PGConf.Russia 2024

В 2023 году было анонсировано рекордное количество новых векторных баз данных. Mы расскажем о феномене векторных баз данных, раскроем суть этого явления и продемонстрируем, как векторные СУБД решают проблему производительности операций с векторами больших размерностей, и что препятствует реляционным базам данных конкурировать с ними в настоящее время. Несмотря на общий интерес к векторным базам данных, есть мнение о том, что существующие реляционные СУБД скоро смогут эффективно поддерживать операции с многомерными векторами, сохраняя традиционно богатый функциональный набор, что особенно важно для корпоративных пользователей. Например, для PostgreSQL уже созданы несколько расширений для работы с многомерными векторами, таких как pgvector, diskann, а также несколько коммерческих вендоров PostgreSQL объявили о поддержке работы с векторами. Мы рассмотрим используемые в этих расширениях алгоритмы, остановимся на недостатках и покажем возможные пути их улучшения.

Утилита анализа производительности pg_profile получила возможность отслеживания истории аномальных состояний сессий. Для этого был реализован новый механизм промежуточных снимков. В докладе я расскажу о возможностях нового механизма и перспективах его дальнейшего развития.

В greenplum используется отличный от PostgreSQL подход для сбора статистики выполнения запросов: вместо pg_stat_statements - командный центр. Командный центр - отдельное приложение. А значит нет необходимости хранить статистику в разделяемой памяти. Но нужно отправлять ее отдельному процессу. Расскажу: - как мы его реализовали; - почему использование grpc в postgreSQL - плохая идея и с какими еще проблемами мы столкнулись; - какие хуки было бы неплохо добавить в postgreSQL; - как не тормозить на отправке данных; - какие новые возможности появляются у отдельного приложения.

В докладе представлен обобщённый опыт компании ЕДИНЫЙ ЦУПИС в вопросах оптимизации OLTP-запросов: • Как идентифицировать причины перегрузки сервера. • Какие настройки помогают улучшать планы и ускорять запросы, которые и так работают быстро. • Как лучше подготовить индексы и сами запросы. Также будут рассмотрены различные примеры деградации производительности из практики.