PgConf.Russia 2019

PostgreSQL предоставляет возможность создания временных таблиц. Хотя временная таблица доступна только для сессии, которая ее создала, и удаляется по окончании этой сессии, вся информация о ней хранится в системном каталоге PostgreSQL. С этим связаны несколько проблем, которые затрудняют или делают невозможным использование временных таблиц в некоторых случаях. Есть различные попытки решения этой особенности, в том числе в нашей компании. Но они пока не увенчались успехом, главным образом из-за движка PostgreSQL. В докладе я хочу рассказать о довольно простом и небольшом расширении pg_variables. Оно позволяет создавать табличные переменные наряду со скалярными. Я расскажу, в каких случаях оно может заменить временные таблицы, какие у него есть достоинства и недостатки.

Доклад посвящен продолжению проекта по переводу нашей системы электронного документооборота «Приоритет» с MS SQL на Postgres. Будут затронуты технические решения и моменты переписывания с T-SQL на plpgsql, оптимизации результативного кода и переноса данных. Дополнительно рассмотрим аспекты тестирования производительности с точки зрения поиска «плохого кода» pgplsql как кандидата на оптимизацию. Основная задача презентации - ответить на вопрос: "У нас так на T-SQL - как это перенести на PG?". Доклад предназначается для начинающих разработчиков на Postgres и является продолжением предыдущего доклада сделанного на конференции в 2017 (https://youtu.be/v6_4Szr8t14).

Shared_buffers = 25% – это много или мало? Или в самый раз? Как понять, подходит ли эта – довольно устаревшая – рекомендация в вашем конкретном случае?

Пришло время подойти к вопросу подбора параметров postgresql.conf "по-взрослому". Не с помощью слепых "автотюнеров" или устаревших советов из статей и блогов, а на основе:

1. строго выверенных экспериментов на БД, производимых автоматизированно, в больших количествах и в условиях, максимально приближенных к "боевым",
2. глубокого понимания особенностей работы СУБД и ОС.

Используя Nancy CLI (https://gitlab.com/postgres.ai/nancy), мы рассмотрим конкретный пример – пресловутые shared_buffers – в разных ситуациях, в разных проектах и попробуем разобраться, как же подобрать оптимальную настройку для нашей инфраструктуры, БД и нагрузки.

В докладе будут рассмотрены детали реализации автовакуума и практические выводы, следующие из них. Будет также дан краткий обзор патчей для автовакуума, которые рассматриваются сообществом разработчиков на данный момент и возможно будут включены в следующие версии PostgreSQL.