Борьба с блоатом
Каждый администратор баз данных так или иначе сталкивался с тем, что таблицы и индексы в PostgreSQL иногда могут значительно увеличиваться в размерах. Зачастую поиск причины такого роста приводит нас к выводу, что объекты "раздулись". В докладе мы поговорим о причинах такого поведения, подготовим тестовую среду для определения того какой же метод борьбы с блоатом является самым подходящим. Сравним несколько утилит по борьбе с блоатом, а также познакомимся с ещё одним инструментом, который позволяет нам бороться с этим явлением более эффективно. Этот доклад будет полезен как начинающим, так и опытным администраторам PostgreSQL.
Слайды
Никитин.pptxВидео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
45 мин
Андрей Чибук ООО "ФОРС Телеком" Ведущий эксперт
Александр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директорКак перенести 10Тб из Oracle в Postgres за 24 часа?
Предлагается вашему вниманию наш опыт по миграции данных и написанную на Java программу Ora2PgCopy для высокоскоростного переноса данных из Oracle в Postgres, которая применяется после создания таблиц и переноса программного кода прикладных систем. Высокая скорость переноса данных обеспечивается за счёт использования Postgres-команды “copy”, применения многопоточной технологии Java для обработки файлов, управления опцией таблиц nologged/ logged, поддержки типов данных LOB и CLOB. По результатам тестов Ora2PgCopy работает заметно быстрее таких аналогов как: Ispirer (convertum), oracle_fdw, ora2pg, Pentaho kettle. Ora2PgCopy может функционировать как модуль в составе системы автоматизации миграции (САМ) LUI4ORA2PG, так и независимо от неё. С историей развития инструмента разработки web-приложений Live Universal Interface (LUI) и инструмента миграции LUI4ORA2PG, можно ознакомится по предыдущим выступлениям на конференциях PgConf: https://pgconf.ru/2019/118109, https://pgconf.ru/201911/264095, https://pgconf.ru/2020/262456, https://pgconf.ru/2021/288310,
https://pgconf.ru/2022/316022. -
22 мин
Павел Толмачев Postgres Professional Специалист образовательного отделаПознакомимся с GEQO за 20 минут
----------------------------------------QUERY PLAN-------------------------------------------- Hash Join Hash Cond: (Subject = GEQO) -> Hash Join Hash Cond: (Задача оптимизатора = выбрать наилучший план выполнения запроса) -> Seq Scan on Количество потенциальных планов экспоненциально растет при увеличении числа таблиц в запросе -> Hash -> Seq Scan on PostgreSQL решает эту проблему с помощью использования генетического оптимизатора (GEQO) -> Hash -> Seq Scan on Темы доклада: Filter: ((Что такое GEQO) AND (Достоинства и недостатки) AND (Принцип работы)) (10 rows) -
45 мин
Алена Рыбакина Postgres Professional Младший разработчикАдаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL
Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.
-
22 мин
Павел Конотопов inCountry DBA team leadRTT, RTO, RPO и синхронная репликация
Как влияют сетевые задержки на производительность при использовании синхронной репликации? Если произойдет отказ ведущего узла, сколько времени наш кластер будет недоступным? А сколько данных мы потеряем? Будут ли какие-то аномалии при чтении с реплик? Мы проектируем сеть, дайте нам минимальное значение RTT! Многим DBA приходится сталкиваться с этими вопросами при проектировании и реализации кластерных решений. В этом коротком докладе расскажем, как быстро оценить значения RTT, RTO, RPO, с помощью каких Open Source инструментов можно провести испытания кластерного решения, и экспериментально подтвердить заложенные в проект параметры, на какие значения метрик можно ориентироваться при проектировании.