных этапов исполнения SQL-запросов, а также особенности трансляции SQL-запросов в LLVM-биткод для получения эффективного исполняемого кода. Также будут представлены предварительные результаты тестирования JIT-компилятора на наборе тестов TPC-H.