PGConf.Russia 2024

Обзор средств PostgreSQL для работы с точками на сфере (земной или небесной) и их сравнительный анализ. point, spoint, spoint3, earthdistance, pg_sphere, PostGIS - для чего использовать и какие у какого средства плюсы и минусы? Затронем также вопросы поиска данных на сфере, включая kNN. В соавторстве с Виталием Давыдовым, ключевым мейнтейнером pg_sphere.

В первой части своего доклада расскажу о некоторых моментах из истории PostgreSQL-сообщества (например, про русского Слоника на логотипе).

А во второй части покажу интересную статистику про сообщество и расскажу (используя информацию о коммитах в GIT и с сайта commitfest.postgresql.org) сколько патчей предлагается на коммитфестах и сколько из них принимается; в какие дни недели и в какое время происходит фиксация патчей; кто из авторов патчей являются самыми активными; и наглядно посмотрим на некоторые из интересных тенденций развития сообщества.

Рассказ о расширении, с помощью которого можно ускорить выбранные запросы. В системах с большой нагрузкой часто есть необходимость ускорить важные запросы и притормозить менее приоритетные. С помощью расширения pgpro_rp можно выставить приоритет на работу запросов.

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.