PGConf.Russia 2024

Поговорим о консистентности в распределенных системах с точки зрения СУБД, распределенной системы и распределенной СУБД. Рассмотрим иерархию уровней согласованности, в т.ч. с точки зрения допустимых аномалий. Рассмотрим и сравним гарантии согласованности данных, предоставляемые различными решениями на базе PostgreSQL включая Shardman от Postgres Pro. Рассмотрим архитектуру Shardman с точки зрения возможных аномалий и наши способы от этих аномалий избавиться. Расскажем о том, как мы в Shardman верифицируем гарантии консистентности с помощью jepsen-тестирования.

Всем нам хочется быть немножко Шерлоками и расследовать интересные и запутанные дела. Жизнь, однако, вносит свои коррективы и большинство задач на выходе имеют банальные решения вроде - добавьте индекс по такому-то полю. Обилие баз и команд приводит к постоянному фону таких задач. Ситуацию усложняет повсеместное использование всякого рода ORM. И сами разработчики и ORM, зачастую не особенно беспокоятся вопросами эффективного доступа к данным (построение запросов, наличие и оптимальность состава индексов итд). В докладе рассматривается инструмент мониторинга и анализа состояния баз данных Postgres созданный на основе Grafana. Особенно подробно рассмотрены части, которые помогают разработчикам самостоятельно понять, где и каким образом образуются слабые места в его взаимодействии с базой.

В докладе будет рассмотрена функциональность файловой системы BTRFS позволяющая реализовать Snapshot Standby в работе с PostgreSQL. В первой части доклада будет поверхностно рассказано про BTRFS, а во второй части доклада будут рассмотрено несколько кейсов использования Snapshot Standby на примерах.

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.