PGConf.Russia 2021

Mamonsu — это активный агент мониторинга для PostgreSQL, исполненный на базе zabbix. Новое мажорное обновление Mamonsu 3.0 включает в себя новые метрики, больше возможностей для визуализации данных с помощью zabbix screens, улучшенный функционал специальных инструментов Mamonsu для взаимодействия с СУБД. Помимо обзора нового функционала в докладе также затронем нюансы обновления на новую версию.

Расширение pg_profile предназначено для анализа исторической нагрузки в базах данных Postgres. Его главной особенностью является экстремальная простота установки и использования - оно не требует для работы ничего кроме самой СУБД и любого планировщика заданий. Расскажу о новых возможностях расширения pg_profile и о новых статистиках, доступных в Postgres 14. У pg_profile есть расширенная версия, доступная в базах данных PostgresPro, главным образом, она отличается поддержкой расширения pgpro_stats. Расскажу какие дополнительные возможности это дает. Кроме того, обсудим некоторые существующие проблемы и перспективы дальнейшего развития Postgres в части мониторинга потребления ресурсов.

Без резервного копирования эксплуатация PostgreSQL недопустима. Постоянный рост количества кластеров PostgreSQL в эксплуатации создает всё новые и новые проблемы и вскрывает узкие места в выбранной схеме резервного копирования. Мы обсудим наш опыт эксплуатации pg_probackup в этих условиях.

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.