PgConf.Russia 2016

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.

Использование слабоструктурированных данных определенно является трендом современности, и это верно не только для NoSQL, но и для традиционных RDBMS. Многие реляционные базы данные (например, PostgreSQL, Oracle, db2, Mysql) позволяют хранить данные в json формате, и, очевидно, реализуют это по-разному.

Доклад содержит две части:

• Сравнение поддержки json в PostgreSQL и других реляционных базах данных, а именно Mysql, Oracle, db2, MSSql в контексте реализованных возможностей, функций и т.д.
• Сравнение производительности для баз с наиболее полной поддержкой json (PostgreSQL и Mysql) а также MongoDB на различных видах нагрузок и конфигураций.

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.

Все говорят, что для максимальной производительности работы из Java с базой данных нужно использовать PreparedStatements и Batch DML. Практика показывает, что нельзя слепо идти на поводу у прописных истин. Нужно понимать особенности конкретной базы и характера передаваемых данных. В докладе мы рассмотрим то, как эффективное использование протокола PostgreSQL позволяет добиться высокой производительности при выборке и сохранении данных. На примерах увидим как простые изменения в коде приложения и JDBC драйвера на порядок ускоряют запросы. Мы увидим как задействовать механизм server prepared statements из клиенсткого кода и узнаем его узкие места. Обсудим средства эффективной передачи данных в базу. Многие обсуждаемые доработки недавно вошли в состав официального JDBC драйвера. Доклад будет полезен не только Java программистам, т.к. многие подводные грабли вытекают из самого протокола общения PostgreSQL с внешним миром.