Производительность и эксплуатация Postgres

Когда вы оптимизируете Postgres, обычно вопросы эксплуатации оказываются задвинуты на обочину. Каким образом наладить autovacuum? Почему bloat? Из-за чего я получаю IO spikes? Как мне заставить RDS правильно себя вести?! Почему коммиты при репликации происходят так медленно? Ответ на все эти вопросы лежит в понимании взаимосвязи между надлежащей эксплуатацией Postgres и его производительностью. Приглашаю присоединиться к увлекательному 3-часовому путешествию по хитрому миру отладки Postgres!

Как мы выбирали среди patroni, stolon, repmgr для нашего отказоустойчивого Постгреса

Для одного из наших проектов понадобилось решать задачу построения отказоустойчивой БД, желательно к тому же географический распределенной.

Первое на что мы посмотрели - это облачные решения от большой тройки, однако, стоимость их эксплуатации превзошла все наши скромные ожидания. К тому же у нас есть всякие штуки вроде экстеншенов и londiste репликации, и они не совместимы с тем, что предлагают облака.

В докладе я расскажу о том, почему мы остановились на patroni, на какие грабли наступили и какие у него есть неочевидные, но прикольные штуки, которые сильно облегчают жизнь.

Настройка автопланировщика с использованием цикла обратной связи

При OLAP и пакетной обрабокте данных часто наблюдается ситуация, что чем сложее запрос (содержит много джойнов, фильтров и аггрегативных функций), тем выше вероятность ошибок в оценке количества строк, в результате чего планировщик выбирает неэффективный план исполнения запроса.

Для того, чтобы решить эту проблему, я разработал инструмент под названием pg_plan_advsr - это расширение для PostgreSQL, которое исправляет ошибки оценки путем неоднократного возвращения в планировщик информации, собранной в ходе исполнения запроса.

Расширение содержит три фичи:

1. Автоматическая оптимизация плана запроса за счет неоднократного возвращения информации о ходе выполнения запроса в планировщик.
2. Сохранение всех выработанных при оптимизации планов запросов в таблицу истории.
3. Создание и сохранение хинтов оптимизатора с тем, чтобы иметь возможность воспроизвести выработанные планы исполнения запросов в процессе настройки.

Я верифицировал эффективность pg_plan_advsr путем запуска join order benchmark (JOB) на PG 10.4, в ходе чего наблюдалось сокращение времени исполнения запроса до 50% от первоначального. Таким образом, расширение будет полезно пользователям, который хотят настроить планировщик для OLAP и пакетной обработки данных.

В ходе презентации я расскажу о следующие моментах:

• Принципы построения и архитектура pg_plan_advsr.
• Подробная информация о результатах тестирования JOB.
• Направления улучшений в будущем.
• Совместное использование расширений aqo и pg_plan_advsr together (экспериментальное).

NoSQL/PL: Программирование на не SQL-образных процедурных языках

Мастер-класс по Server-Side разработке на процедурных языках PL/Perl ,PL/Python, PL/v8 в PostgreSQL и PostgresPro. Вы узнаете не только, для чего они нужны, но и как ими правильно пользоваться, и каких результатов можно достичь благодаря им.