Другие доклады
-
Александр Кузьменков Postgres Professional Программист
Новые планы выполнения запросов в PostgreSQL 11 и будущих версиях
Одна из важных задач СУБД -- по декларативному SQL-запросу построить эффективный план его выполнения, используя разные алгоритмы сканирования и объединения таблиц. Над улучшением планирования запросов идёт непрерывная работа. Какие методы применяет PostgreSQL, чтобы получить эффективный план, что нового в этой области в версии 11, и что сейчас находится в разработке? Например, при планировании запроса можно удалять ненужные соединения, или сводить внешние и полусоединения к внутренним. Есть патчи, позволяющие выполнять merge join по пересечению интервалов, или улучшающие оценку селективности соединения с помощью многоколоночной статистики. Если говорить о сканировании отдельных таблиц, покрывающие индексы позволяют чаще использовать index-only scan. Инкрементальная сортировка и более точная оценка стоимости сортировки улучшают планы, где нужен сортированный вывод, например, для GROUP BY и ORDER BY или merge join. Мы обсудим эти и другие подобные оптимизации, которые уже реализованы или находятся в разработке.
-
TTatsuro Yamada NTT Comware Ведущий специалист по базам данных
Настройка автопланировщика с использованием цикла обратной связи
При OLAP и пакетной обрабокте данных часто наблюдается ситуация, что чем сложее запрос (содержит много джойнов, фильтров и аггрегативных функций), тем выше вероятность ошибок в оценке количества строк, в результате чего планировщик выбирает неэффективный план исполнения запроса.
Для того, чтобы решить эту проблему, я разработал инструмент под названием pg_plan_advsr - это расширение для PostgreSQL, которое исправляет ошибки оценки путем неоднократного возвращения в планировщик информации, собранной в ходе исполнения запроса.
Расширение содержит три фичи:
- Автоматическая оптимизация плана запроса за счет неоднократного возвращения информации о ходе выполнения запроса в планировщик.
- Сохранение всех выработанных при оптимизации планов запросов в таблицу истории.
- Создание и сохранение хинтов оптимизатора с тем, чтобы иметь возможность воспроизвести выработанные планы исполнения запросов в процессе настройки.
Я верифицировал эффективность pg_plan_advsr путем запуска join order benchmark (JOB) на PG 10.4, в ходе чего наблюдалось сокращение времени исполнения запроса до 50% от первоначального. Таким образом, расширение будет полезно пользователям, который хотят настроить планировщик для OLAP и пакетной обработки данных.
В ходе презентации я расскажу о следующие моментах:
- Принципы построения и архитектура pg_plan_advsr.
- Подробная информация о результатах тестирования JOB.
- Направления улучшений в будущем.
- Совместное использование расширений aqo и pg_plan_advsr together (экспериментальное).
-
Рустам Абдрахимов ООО Форс-Телеком Главный экспертАлександр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директор
Live Universal Interface (LUI) - средство коллективной разработки WEB-интерфейса прикладных систем для Postgres
В нашей компании разработан программный продукт Live Universal Interface (LUI), - инструмент для быстрого создания и изменения унифицированных экранных форм для WEB-браузеров без компиляции программного кода, при этом достаточно знать только SQL.
LUI нацелен на сегменты В2В, В2G, G2C и B2C, и предназначен для использования в системах биллинга, управления финансами, учета и контроля производства, где необходимо решать, в первую очередь, функциональные задачи, а не демонстрировать излишние графические элементы.
Коллективная разработка обеспечивается хранением всего объема наработок в базе данных, которая может располагаться как на корпоративном сервере, так и в «облаке» на сторонней площадке.
-
Петр Ярмуз Allegro sp. z.o.o Senior Database Engineer
Хакинг с Postgres 11 - pg_threads
Мое выступление будет посвящено написанию расширений для Postgres. Я создал модуль pg_threads, который реализует упрощенную версию API POSIX потоков внутри базы данных Postgres. Он дает разработчикам баз данных новый мощный инструмент для параллельного написания кода и использования преимуществ многоядерной CPU. Существует дополнительное API для транзакционных и нетранзакционных IPC между потоками. Я покажу пример приложения, в котором реализовано преимущество нового API - линейное масштабирование равномерно на два узла. Презентация сопровождается живой демонстрацией на vagrant с двумя виртуальными машинами на Ubuntu и двуми базами данных Postgres.