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.

Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)

В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.

Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.

В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:

• моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
• интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
• сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).

Развёртывание PostgreSQL-кластера с балансировщиком запросов и мониторингом в Kubernetes

Kubernetes - это платформа оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерами приложений. В настоящее время все больше и больше приложений развертываются в контейнерах на Kubernetes.

Есть несколько решений для запуска кластера PostgreSQL на Kubernetes. Однако эти решения не предусматривают балансировку нагрузки. В этом выступлении я покажу вам, как объединить PostgreSQL-оператор с Pgpool-II для развертывания в Kubernetes кластера PostgreSQL с возможностью балансировки нагрузки.

Мониторинг - очень важная часть для любого реального продакшна. Хотя Kubernetes предоставляет базовый способ мониторинга состояния кластера PostgreSQL, этого недостаточно для управления кластером PostgreSQL в продакшне. Важным улучшением версии Pgpool-II 4.2 является возможность вывода более полезной статистики кластера PostgreSQL. В этом докладе я объясню, как отслеживать и визуализировать статистику кластера PostgreSQL в Prometheus для расширенного мониторинга кластера.

PostgreSQL и стандарты SQL

PostgreSQL - одна из СУБД, в наибольшей степени соответствующая стандартам. В этом докладе будет рассмотрено влияние Постгреса на стандарт SQL и фичи из стандарта, которые были релизованы в Постгресе, в том числе фичи, планирующиеся в 14й и последующих версиях.