Внутреннее устройство подсистемы ввода-вывода Linux для администраторов PostgreSQL

Вопросы производительность ввода-вывода всегда были на повестке дня DBA всё время, пока существуют базы данных. Объемы данных быстро растут и важно, чтобы чтение с диска, и особенно запись на него, оставалась быстрой.

Для большинства СУБД сравнительно легко найти готовый чеклист по рекомендуемым настройкам Linux для максимизации производительности ввода-вывода, и он, как правильно, действительно хорош. Однако всегда полезно понимать, как и почему эти настройки работают.

В этом докладе будет объяснено, как работает подсистема ввода-вывода в Linux, как страницы данных PostgreSQL попадают с диска в разделяемый буфер и обратно, и с помощью каких механизмов можно управлять этими процессами.

Динамическая компиляция SQL-запросов в PostgreSQL с использованием LLVM JIT

В данный момент в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов применяется интерпретатор, реализующий модель итераторов (Volcano-модель). В то же время можно добиться существенного ускорения, выполняя динамическую компиляцию запроса «на лету». В этом случае можно генерировать код, специализированный для конкретного SQL-запроса, а также применять компиляторные оптимизации, учитывая, что во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Такой подход особенно актуален для сложных запросов, скорость выполнения которых ограничена производительностью процессора.

Мониторинг PostgreSQL в Авито, с примерами

Небольшой доклад о том как Avito собирает и мониторит нагрузку на базы данных. Отправка метрик из хранимых процедур в Graphite. Сбор метрик pg_stat* и отображение их в Grafana. Примеры из жизни.

ВИДЕО

Отказоустойчивый PostgreSQL кластер с Patroni

В современном мире всё больше и больше IT компаний отказываются от традиционных способов хостинга и переносят свои ресурсы в облачные сервисы. Zalando не стала исключением. Взрывной рост компании и переход к модели микросервисов потребовал внести изменения в процесс деплоймента новых инстансов баз данных и решить проблему автоматического переключения в случае выхода мастера из строя. Большинство существующих решений для автоматического переключения требуют предварительной ручной настройки каждого узла до запуска кластера. Такой подход определенно неприемлем в облаках, где ты заранее не знаешь IP адресов всех узлов.