PgConf.Russia 2016

В докладе будут представлены технические решения компании "Диасофт Платформа" по миграции приложений с проприетарных СУБД (на примерах Oracle и Microsoft SQL Server) на PostgreSQL. Эти решения реализует программный продукт "Diasoft Database Adapter".

Разработанные нами технические решения позволяют автоматизировать: 1) миграцию схемы БД (включая трансляцию кода хранимых процудур и функций); 2) миграцию данных; 3) миграцию приложений-клиентов СУБД без какого-либо изменения их кода.

PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов: GiST, SP-GiST, GIN и, конечно, обычное B-дерево. Администраторы БД знают, когда применять каждый из них: GIN для полнотекстового поиска, GiST для геометрических данных и т. д., но как они устроены внутри? Благодаря чему они хорошо работают в сценариях использования, для которых предназначены? В этой презентации я познакомлю вас с внутренней структурой каждого из этих типов индексов и расскажу, каковы их сильные и слабые стороны.

Более 300.000 разработчиков используют в качестве основного средства разработки технологическую платформу "1С:Предприятие". Я расскажу об особенностях идеологии и архитектуры платформы "1С:Предприятия", которые позволили ей стать одним из самых массовых средств разработки в России и СНГ, и о том, почему СУБД PostrgreSQL становится все популярнее среди пользователей технологий 1С.

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.