PGConf.Russia 2024

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.

Данный доклад представляет собой описание концепции и прототипа кластера СУБД, работающего по принципу Master-Master. Проблема синхронизации данных в таких системах ни в одном тиражном решении до сих пор не решена, поэтому масштабирование для OLTP-систем, где транзакционная нагрузка сильно превалирует над аналитической, решается до сих пор только усилением аппаратной части – добавить ядер/процессоров, добавить памяти, что зачастую бывает не самым рациональным решением. Напомню, что задача распределения аналитической нагрузки решается относительно просто с помощью создания дополнительных реплик и перенаправления запросов на чтение вне транзакций на другие реплики. В случае же транзакционной нагрузки, если применять аналогичный подход, возникают коллизии, например, типа «писатель-писатель», которые, если их не учитывать, могут привести к неверным данным в транзакциях. Концепция кластера распределённых вычислений на первый взгляд звучит просто: «Все запросы на изменение данных выполняются мгновенно на всех нодах (серверах кластера), а чтение выполняется локально». Специальный прокси-агент распарсивает запросы, и выполняет запросы на чтение локально, а запросы на изменение перенаправляются параллельно и асинхронно на все остальные ноды кластера. Все изменения выполняются в системе зеркальных распределённых транзакций , которыми управляет координатор распределённых транзакций. Несмотря на простоту концепции и формулировки, возникает множество технических проблем, которые нигде ранее не были решены. В случае высокого параллелизма и конкуренции ресурсов порядок запросов на разных серверах может изменяться, что, в свою очередь, может приводить к изменению состава данных и к распределенным взаимоблокировкам. Также возникают сложности с падением линейной скорости примитивных операций. И, не решив проблемы оптимизации, данное решение сразу не подойдет для большинства систем. Одними из целевых показателей промышленного решения будет являться подключение до 20-и серверов в кластер с линейной просадкой времени операций не более чем на 10 % .

В докладе будут рассмотрены эти и другие проблемы распределено-вычислительного кластера. В том числе, представлены примеры системы, для которых это будет максимально эффективным решением, а также описание архитектуры и демонстрация прототипа.

Разработчикам часто приходится встречаться с оптимизацией различных бизнес-процессов. В этом докладе спикер покажет процесс оптимизации вставки в PostgreSQL с использованием фреймворка Spring со стороны прикладного разработчика. Также расскажет о проблемах медленной вставки данных в БД и о том, как можно ускорить этот процесс от простых настроек до использования кастомных методов PostgreSQL.

В своём докладе я собираюсь рассказать о сравнительно малоизвестном и малоиспользуемом функционале встроенном в популярный отладчик GDB. Я собираюсь дать небольшой обзор по данному API и на примере PostgreSQL и Oracle показать как можно использовать данное API чтобы более наглядно показать/исследовать то что происходит внутри базы данных. В качестве примера я предполагаю рассмотреть некоторые аспекты парсинга SQL внутри данных баз данных.