PGConf.СПб 2024

В докладе, осветим актуальность темы прогнозирования роста баз данных PostgreSQL. Коснёмся факторов, которые влияют на рост баз данных PostgreSQL. Сравним Prophet и Scikit-learn - для решения задачи прогнозирования роста БД. Подробно расскажем о шагах, реализованных в WatchDog, по решению этой задачи, и - полученных результатах.

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.

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.

Внедрение и эксплуатация PostgreSQL могут быть сложными задачами, особенно когда речь идет о поддержании здоровья и производительности базы данных. Однако, использование специализированных утилит для проверки состояния системы позволяет облегчить их решение. В ходе выступления мы поговорим об инструментах, которые помогают администраторам и разработчикам эффективно конфигурировать и искать проблемы PostgreSQL, рассмотрим утилиты проверки баз данных, такие как postgresqltuner, postgres-checkup, pgdsat, PG Collector, а также поделимся собственным опытом и подходами к поиску проблем, возникающих при внедрении и эксплуатации PostgreSQL.