PGConf.Russia 2022

Мы ранее рассказывали про внутренне устройство Авито, где и как хранятся ваши объявления, как эти объявления попадают в поиск. За последние 3-4 года очень много изменилось в Авито, мы избавились от использования логической репликации, использования standby для читающей нагрузки, практически отказались от хранимых процедур, избавились от самописного failover решения, мигрировали все объявления в шардированную базу данных, практически "распилили" монолит и перешли на разработку в микросервисах. Расскажу о причинах такого развития, проблемах с которыми столкнулись, и текущем положении дел.

Многие литературные произведения заканчиваются свадьбой, а про дальнейшую жизнь героев читателю скупо сообщают, что они жили долго и счастливо. В 2019 распределенное серверное приложение, работающего 24/7 на полигоне 16 железных дорог от Калининграда до Хабаровска плюс несколько БД центрального уровня, было перенесено с Oracle 11g SE на ванильный PostgreSQL 11.9. Но наша история не закончилась на успешном импортозамещении - жизнь продолжалась и порой преподносила сюрпризы. Мы столкнулись с некоторым количеством эксплуатационных проблем, часть из которых удалось решить за счет реорганизации данных, часть - за счет изменения хранимых процедур, а еще часть - за счет изменения парамеров PostgreSQL. Решение наших проблем было бы невозможным без встроенной в приложение системы логирования и профилирования. Доклад посвящен примерам успешного диагностирования и решения проблем с производительностью приложения для БД PostgreSQL, все взаимодействие с которым осуществляется только через слой хранимых процедур.

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.

В докладе я расскажу о новом методе для быстрого создания GiST индекса в PostgreSQL 14, какие проблемы были выявлены при добавление поддержки нового метода в PostGIS и как они будут решены в будущем. Так же в докладе будет обзор нововведений PostGIS 3.2.