PGConf.Russia 2025

Перечислить все важные изменения 18-й версии во время выступления будет достаточно проблематично, если не сказать больше. Ведь заморозка кода состоится через неделю после доклада. Но вполне реально рассказать о том, что уже принято. А интересных изменений в области производительности, мониторинга, очистки (куда же без нее) и не только уже набралось немало.

По традиции доклад строится на материалах серии статей с обзором коммитфестов 18-й версии, которые публикуются в корпоративном канале Postgres Professional на Хабре.

Всем известно, что для быстрого обновления PostgreSQL нужно использовать инструмент pg_upgrade. Однако даже в этом случае бывают ситуации, когда невозможно уложиться в какое-то нормальное время обновления. В нашем случае, чтобы выполнить обновление в СУБД PostgreSQL, которое содержит 350 тыс. таблиц, пришлось либо ждать 3 с половиной часа, либо найти другой способ обновления. Мы немного покопались в исходниках утилиты pg_upgrade и нашли вариант, когда процесс обновления можно ускорить в несколько раз. Об этом способе мы вам и расскажем.

Варианты хранения файлов в СУБД:

• Простые таблицы. 
• Большие объекты pg_largeobject. 
• pgpro_sfile — хранилище больших объектов pgpro_bfile.

При нагрузочном тестировании PostgreSQL бенчмарки замеряют время исполнения запроса (latency). Для более объективного результата запрос выполняется большое количество раз — из этого получается некоторый набор latency. Для оценки производительности PostgreSQL на данном запросе можно использовать стандартные методы, такие как медиана или среднее, но мы предлагаем использовать более комплексный подход. Как показала практика, такие выборки часто бывают мультимодальными и состоят из различных распределений с некоторыми параметрами. 

В таких случаях стандартных методов становится недостаточно, необходимо анализировать составляющие по отдельности. Результатом работы является инструмент, позволяющий автоматически проводить статистический анализ результата бенчмарка с учетом особенностей каждого набора данных, в том числе выявлять мультимодальность, количество и границы преобладания каждой моды, а также параметры распределений.