PGConf.Russia 2023

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.

В процессе эксплуатации баз достаточно больших 1С на СУБД PostgreSQL часто возникают вопросы, ответы на которые не так просто найти даже в документации. Хотелось бы поделиться опытом решения таких вопросов на базе нескольких переводов 1С с MS SQL на PostgreSQL клиентов из рейтинга РБК500. В докладе будут освещены такие моменты как: Как регулировать уровень глубины расчёта статистики и чем это может быть опасно? Как создание явной и неявной временной таблицы может "положить" сервер СУБД и как с этим бороться? В каком случае процесс СУБД будет убит операционной системой из-за перерасхода оперативной памяти и что с этим делать? Чем хорошо когда на одном кластере СУБД одна база, чем плохо когда много баз на одном кластере СУБД? Как быть с ресурсами серверов для сред тестирования и разработки при подходе "1 кластер - 1 база"? Резервное копирование- тонкости разных вариантов снятия бэкапов на PostgreSQL.

Of the relational databases, PostgreSQL is fairly unique in the indexing capabilities it offers. While most of us are familiar with the use of indexes to speed performance when filtering on columns, PostgreSQL indexes can do far more than this.

This talk will focus on cases where difficult problems were solved through the creative use of indexes. Each of these cases is from an episode in my career.

In this presentation, you will learn:

• The general index access methods PostgreSQL supports out of the box
• How the planner uses indexes (only on a high level)
• Functional indexes
• Creative use of Index Only scans.

This is a talk for all audiences. The talk is primarily for beginner to intermediate users, but should have enough information for more advanced users to get some insight or inspiration from the talk as well.

ORM-библиотеки широко используются при разработке бэкенда – примем это как данность. ORM-библиотеки совершенствуются, разработчики учатся на своих и чужих ошибках, и многие научились писать код для ORM, генерирующий вполне оптимальные запросы для типовых операций. Но есть ещё одна проблема ORM – ограниченность инструментов. Особенно это актуально для Postgres, имеющего массу операторов и конструкций (как в ядре, так и в расширениях), выходящих за рамки стандарта SQL.

ORM-библиотека LinqToDb имеет важную особенность: она позволяет очень просто (буквально в одну строку) писать расширения, реализующие любой SQL-оператор или конструкцию. Полнотекстовый поиск, KNN, CTE (в том числе рекурсивные), работа с массивами и jsonb, array_agg и jsonb_object_agg, табличные функции и LATERAL JOIN – всё это без труда можно использовать в ORM, что я и продемонстрирую в данном докладе!