PGConf.Russia 2018

Тема подключаемых хранилищ для PostgreSQL стала уже притчей во языцех. Период споров о том, нужны ли подключаемые хранилища, или нет закончился. Позиции скептиков, говорящих, что подключаемые хранилища не нужны, поскольку являются источником неконсистентного поведения СУБД, заметно ослабли после критики реализации MVCC в PostgreSQL со стороны Uber'а. Стало понятно, что подключаемые хранилища нужны как-минимум для альтернативной реализации MVCC через undo-лог, и это стало одним из ориентиров для проектирования интерфейса.

На текущий момент работа над подключаемыми хранилищами перешла в практическую плоскость: ведётся тред, в котором несколько человек разрабатывают набор патчей, и ещё больше делают ревью.

В данном докладе будут рассмотрены следующие вопросы:

• обзор получившегося интерфейса для подключаемых хранилищ;
• изменения в ядре PostgreSQL, которые потребовались для реализации данного интерфейса;
• текущие и потенциальные применения данного интерфейса, включая heap с undo-логом и in-memory OLTP движок;
• текущее состояние патчей и перспектива их принятия в ядро;
• дальнейшее развитие интерфейса с целю расширения возможностей подключаемых хранилищ (columnar, index-organized, LSM и т.д.).

Многие из нас знают о том, что именно MVCC обеспечивает многопользовательский доступ к данным во многих реляционных базах данных, которые гарантируют согласованность и изолированность транзакций. Но именно глубокое понимание реализации этого механизма в PostgreSQL позволяет нам лучше понимать процессы, происходящие в базе, проектировать логику работы приложений и структуры таблицы, чтобы быть наиболее эффективными в мире высоких нагрузок. На примере одного из процессов в нашем продукте мы разберемся в том, как реализована MVCC в PostgreSQL и раскопаем одну из особенностей, когда казалось бы, несвязанные активности могут влиять друг на друга.

СУБД Постгрес успешно используется во многих OLTP приложениях, выполняющих большое число простых запросов. Но для аналитики, требующей обработки большого количества данных, Постгрес на порядки отстаёт от специализированных СУБД, оптимизированных для массовой обработки данных. Скорость работы Постгреса для OLAP запросов сдерживается следующими факторами:

• Большие накладные расходы на распаковку записей.
• Затраты на интерпретацию запроса (Постгрес интерпретирует план выполнения запроса)
• Поддержка работы с абстрактными типами
• Недостатки PULL модели выполнения запроса
• Издержки MVCC

Все эти проблемы могут быть в большой степени решены за счёт использования векторного исполнителя запросов, который за одну операцию в состоянии обработать целый блок (вектор) значений. В этом докладе описывается способ добавления векторных операций в Посгрес, с помощью стандартного механизма расширения Посгреса, без внесения изменений в ядро. Такие механизмы Посгреса как UDT (определяемые пользователем типы), FDW (абстракция внешнего поставщика данных), расширения исполнителя запросов позволяют реализовать в Постгресе вертикальный таблицы, с которыми можно работать как с обычными таблицами. Но на порядки быстрее благодаря использованию векторных операций.

Сравнение возможностей PostgreSQL и MS SQL для работы с 1С. Что даёт pg_restore для 1С-ника. Результаты нагрузочного тестирования "Восстановления последовательности партионного учёта" на базе 1С размером более 1 ТБ. 2 года, 500+ баз 1С, 4ТБ данных, Каскадная репликация - История одного Production 1C