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.

Доклад о наболевшем и немного об архитектуре приложений. Временные таблицы в приложениях БД используют, как правило, для нескольких целей. Во-первых, они нужны для хранения промежуточных результатов при реализации сложных алгоритмов обработки данных. Во-вторых, в случае использования хранимых процедур именно во временные таблицы сервер приложений помещает данные большого объёма, которые невозможно или неудобно передавать через параметры хранимых процедур. Работа с временными таблицами в различных СУБД организована по-разному, что зачастую затрудняет миграцию из этих СУБД в Postgres. Недостатки временных таблиц широко известны, поэтому возникает обоснованное желание заменить их, по возможности, какими-то другими средствами, позволяющими решать ту же задачу. Доклад посвящён альтернативным механизмам для решения этой проблемы, которые предлагает Postgres.

Демонстрация удаленного стенда, возможность самостоятельно провести резервное копирование с применением своих опций к pgpro_backup.
Лично оценить как работает распределенная дедупликация и передача данных по протоколу T-BOOST

Иногда возникают проблемы работы СУБД в ОС Linux. Определим классификацию таких сценариев и пути решения от простых до сложных. Какие сбои приводят к порче данных? Какие сценарии опаснее других, и на что стоит обращать внимание, мониторить? Рассмотрим примеры логирования в МБД.П Скала-Р и разберем сценарии отладки состава библиотек ОС, ядра Linux, драйверов и модулей ядра для поиска причин ошибок и их устранения.