PGConf.Russia 2018

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum. По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам vacuum, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про вакуум. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум - главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.

В последнее время PostgreSQL все чаще используется для Enterprise. Наша компания Ingram Micro Cloud была одной из первых, кто сделал это. Мы уже много лет используем PostgreSQL в качестве основной СУБД для наших продуктов. В докладе мы хотим рассказать об эволюции нашего High Availability (HA) кластера PostgreSQL: как мы в сжатые сроки внедряли решение на pgpool-II, писали failover сценарии, тестировали Postgres-XL и придумывали необычные конфигурации Stolon. Немного поговорим о проблемах балансировки нагрузки, пуллинга соединений и бекапировании.

PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

Хранение бинарных данных в таблицах базы данных иногда является хорошим решением для конкретного проекта. Но иногда, в силу изменения условий или недостаточной проработки решения, такое хранение становится настоящей головной болью. И даже если есть понимание, как и где нужно разместить такие данные, переход к новым решениям зачастую очень не прост, часто требуется доработка в прикладном коде и останов системы для миграции. В докладе представляется частное решение подобной проблемы. Разработанный extension позволяет освободить базу от таких данных, перекладывая бинарные данные в хранилище Ceph и не только. Причем прозрачно для приложений.