Ускорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM

Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.

До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.

В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.

Оптимизация производительности PostgreSQL

PostgreSQL - одна из лидирующих технологий среди СУБД с открытым исходным кодом. По умолчанию конфигурация PostgreSQL не подходит для конкретной рабочей нагрузки. Эта дефолтная конфигурация PostgreSQL рассчитана на то, чтобы пользователь мог запустить Postgres на любой системе, используя минимум ресурсов. Следовательно, установленный на высокопроизводительной машине экземпляр PostgreSQL в конфигурации по умолчанию не даст оптимальной производительности, потому что машина настроена так, чтобы использовать все доступные ресурсы. PostgreSQL предоставляет возможности для настройки СУБД под вашу рабочую нагрузку и характеристики вашего оборудования. Помимо PostgreSQL также можно настроить ядро Linux для оптимизации работы СУБД под нагрузкой. В рамках данного мастер-класса мы научимся настраивать некоторые параметры PostgreSQL и посмотрим, какой эффект даёт такая настройка. Однако основной акцент мы сделаем на том, как сконфигурировать Linux для улучшения производительности Postgres. Поскольку в ядре Linux так много параметров, которые можно настроить для более оптимальной работы PostgreSQL, я также поделюсь результатами сравнительного тестирования для разных значений некоторых параметров Linux.

Как преобразовать Postgres в облачную платформу

Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:

• Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
• Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
• Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
• Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
• Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
• Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.

Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!

Сжатие на уровне СУБД в реалиях 1С

В PostgresPro Enterprise есть замечательный механизм сжатия. 2020 год мною был посвящён исследованию этого механизма в реальной работе 1С. Накоплены некоторые статистические данные и конечно тонкости использования и поведения 1С по сравнению с другой популярной СУБД, которыми и хочу поделиться.