PGConf.Russia 2024

В настоящее время приложения с автоматически генерируемыми запросами получают все большее распространение, однако это приводит к тому, что оптимизаторы современных СУБД из-за некоторых ограничений не могут найти оптимальный план их выполнения. Поэтому это вынуждает выполнять их в течение длительного времени. В основном эта ошибка возникает из-за неправильной оценки мощности, что еще хуже, ошибка может повторяться оптимизатором снова и снова. В нашем повествовании мы расскажем о весьма нетрадиционной попытке решения этой проблемы методом перепланирования запросов, который путем анализа дерева выполнения запроса с сохранением фактической мощности, использует знания для генерации более корректного плана запроса.

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.

Мы поговорим об архитектурных решениях хранения резервных копий внутри Машины Базы Данных для Postgres (МБД.П). Сравним этот вариант СРК с реализацией подключения МБД.П к Машине Хранения Данных (МХД.О) c S3-интерфейсом. Расскажем о производительности двух этих решений и ограничениях. Обсудим функции, которые мы хотели бы видеть в Enterprise-версии pg_probackup для работы с СРК. Узнаем какие open-source-продукты уже реализуют часть этих функций, но проигрывают в деталях реализации и расскажем почему так происходит.

В докладе будет дан краткий обзор основных понятий, решаемых проблем и перспектив искусственного интеллекта