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.

Новости и роудмап СУБД Postgres Pro

Сооснователь Postgres Professional расскажет о работе компании над СУБД Postgres Pro, опишет её отличия от PostgreSQL и обозначит направления её дальнейшего развития.

Python для PostgreSQL: как его использовать и преуспеть в этом?

В рамках данного мастер-класса мы посмотрим, как обеспечить бесперебойную связь между Python и PostgreSQL. На практических примерах мы разберём, как подключиться к серверу, обеспечить обмен данными, управлять уведомлениями и транзакциями, передавая параметры безопасно и в понятной форме.

Мы рассмотрим psycopg2, наиболее часто используемую библиотеку-адаптер PostgreSQL для Python, а также анонсируем предстоящий релиз psycopg3: что останется прежним, что изменится, как лучше реализовать программу на Python, чтобы использовать PostgreSQL по максимуму.

Отказоустойчивый кластер PostgreSQL с помощью crmsh

В некоторых дистрибутивах ОС отсутствует утилита настройки pcs для создания отказоустойчивого кластера PostgreSQL. В этом случае нам поможет утилита crm из пакета crmsh. Она сложнее в использовании, но такая же мощная и эффективная.

В своем мастер-классе я покажу, как этой утилитой пользоваться, а также настрою отказоустойчивый кластер в разных конфигурациях.