PGConf.СПб 2024

К сожалению, уже давно известны случаи, когда оптимизатор строит неоптимальный план запрос, и часто данные случаи связаны с неверной оценкой кардинальности - из-за ожидания малого количества данных, оптимизатор предпочитает выбрать NestedLoop вместо других соединений, из-за чего время выполнения запроса может растянуться по времени. Наша команда разработала расширение SwitchJoin, которое имеет возможность, помимо основного выбранного оптимизатором пути NestedLoop, сформировать запасной, и, в случае, если количество кортежей было предсказано слишком малое, может переключаться на него.

Рассмотрим наиболее интересные изменения 17-й версии PostgreSQL. Бета-версия этого доклада была представлена на апрельской конференции PgConf.Russia. На тот момент о PostgreSQL 17 было известно многое, но не всё. Да и автор не со всеми изменениями успел разобраться. На этот раз будет представлена расширенная и дополненная версия, включаяющая, но не ограниченная новинками в следующих областях: - инкрементальное резервное копирование; - оптимизация очистки (VACUUM), куда же без этого; - новые возможности MERGE; - слияние/разделение секций у секционированной таблицы; - изменения в логической и физической репликации; - улучшения в мониторинге и сопровождении системы.

Типичный рабочий процесс любого решения для резервного копирования относительно прост: настройте архив для восстановления на определенный момент времени, создайте расписание ротации резервных копий и время от времени проверяйте процесс восстановления. Однако WAL-G предоставляет несколько полезных функций, которые могут пригодиться администраторам баз данных в критической ситуации:
1. Настройка троттлинга для изменения обычного режима "дешевое резервное копирование - быстрое восстановление".
2. Расширенные возможности мониторинга согласованности для обеспечения надёжности резервных копий.
3. Catchup для быстроого сокращения лага и другие функции кластера высокой доступности.
4. Различные методы извлечения набора изменений для инкрементного резервного копирования. Кроме того, я расскажу о планах на будущее, включая создание согласованных резервных копий для шардированных кластеров и использование расширенных возможностей S3.

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.