Внедрение партицирования без простоя

Встроенный механизм партицирования в PostgreSQL активно развивается уже несколько лет, но пока ещё нет волшебной кнопки для превращения обычной таблицы в партицированную. Я расскажу, как внедрить партицирование в production-системе без дополнительного простоя, как правильно подготовить таблицу и приложения, какие ошибки подстерегают DBA. Также будут подробно рассмотрены различные техники переноса данных между партициями, их плюсы, минусы и ограничения.

Развитие модуля анализа исторической нагрузки pg_profile/pgpro_pwr

Расширение pg_profile предназначено для анализа исторической нагрузки в базах данных Postgres. Его главной особенностью является экстремальная простота установки и использования - оно не требует для работы ничего кроме самой СУБД и любого планировщика заданий. Расскажу о новых возможностях расширения pg_profile и о новых статистиках, доступных в Postgres 14. У pg_profile есть расширенная версия, доступная в базах данных PostgresPro, главным образом, она отличается поддержкой расширения pgpro_stats. Расскажу какие дополнительные возможности это дает. Кроме того, обсудим некоторые существующие проблемы и перспективы дальнейшего развития Postgres в части мониторинга потребления ресурсов.

Миграция приложения Oracle PL/SQL на Postgres pl/pgSQL: взгляд два года спустя

В 2019 распределенное серверное приложение, работающего 24/7 на полигоне 16 железных дорог от Калининграда до Хабаровска плюс несколько БД центрального уровня, было перенесено с Oracle 11g SE на ванильный PostgreSQL 11.9. Прошло почти 2 года, система успешно работает. Доклад посвящен тому, как мы переходили, с какими проблемами столкнулись при переходе и при эксплуатации, а также тому, что сегодня бы мы сделали иначе.

Элегантный поиск ближайших соседей в PostgreSQL

С необходимостью эффективного поиска ближайших соседей можно встретиться в разных задачах, например, поиск ближайших к заданной точке объектов на карте. Задача, на непрограммистский взгляд кажущаяся тривиальной (действительно, человек довольно легко справляется с ней глядя на карту) , на самом деле не имеет общего и доступного решения, что приводит к головной боли разработчиков, которые придумывают ad hoc решения (вставляют костыли). Эти решения, обычно некрасивые, портят настроение творческой натуры программиста, которому требуется посещение пивной, чтобы пережить когнитивный диссонанс :)

Действительно, если у человека есть карта, у которой есть определенный масштаб, и характерный размер поля зрения, то у программиста есть только координаты заданной точки и множество точек, которых может быть очень много (миллиарды звезд !), и к которому может идти большое количество конкурентных запросов, причем не только на чтение. Язык SQL позволяет очень красиво записать запрос, но реальный план его выполнения удручает - требуется прочитать всю таблицу, вычислить все расстояния от заданной точки, отсортировать по убыванию и оставить требуемое количество записей. Наличие индексов не спасает, а только приводит к полному обходу поискового дерева и чтения всей таблицы в случайном порядке, что гораздо медленнее простого чтения таблицы.

В действительности, класс задач, в которых требуется эффективный поиск ближайших соседей, гораздо шире задач пространственного поиска, например, задачи классификации, задачи поиска очепяток, кластеризации, дедупликации данных. Все они могут сильно выиграть от поддержки эффективного поиска ближайших соседей в СУБД, которые являются в настоящее время де-факто стандартом хранения данных. Эффективный поиск означает быстрый, конкурентный, масштабируемый поиск и поддержку различных типов данных (возможно, нестандартных), что и было реализовано 11 лет назад в PostgreSQL. Я расскажу про его реализацию, современное состояние и примеры использования.