PGConf.Russia 2024

Великие уравнения знают больше, чем их великие создатели, и логический анализ не раз приводил к предсказаниям того, что вовсе не ожидалось. Героические эпизоды включают открытие планет на кончике пера; выяснение природы света благодаря волюнтаристскому исправлению уравнений; предсказание антиматерии исходя из "посторонних" принципов; формулировку языка теории гравитации задолго до ее создания; черные дыры, полвека существовавшие только на бумаге; драматическое чередование идей статической, расширяющейся и ускоренно расширяющейся Вселенной. Среди случаев с неизвестным пока разрешением --темная материя.

Мы долгое время катили релизы на базы данных руками. Но когда их количество стало больше 50, выкладывать релизы руками стало больно, даже при наличии скриптов. Стало понятно, что нужен какой-то инструмент. Так как готовые инструменты нам не подошли, мы решили написать свою систему на основе пайплайнов ci/cd в gitlab.

В результате получилась удобная система работы с кодом: - автоматические проверки практически не дают сделать что-то не правильно (plpgsql_check, авто-тесты и т.д.) - исключается возможность расхождения кода в живой БД и в репозитории - включает в себя несколько утилит (написанных на python), которые можно использовать как в пайплайнах, так и непосредственно из консоли - поддерживаются два режима раскатки релизов: по кнопке из gitlab и полностью автоматический (по ключевому слову auto_deploy в сообщении к коммиту)

Обработка запросов является неотъемлемой частью любой СУБД, влияющая на производительность информационной системы в целом. Важно максимально быстро находить проблемные запросы и знать способы их оптимизации. В данном докладе будут представлены различные модули для сбора и представления диагностической информации и рассмотрены часто встречаемые ошибки при написании запросов и методы их исправления.

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.