PGConf.Russia 2025

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.

Карта видимости в PostgreSQL — это важный механизм для оптимизации работы с базой данных, который ускоряет операции чтения, очистки данных и индексации. Несмотря на некоторые ограничения, такие как потребление памяти и фрагментация, её использование позволяет значительно повысить производительность в высоконагруженных системах. Эффективное использование карты видимости требует правильной настройки и мониторинга, что особенно важно в системах с большим объёмом данных и высокой параллельностью транзакций.

С собой необходимо иметь ноутбук! 

На мастерклассе будет показано как горизонтально масштабировать данные на примере базы Авиаперевозок (https://github.com/hettie-d/postgres_air)  с использованием sharman-а. Преимущества и недостатки различных подходов.
Требования к участникам

    Базовые знания linux
    Базовые знания postgresql
    Написание простых запросов
    Чтение планов запросов
    Умение запустить pgbench
    Знание команды copy