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.

Уже больше года в выпусках Postgres Pro доступны расширенные статистики вакуума, которые отражают его работу на уровне отдельных отношений.

 К нам начали попадать наблюдения, полученные на «боевых» базах клиентов с этими статистиками. Получилось удачно, в 2024 году мы активно начали продвигать статистики вакуума в PostgreSQL, а пока на примере данных, полученных с «живых» систем, рассмотрим, что могут рассказать нам эти статистики о непростой жизни вакуума.

Postgres Professional в 2024 году выпустила новый инструмент сбора данных с PostgreSQL на базе технологий и стандарта OpenTelemetry — pgpro-otel-collector.

 В докладе я расскажу, почему мы выбрали OpenTelemetry, какие возможности представлены в pgpro-otel-collector и как эти возможности позволяют решать задачи сбора телеметрии в инфраструктуре мониторинга.