title

text

Alicja Kucharczyk
Alicja Kucharczyk Microsoft EMEA Global Blackbelt OSS Data Tech Specialist
Sushant Pandey
Sushant Pandey Microsoft 500032
: декабря
22 мин

История одной миграции

В данном рассказе мы хотим рассказать о том, как команда Microsoft, созданная из двух различных команд, работала над проектом, решала проблемы миграции, используя ora2pg, и смогла доказать, что Postgres Single Server может демонстрировать хорошую производительность наравне с Oracle Exadata. Мы расскажем о наших методах работы, а также о ряде основных проблем технического характера, с которыми мы столкнулись, включая миграцию выражений BULK COLLECT, иерархических запросов, курсорных выражений REF CURSOR и других, более сложных конструкций Oracle.

Наша история о практическом подтверждении гипотезы, которое доказало, что Postgres может демонстрировать такую же производительность, как Oracle Exadata. Схема мигрируемой БД была не самой простой. Скорее, наоборот. Код был нагружен динамическими запросами, выражениями BULK COLLECT, вложенными циклами, операторами CONNECT BY, глобальными переменными и множеством зависимостей. Инструмент Ora2pg очень помог нам с преобразованием схемы БД, но всё равно осталось много работы, которую можно было сделать только вручную. Оценки, которые мы получили благодаря инструменту, также оказались очень далеки от истины, поскольку требовалась не просто миграция кода, а изменение его архитектуры. В рамках нашего доклада мы рассмотрим следующие подтемы:

  • Как (не) работают оценки
  • Как мы справились с миграцией выражений BULK COLLECT
  • Почему мы избавились от выражений REF CURSOR
  • Как мы застряли на фазе тестирования одного из пакетов и как помощь друга помогла нам в решении этой проблемы.
  • Как мы справились с иерархическими запросами и детализацией иерархии

Видео

Другие доклады

  • Игорь Косенков
    Игорь Косенков Postgres Professional Администратор БД
    90 мин

    Отказоустойчивый кластер PostgreSQL с помощью crmsh

    В некоторых дистрибутивах ОС отсутствует утилита настройки pcs для создания отказоустойчивого кластера PostgreSQL. В этом случае нам поможет утилита crm из пакета crmsh. Она сложнее в использовании, но такая же мощная и эффективная.

    В своем мастер-классе я покажу, как этой утилитой пользоваться, а также настрою отказоустойчивый кластер в разных конфигурациях.

  • Андрей Лепихов
    Андрей Лепихов Postgres Professional Программист
    22 мин

    Постгрессовый планнер с памятью

    Постгрес умеет строить оптимальные планы запросов для большинства практических случаев. Однако иногда, по объективным причинам, для сложных запросов или из-за ошибок в самом планнере, он может ошибаться и выдавать неоптимальный план. Из-за этого, время выполнения такого запроса может возрастать в десятки раз. Если запрос выполняется часто, то из раза в раз этот запрос выполняется дольше, чем мог бы, и СУБД в целом выдает меньший TPS. Если планнер сможет фиксировать свои ошибки и учитывать их при последующем планировании того же запроса, то это позволит улучшать характеристики СУБД в процессе её эксплуатациии. Мы представляем результаты разработки расширения для СУБД PostgreSQL, которое хранит историю выполнения запросов и реализует рекомендательный механизм для планнера. Показываем, как знание о ранее выполнявшихся запросах позволяет улучшить выполнение последующих.

  • Kohei KaiGai
    Kohei KaiGai HeteroDB Главный архитектор и генеральный директор
    45 мин

    GPU-версия PostGIS и индекса GiST

    В рамках данного доклада мы представим GPU-версию PostGIS и индекса GiST, которую мы разработали в качестве новой функциональности PG-Strom.

    Сегодня наши устройства (например, мобильные телефоны) динамически генерируют геолокационные данные. Это часто используют для маркетинга на основе местоположения устройства, доставки push-уведомлений, оповещения о чрезвычайных ситуациях, и так далее. Люди часто используют технологию GIS для получения данных о пользователях, находящихся в данный момент в данном месте. Даже если определения географических областей представляют собой сложные многоугольники, функции PostGIS могут генерировать правильные пересечения, однако это часто требует интенсивных вычислительных нагрузок. Графический процессор (GPU) был разработан для массовых параллельных вычислений с тысячами ядер на чип и более. Мы разработали расширение PG-Strom для частичного выполнения SQL-запросов на устройствах GPU. В новом релизе PG-Strom v3.0 будет добавлена поддержка для нескольких функций PostGIS и GiST-индексов для выполнения ресурсоёмких вычислений с обработкой геолокационных данных.

    В рамках этого доклада мы расскажем о создании этой технологии, её использовании, реализации и представим результаты сравнительного тестирования для GPU-версии PostGIS и GiST-индекса.

  • Андрей Зубков
    Андрей Зубков Postgres Professional Руководитель группы систем мониторинга
    45 мин

    Анализатор исторической нагрузки pg_profile/pgpro_pwr и его новые возможности

    Речь пойдет о простом инструменте стратегического анализа исторической нагрузки. Расширение предназначено для поиска проблем производительности в базах данных Postgres. Расскажу о принципах работы расширения, его применимости, возможностях и развитии. У pg_profile появилась расширенная ветка pgpro_pwr, предназначенная для работы в дистрибутивах PostgresPro с расширенным набором статистик производительности. Покажу на простых примерах преимущества, доступные в базах PostgresPro Enterprise Edition и PostgresPro Standard Edition.