title

text

Иван Чувашов
Иван Чувашов ООО Calltouch DBA
16:50 26 октября
45 мин

Неожиданности PostgreSQL, которые украдут вашу ночь

Мы эксплуатируем большие базы данных PostgreSQL, суммарный объем которых превышает 180ТБ. На каждый инстанс кластера приходится нагрузка не менее 15 тыс запросов в секунду. Эти обстоятельства, во-первых, накладывают определенные ограничения на классические подходы накатки изменений в структуре баз данных. А во-вторых, в администрировании баз данных сильно снижается право на ошибку. Ведь небольшая ошибка или неточность может привести к тому, что ближайшая ночь станет бессонной) В своем докладе я расскажу про существующие у нас ограничения на "доставку" изменений в продуктовую среду, про неклассическое поведение базы данных под нагрузкой и вообще про PostgreSQL.

Слайды

Чувашов Иван - Неожиданности PostgreSQL, которые украдут вашу ночь.pptx

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • В
    Виталий Богданов АО «Байкал Электроникс» Директор по развитию
    22 мин
  • Александр Никитин
    Александр Никитин ЗАО ЦФТ Администратор баз данных
    22 мин

    Работа с запросами с точки зрения DBA

    Работа с запросами может внести огромный вклад в производительность сервера БД. В своём докладе я расскажу о том, какие инструменты мы используем, а также разберу некоторые примеры, которые встречались в нашей практике. Доклад будет интересен администраторам и разработчикам, которые хотели бы познакомиться с приёмами, которые мы используем в повседневной работе.

  • Александра Кузнецова
    Александра Кузнецова Postgres Professional Младший разработчик
    22 мин

    Новые возможности Mamonsu 3.0

    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.

  • Олег Бартунов
    Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
    Никита Глухов
    Никита Глухов Postgres Professional Старший разработчик
    45 мин

    Элегантный поиск ближайших соседей в PostgreSQL

    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.