Постгрессовый планнер с памятью

Постгрес умеет строить оптимальные планы запросов для большинства практических случаев. Однако иногда, по объективным причинам, для сложных запросов или из-за ошибок в самом планнере, он может ошибаться и выдавать неоптимальный план. Из-за этого, время выполнения такого запроса может возрастать в десятки раз. Если запрос выполняется часто, то из раза в раз этот запрос выполняется дольше, чем мог бы, и СУБД в целом выдает меньший TPS. Если планнер сможет фиксировать свои ошибки и учитывать их при последующем планировании того же запроса, то это позволит улучшать характеристики СУБД в процессе её эксплуатациии. Мы представляем результаты разработки расширения для СУБД PostgreSQL, которое хранит историю выполнения запросов и реализует рекомендательный механизм для планнера. Показываем, как знание о ранее выполнявшихся запросах позволяет улучшить выполнение последующих.

Бесшовная оптимизация запросов PostgreSQL, версия 2.0

Существует два способа анализировать SQL-запросы:

1. На макроуровне: в этом случае мы анализируем рабочую нагрузку как единое целое (есть три основных подхода: использование метрик из pg_stat_statements или аналогичного модуля, анализ логов с помощью pgBadger или другого похожего решения и запрос выборки в представлении pg_stat_activity).

2. На микроуровне: в этом случае мы погружаемся в детали исполнения одного конкретного запроса (тут главную роль играет команда EXPLAIN).

Между этими двумя подходами есть немало "белых пятен", которые обнаруживаются с ростом нагрузки. Главные проблемы:

• Нужно переключаться между макро- и микроуровнем без больших накладных расходов.
• Требуется надёжная проверка гипотез относительно возможных оптимизаций.
• Есть необходимость минимизации рисков при развёртывании новой функциональности.

Чтобы справляться с этими задачами в растущем проекте, требуется продвинутый опыт в качестве администратора баз данных, и – иногда – интуиция. Также могут помочь новые инструменты, которые (к счастью для нас!) не так давно начали появляться.

В рамках данного мастер-класса мы разберёмся, как можно настроить процесс беспроблемной и бесшовной оптимизации SQL-запросов в вашей организации: а) какие инструменты следует выбрать в вашем конкретном случае? б) как эффективно заполнить вышеупомянутые пробелы в сфере анализа запросов?

Разработка интеграционной базы производственных данных нефтебаз на базе PostgreSQL

Архитектурный подход как основа устойчивого решения. Старые и новые технологии - единство и борьба противоположностей. Информационная безопасность и требования бизнеса - есть ли компромисс?

Продвинутые техники pg_upgrade

На сегодняшний день утилита командной строки pg_upgrade является наиболее популярным инструментом для обновления между мажорными версиями Postgres. Однако помимо достоинств, у неё есть и известные проблемы. Одна из наиболее критичных: что делать, если произошёл сбой? Цель данного доклада - раскрыть те маленькие секреты, благодаря которым любой из слушателей сможет существенно улучшить процесс выполнения обновлений.

Мы начнём с обсуждения базового режима фунционирования pg_upgrade. Потом мы изучим то, что позволяет обновить многотерабайтный кластер за считанные минуты. В конце мы обсудим те самые ситуации сбоя, которых все боятся, а также разберёмся, что делать в случае их возникновения, чтобы обрести уверенность и определённость.

Список подтем доклада приведён ниже:

• Как работает pg_upgrade? Общая картина
• О pg_upgrade (вызов из командной строки)
  • аргументы и опции

• Пошаговое выполнение обновления
• О репликации на основе РОЛИ
  • с атрибутом REPLICATION
  • с атрибутом LOGIN

• Опции для обновления: копирование или жёсткие ссылки?
• Что делать после обновления?
  • о производительности
  • об анализе
  • о команде REPACK
  • о переиндексации

• Когда что-то идёт не так, и точка невозврата уже пройдена (пройдена ли?)
• Обновляем РЕПЛИКУ
  • Метод по умолчанию: pg_basebackup
  • Продвинутый метод:
    • - используем rsync
    предупреждение: закольцовка vacuum