PGConf.Russia 2023

Импортозамещение не началось в прошлом году после всем известных событий. Его старт датируется 2014 годом. Именно с этого года государственные и окологосударственные компании начали прорабатывать вопрос перехода на рекомендованное ПО. Одна из таких компаний и обратилась к нам еще в 20-м году с проектом перехода с Oracle на PostgreSQL. Данный проект был призван решить накопившиеся архитектурные проблемы (не оптимальное хранение телеметрических данных, сама СУБД работала внутри виртуальной машины), оптимизировать использование дискового пространства (освободить основное хранилище, отладить сохранение архивных данных, обеспечить корректное резервное копирование). Так как система заказчика должна работать бесперебойно 24/7, то требовался переход с одной СУБД на другую без простоев, с одновременной работой обеих для обеспечения пошагового перевода подсистем и возможности контролировать корректность данных. И, само собой, работы нужно было завершить как можно быстрее.

В докладе расскажем, как нам удалось решить этот кейс.

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.

Я думаю, что каждый администратор баз данных в своей работе сталкиваемся с "тяжелыми" запросами. И возникает вопрос, а можно ли вообще ускорить работу этого запроса? Может быть, даже и оптимизировать такие запросы невозможно? Или время на переработку этого запроса будет существенно больше, чем выигрыш от производительности этого запроса. В своем докладе я рассмотрю несколько подходов к ускорению запросов и на практических примерах покажу оптимизации, которые использую в своей работе.

----------------------------------------QUERY PLAN--------------------------------------------
Hash Join
  Hash Cond: (Subject = GEQO)
   -> Hash Join
        Hash Cond: (Задача оптимизатора = выбрать наилучший план выполнения запроса)
        -> Seq Scan on Количество потенциальных планов экспоненциально растет при увеличении числа таблиц в запросе
        -> Hash
              -> Seq Scan on PostgreSQL решает эту проблему с помощью использования генетического оптимизатора (GEQO)
  -> Hash
        -> Seq Scan on Темы доклада:
              Filter: ((Что такое GEQO) AND (Достоинства и недостатки) AND (Принцип работы))
(10 rows)