Технологии Intel для PostgreSQL

Расскажем о продуктах и решениях Intel для сегмента Data Platform Group: серверных процессорах Xeon 3rd Gen (4S Cooper Lake), памяти PMEm 200 Series, и FPGA.

Построение автоматического консультанта и инструментов настройки производительности в PostgreSQL

PostgreSQL - зрелая реляционная СУБД, её история насчитывает более 30 лет. За последний год её оптимизатор запросов стал лучше, и обычно он создаёт хорошие планы выполнения запросов.

Но всегда ли эти планы выполнения запросов хороши? Чтобы оптимизировать процесс их создания, приходится пользоваться предположениями, чтобы планы выполнения запросов создавались достаточно быстро. Некоторые из этих предположений проверить довольно легко (например, актуальность статистики), другие сложнее (например, надо убедиться, что правильные индексы были созданы), а некоторые проверить почти невозможно (например, убедиться, что выборки достаточно репрезентативны даже для ассиметричного повторного секционирования данных). Сегодня из-за всех этих предположений администратор базы данных не всегда осознаёт, что он мог бы добиться значительного улучшения производительности.

Чтобы помочь администраторам баз данных работать с действительно хорошим планом выполнения запросов, ниже мы представим несколько инструментов, которые могли бы помочь решить вышеупомянутые проблемы. Мы расскажем о консультанте для недостающих индексов, поиске недостающей статистики для создания новых метрик, а также информации для исправления ошибок в оценке строк (при этом порядок выполняемых операций соединения и оператор соединения определяются автоматически).

• pg_qualstats предоставляет подсказки для создания новых индексов и расширенной статистики чтобы собрать много предикатных статистических данных о производственной нагрузке.
• pg_plan_advsr создаёт альтернативные планы выполнения запросов автоматически для анализа информации об итеративном выполнении запросов, чтобы исправить ошибку оценки строк.

В рамках этого доклада мы объясним, как устроены эти инструменты, что можно делать с их помощью, и как эффективно использовать оба инструмента вместе. Мы также упомянем другие инструменты для решения смежных проблем. Поэтому наш доклад будет полезен администраторам баз данных, которые заинтересованы в улучшении производительности при выполнении запросов или хотят проверить адекватность существующих настроек, индексов или статистики.

Postgres и искусственный интеллект в современном мире

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.

Сетевой фильтр PostgreSQL для EnvoyProxy

Как вы осуществляете мониторинг Postgres? Какую информацию вы собираете и насколько она помогает решать возникающие проблемы? Что если вам хочется или нужно логировать все запросы? Высоконагруженные базы данных могут выйти из строя при таком подходе.

В OnGres мы стараемся сделать СУБД PostgreSQL более прозрачной для мониторинга. Поэтому мы вместе с командой Tetrate работали над Сетевым фильтром Envoy для PostgreSQL, расширением, призванным обеспечить и улучшить прозрачность для мониторинга входящего трафика в кластерной инфраструктуре. Это бесплатное расширение с открытым исходным кодом доступно для всех участников сообщества. Вы можете использовать его везде, где пользуетесь Envoy. Оно позволит вам автоматически собирать статистику и устранять проблемы сетевого трафика. Данный доклад обеспечит глубокое погружение в декодирование протокола PostgreSQL и прокси-фильтры Envoy. В рамках этого выступления также будут рассмотрены все возможности сетевого фильтра, его развёртывание и использование в любом окружении.

Полезные ссылки:

• https://www.envoyproxy.io/docs/envoy/latest/intro/arch_overview/other_protocols/postgres#arch-overview-postgres
• https://www.cncf.io/blog/2020/08/13/envoy-1-15-introduces-a-new-postgres-extension-with-monitoring-support/