PGConf.Russia 2022

Традиционные дисковые базы данных имеют врожденное физическое ограничение по сравнению с In-Memory СУБД в виде подсистемы хранения, которая даже в случае All-Flash NVMe на порядки более медленная, чем оперативная память CPU. Это особенно критично для развития приложений бизнес-аналитики и OLAP-сценариев на дисковых СУБД. Есть достаточное количество примеров ускорения традиционных СУБД, в том числе и PostgreSQL, которые мы рассмотрим, и предложим новый, Storage-центричный подход к аппаратному ускорению дисковых баз данных.

Использование временных таблиц в PG несет дополнительные проблемы использования ресурсов сервера и скорости работы запросов. Но бывает, что без них никак не обойтись, особенно при миграции кода с MS SQL, если первичный код их активно использовал при наличии логики на уровне БД. Доклад посвящен проблемам использования временных таблиц при переходе с MS SQL и подходам к их решению стандартными возможностями PG в зависимости от сценариев в коде.

Репликация - один из важных механизмов, призванный обеспечить отказоустойчивость и масштабируемость базы данных. В нашей практике мы регулярно сталкиваемся с проблемой низкой производительности репликации. Это побудило нас исследовать факторы, влияющие на скорость физической репликации. В этом докладе я расскажу о полученных результатах исследования. Также покажу, как менялась производительность репликации на разных версиях PostgreSQL.

Поговорим про то как можно изменить записи в БД без апдейтов, спустимся на самый нижний из всех возможных уровней, посмотрим, что может случиться, если вносить изменения в файлы данных в разных режимах работы.