PGConf.Russia 2023

My presentation "Explaining the Postgres Query Optimizer" covers the details of query optimization, optimizer statistics, joins, and indexes. This talk covers 40 other operations the optimizer can choose to handle complex queries, large data sets, and to enhance performance. These include merge append, gather, memoize, and hash aggregate. It explains their purpose and shows queries that can generate these operations.

This is a new talk; draft slides are at https://momjian.us/main/writings/pgsql/beyond.pdf

Исторически PostgreSQL используется для транзакционной (OLTP) нагрузки. На это указывает строчное хранение данных и невозможность (или сложность) в организации распределённого исполнения запросов по канонам MPP (massive parallel processing) систем. Однако вследствие расширяемости ядра PostgreSQL (прежде всего, появления интерфейса подключаемых методов доступа) и либеральной лицензии (сходной с BSD) на свет появились различные форки и расширения, которые позволяют эффективно организовать обработку больших массивов данных для запросов аналитического толка.

В текущем докладе планируется дать исчерпывающий обзор форка Greenplum и расширений Citus и TimescaleDB с точки зрение разработчика по основным признакам (фичам) аналитических СУБД - колоночное хранение, сжатие данных, распределённая обработка и др. Результаты данного обзора будут полезны архитекторам, выбирающим СУБД для аналитики под свою систему.

Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.

В докладе рассмотрены мультитранзакции, в каких случаях они "появляются", как их мониторить и проверять. Возможные проблемы с переполнением счетчика мультитранзакций и описана проблема отсутствия файла в pg_multixact/offsets при восстановлении из резервной копии.