PGConf.Russia 2021

Отлаживая взаимодействие с базой данных мы регулярно сталкиваемся с зависающими или подозрительно долго выполняющимися запросами. Как узнать степень завершённости, диагностировать ошибки в написании или выполнении, не убивая уже запущенный процесс? Модуль pg_query_state - open source расширение PostgreSQL, позволяющее в реальном времени увидеть план запроса, а также статистику по каждому этапу его выполнения, чтобы своевременно выявить и воздействовать на причину проблемы. Я расскажу про уникальные возможности применения функции pg_query_state, перспективы её использования в сочетании с существующими инструментами мониторинга и создание прогресс бара выполнения запроса на её основе.

Расширение TimescaleDB позволяет превратить старый добрый Postgres в настоящий распределенный кластер для хранения time series данных с сохранением реляционной модели, удобного SQL и проверенной временем экосистемы. А дополнительные возможности такие, как непрерывные материализованные представления и компрессия данных, позволяют строить поистине мощные телематические хабы.

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.

Создание полностью импортозамещенной компоненты государственной информационной системы на примере ПУР КС - подсистемы "Электронного бюджета", ключевой государственной интегрированной информационной системе управления общественными финансами. В презентации представлена архитектура подсистемы, история оптимизации производительности и описание мониторинга. Докладчик расскажет о плюсах и сложностях использования импортозамещённой системы для госсектора, а также о нюансах, которые стоит учесть ведомствам при внедрении open source решений и решений российских разработчиков.