PGConf.Russia 2021

Кратко о релевантных технологиях Intel: развитие CPU и в т.ч. возможностей для алгоритмов ИИ, Пирамида памяти скорость/объём > место PMEM, развитие шифрования, Программные инструменты для повышения производительности параллельных вычислений. Пара кейсов внедрения крупных проектов на PG + Intel

С необходимостью эффективного поиска ближайших соседей можно встретиться в разных задачах, например, поиск ближайших к заданной точке объектов на карте. Задача, на непрограммистский взгляд кажущаяся тривиальной (действительно, человек довольно легко справляется с ней глядя на карту) , на самом деле не имеет общего и доступного решения, что приводит к головной боли разработчиков, которые придумывают ad hoc решения (вставляют костыли). Эти решения, обычно некрасивые, портят настроение творческой натуры программиста, которому требуется посещение пивной, чтобы пережить когнитивный диссонанс :)

Действительно, если у человека есть карта, у которой есть определенный масштаб, и характерный размер поля зрения, то у программиста есть только координаты заданной точки и множество точек, которых может быть очень много (миллиарды звезд !), и к которому может идти большое количество конкурентных запросов, причем не только на чтение. Язык SQL позволяет очень красиво записать запрос, но реальный план его выполнения удручает - требуется прочитать всю таблицу, вычислить все расстояния от заданной точки, отсортировать по убыванию и оставить требуемое количество записей. Наличие индексов не спасает, а только приводит к полному обходу поискового дерева и чтения всей таблицы в случайном порядке, что гораздо медленнее простого чтения таблицы.

В действительности, класс задач, в которых требуется эффективный поиск ближайших соседей, гораздо шире задач пространственного поиска, например, задачи классификации, задачи поиска очепяток, кластеризации, дедупликации данных. Все они могут сильно выиграть от поддержки эффективного поиска ближайших соседей в СУБД, которые являются в настоящее время де-факто стандартом хранения данных. Эффективный поиск означает быстрый, конкурентный, масштабируемый поиск и поддержку различных типов данных (возможно, нестандартных), что и было реализовано 11 лет назад в PostgreSQL. Я расскажу про его реализацию, современное состояние и примеры использования.

Когда PostgreSQL только появлялся, значения идентификатора транзакции были выбраны 32х-битными. В то время это казалось запредельным числом - кто в здравом уме будет проводить 4 миллиарда транзакций? Но развитие техники привело к тому, что появились инстансы, где транзакции подбирались к этому пределу. Сообщество разработчиков ответило на это возможностью "оборота" счетчика транзакций (известный как wraparound). Но технический прогресс и рост количества данных поставили PostgreSQL перед новыми вызовами. В докладе я попытаюсь рассказать об этих вызовах, о том, как их можно преодолеть с помощью повышения разрядности счетчика, к каким следствиям это приведет и почему это надо делать сейчас, и почему это не было сделано раньше.

Встроенный механизм партицирования в PostgreSQL активно развивается уже несколько лет, но пока ещё нет волшебной кнопки для превращения обычной таблицы в партицированную. Я расскажу, как внедрить партицирование в production-системе без дополнительного простоя, как правильно подготовить таблицу и приложения, какие ошибки подстерегают DBA. Также будут подробно рассмотрены различные техники переноса данных между партициями, их плюсы, минусы и ограничения.