PGConf.СПб 2024

Город спит, даже не догадываясь, как мужественно администраторы баз данных ради всеобщего блага сражаются за ускорение выполнения запросов на даже долю секунды. Используем встроенные инструменты PostgreSQL, чтобы • вычислять неоптимальные запросы, • избегать проблем с ними в будущем • и даже принимать решения на ходу, без остановки их выполнения.

Успешный кейс использования JSONB полей, как основных для хранения всей бизнес информации в высоконагруженной CRM системе.

Профилировать программы с помощью gdb/perf/ebpf/whatever бывает накладно по ряду причин. ebpf/perf выполняются в пространстве ядра, PostgreSQL работает в пользовательском пространстве, а переключение между пространстами может сильно ухудшить производительность. Также профилирование требует специальных привелегий, которых часто не хватает, и может сильно отличаться на разных операционных системах. Расширение pg_uprobe для PostgreSQL решает выше перечисленные проблемы: -не содержит внешних зависимостей аля ebpf/perf/whatever -легко установить (как и любое другое расширение) -профилирует отдельные бекенды и не только это... Приходить на наш доклад чтобы узнать как этим можно пользоваться, как оно реализовано внутри.

Для большинства клиентских приложений существует ряд ключевых запросов, время выполнения которых не может превышать критических значений. Но из-за отставания статистик или иных причин, оптимизатор Postgres часто не может найти оптимальный план, что приводит к недопустимым задержкам. А так как запросы создаются автоматически, то исправить их со стороны клиентского приложения сложно или невозможно. В докладе расскажем о том, как можно решать такие проблемы со стороны СУБД. Покажем, как с помощью набора инструментов Postgres Pro идентифицировать такие запросы, исправлять и фиксировать планы, переносить их на реплики в автоматическом режиме, а также как осуществить перенос планов при апгрейде с 15й версии.