PgConf.Russia 2019

В мире программирования особняком стоит создание исходного кода для "процедурных расширений" баз данных. Большинство СУБД предлагает процедурные языки и "хранимые процедуры" для создания процедурных расширений. В Postgres количество поддерживаемых официально и не очень процедурных языков уже перевалило за десяток.

Традиционно на хранимые процедуры возлагают множество задач: трудно устоять перед соблазном исполнить операцию над данными непосредственно в хранилище, особенно в Enterprise разработке. Такой подход довольно быстро приводит к размазыванию бизнес-логики по телу хранимых процедур и резко повышает стоимость поддержки и развития системы в целом.

Особенности жизненного цикла хранимых процедур затрудняют применение стандартных инструментов и практик по контролю изменений. Необходимо адаптировать работу с хранимыми процедурами к стандартам Change Management, оставаясь в рамках привычных для разработчика действий.

Мы рассмотрим проблемы разработки процедурных расширений и обсудим решения, которые мы реализуем в IDE XOBOT.

Рассмотрены особенности разработки и некоторые варианты реализации бизнес-логики высоконагруженных web-приложений на базе хранимых процедур в парадигме широкого применения Common Table Expression запросов.

Многие специалисты, обслуживающие СУБД не любят эти три буквы - ORM, потому что не раз видели сгенерированные многоэтажные запросы для простейших операций. Однако, практика показывает, что источник проблемы - не ORM, а разработчики, не умеющие ими пользоваться. В этом докладе я расскажу основные принципы, как писать код для ORM, генерирующий «хорошие» запросы, а также покажу «плохие» примеры кода, и что из них получается на выходе. Основные идеи – при написании кода мыслить в SQL, научиться заранее видеть, какой запрос будет сгенерирован. Но даже обретя такой навык нужно всегда проверять выходной SQL для сложных запросов. Приведу конкретный пример, когда незначительное изменение в ORM-логике меняет объём выходного SQL в десятки(!) раз. Расскажу о дополнительных инструментах и хитростях. А именно – отключение трекинга, конструкция Include, разный синтаксис для JOIN, как получить больше данных за меньшее число запросов, как эффективно писать запросы с группировкой, и зачем нужны проекции. Не обойду стороной и случаи, когда эффективно решить задачу средствами ORM не получается (например, запросы с рекурсией). Кроме SELECT-запросов немного расскажу о средствах Batch-Update/Delete, позволяющих обновлять и удалять данные средствами ORM без загрузки на клиент. Несколько слов будет и о вставке – как заставить ORM быстро вставлять большие объёмы данных через Multi-Insert и COPY. Будет упомянуто и о поддержке в ORM специфичных для PostgreSQL типов данных – массивов, hstore и jsonb. Может возникнуть вопрос – а есть ли вообще смысл использовать ORM, раз нужно столькому научиться. Преимущества их использования есть, и об этом тоже будет сказано. Все примеры будут на технологии Entity Framework для платформ .Net Core и .Net Framework на языке C#. Для Hibernate/NHibernate могут быть отличия в некоторых тонкостях, но основные принципы те же, поэтому доклад будет полезен разработчикам, использующим различные технологии.

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.