VOPS: Векторное расширение Постгреса

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.

Разработка дельта-копий в WAL-G

WAL-G - простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность - дельта-копии. Дельта-копии WAL-G (где это возможно) хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В этом докладе я расскажу о том, как эту особенность разрабатывал.

Наиболее важным и сложным, как ни странно, являлся вопрос интерфейса: WAL-E - простой и понятный, это свойство хотелось сохранить в первую очередь. Технические детали реализации также готовили несколько неожиданных открытий. Кроме того, хотелось бы обсудить перспективы развития технологии и поговорить о взаимодействии и координации со стороны разработчиков инструментов резервного копирования.

Хроники 1Сников: миграция с Windows+1С+PostgreSQL на Linux+1C+PostgreSQL

Во что может вылиться желание не платить за винду 1С-нику? Есть ли жизнь без COM-а (консоли сервера 1С нет, но есть RAS; ODBC из 1С как вызывать)? Гарем постгресов, адресация и нюансы. i9-7900x и Linux, жизнь без turboboost 3. Планирование дисковых ресурсов. Как побороли падения OC CentOS.

Давайте отключим vacuum?!

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.