Современное хранилище данных на основе PostgreSQL

Построение хранилища данных на основе PostgreSQL имеет долгую историю. Netezza, Redshift и Greenplum превратили определенные релизы PostgreSQL в решения для хранения данных. В настоящее время, с учетом тенденции к повышению производительности PostgreSQL (улучшение секционирования, статистики, JIT-компиляция и т. д.) и наличия продвинутых расширений, таких, как Swarm64 Data Accelerator, вы можете создать современное, надёжное и многофункциональное хранилище данных. В этом докладе будут рассмотрены тенденции PostgreSQL и хранилищ данных и затронуты ключевые аргументы в пользу выбора PostgreSQL для построения хранилища данных.

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.

Noisia - генератор аварийных и нештатных ситуаций в PostgreSQL

Noisia это результат всех предыдущих попыток собрать в одном месте все мои инструменты для воспроизведения нештатных и аварийных ситуаций в Postgres.

Noisia это утилита которая позволяет легко и непринужденно создавать аварийные ситуации в БД. В этом докладе я расскажу зачем потребовалось создавать такие ситуации, как теперь в этом помогает Noisia и где еще может пригодиться этот инструмент. Также хочу поделиться планами развития на будущее.

Как использовать pspg

pspg - это unix-совместимый инструмент для постраничного просмотра данных, разработанный специально для Postgres-клиента psql. На сегодняшний день его возможности не ограничиваются обычным просмотром данных. Он может работать в режиме приложения или инструмента для открытия CSV и TSV файлов. В рамках доклада я постараюсь продемонстрировать основные возможности данного приложения.