Аналитические open-source решения на базе PostgreSQL

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.

Поддержка пакетов Oracle (packages) в СУБД Postgres Pro 15 Enterprise

Одной из основных проблем при миграции с СУБД Oracle на PostgreSQL, являются пакеты PL/SQL.

В СУБД PostgreSQL отсутствует такой функционал - это приводит к необходимости переписывания (вплоть до его редизайна!) кода Oracle PL/SQL на PL/pgSQL.

В новой версии своего флагманского дистрибутива Postgres Pro 15 Enterpise компания Postgres Pro добавила поддержку функциональности пакетов: расширен синтаксис PL/pgSQL и добавлены новые механизмы в среду выполнения хранимых процедур. В докладе речь пойдет идет о поддержке функциональности пакетов в Postgres Pro 15 Enterpise: - группировка типов переменных процедур и функций в пакет; - поддержка секции инициализации пакетов; - поддержка глобальных переменных пакета доступных в течении всей "жизни" сессии.

Также в докладе будут рассмотрены особенности миграции пакетов из Oracle в СУБД Postgres Pro Enterprise.

Вакуумотерапия: лечим хронические заболевания БД

После импортозамещения и перехода с СУБД Oracle на PostgreSQL мы столкнулись как с "детскими" болезнями нашего приложения на новой СУБД, которые успешно вылечили, так и с "хроническими заболеваниями", с которыми пришлось разбираться существенно дольше. Одной из наиболее запомнившихся проблем стала проблема деградации производительности, которая, как выяснилось, была вызвана недостаточным вакуумированием нашей БД. Опыт осознания и решения этой проблемы предлагается вашему вниманию в виде практических рекомендаций по борьбе с эффектом bloat для таблиц и индексов БД, а также настройке VACUUM/autovacuum PostgreSQL.

Практические примеры по оптимизации запросов в PostgeSQL

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.