PgConf.Russia 2016

Знание внутреннего устройства СУБД на уровне хранения данных позволяет ускорить её работу и уложить данные более компактно. На данном мастер-классе будет представлен инструмент pageinspect, одним из разработчиков которого недавно стал московский программист Николай Шаплов. На практике этот инструмент будет использован для изучения того, как в БД лежат данные и как их можно разложить оптимально. Будут и задачи для самостоятельного исследования.

Менеджер буферов Postgresql разработан достаточно давно и его возраст даёт о себе знать в некоторых аспектах. Мы обсудим, как он работает сейчас, каковы его недостатки, и что делается сейчас, чтобы их исправить.

• Поиск в кеше обходится дорого
• Таблица сопоставлений буфера организована в виде хеш-таблицы, что затрудняет эффективную реализацию предвыборки, совмещение операция записи и очистки содержимого кеша
• Расширение отношений плохо масштабируется
• Вытеснение из кеша неэффективно
• При вытеснении из кеша замещаются неправильные буферы

Java - наиболее часто используемый язык программирования в мире. Как же он поддерживается в PostgreSQL? Какие в нем есть подводные камни и каковы лучшие практики? Java продолжает развиваться, как это сказывается на ее использовании в PostgreSQL?

Несмотря на солидный возраст языка Java, он силен как никогда. Фактически, это язык программирования мира enterprise. И с выхода Java 8, он вернулся в мир стартапов и open source. И сейчас Java становится наиболее распространенным языком для обращения к PostgreSQL.

В этом докладе будет разобрано, как была в прошлом, и, что важнее, как в настоящем, организована работа с PostgreSQL из Java: JDBC, PL/Java и другие, реже используемые средства.

Затем мы заглянем в будущее, чтобы понять, что сейчас ещё разрабатывается, как например новый реактивный драйвер Phoebe для доступа из Java в PostgreSQL, ориентированный на кластеры, конвейерные запросы и полностью асинхронный не JDBC интерфейс. Рассмотрим также, что должно быть сделано на серверной стороне, чтобы Java могла стать основным языком серверного программирования для PostgreSQL.

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.