title

text

П
Павел Баев ФОРС-Центр разработки Инженер
Андрей Пауков
Андрей Пауков ООО «ФОРС – Центр разработки» Ведущий инженер
Денис Леонтьев
Денис Леонтьев ФОРС-Центр разработки ведущий инженер
15:00 09 апреля
40 мин

Диагностика производительности базы данных PostgreSQL / Diagnostics of PostgreSQL database performance

ЦТП ФОРС имеет более чем 30 летний опыт поддержки промышленных СУБД на основе Oracle, последние 9 лет мы оказываем услуги по PostgreSQL. Накопленную за много лет методику применяем в нашей работе. В докладе делаем обзор с примерами использования штатного инструментария диагностики производительности СУБД и ОС. Представляем собственный инструмент PGARM, и как он помогает нам вести диагностику замедлений, в том числе в реальном времени.


FORS Center of Technical Support with over 30 years of experience in supporting Oracle-based RDBMS has been providing support services for PostgreSQL-based DBMS for the last 9 years. We leveraged our extensive experience gained over many years while developing our PGARM tool. In the presentation we provide a comparison between standard tools for diagnosing DBMS and OS performance and our PGARM. Today we would like to present our own tool: PGARM and to demonstrate how it can help you diagnose slowdowns, including real time diagnostics.

Другие доклады

  • Виктор Васильев
    Виктор Васильев Postgres Professional Архитектор решений
    20 мин

    Snapshot Standby с BTRFS в работе с PostgreSQL

    В докладе будет рассмотрена функциональность файловой системы BTRFS позволяющая реализовать Snapshot Standby в работе с PostgreSQL. В первой части доклада будет поверхностно рассказано про BTRFS, а во второй части доклада будут рассмотрено несколько кейсов использования Snapshot Standby на примерах.

  • Алена Рыбакина
    Алена Рыбакина Postgres Professional Разработчик
    40 мин

    Перепланирование безнадежных запросов в реальном времени

    В настоящее время приложения с автоматически генерируемыми запросами получают все большее распространение, однако это приводит к тому, что оптимизаторы современных СУБД из-за некоторых ограничений не могут найти оптимальный план их выполнения. Поэтому это вынуждает выполнять их в течение длительного времени. В основном эта ошибка возникает из-за неправильной оценки мощности, что еще хуже, ошибка может повторяться оптимизатором снова и снова. В нашем повествовании мы расскажем о весьма нетрадиционной попытке решения этой проблемы методом перепланирования запросов, который путем анализа дерева выполнения запроса с сохранением фактической мощности, использует знания для генерации более корректного плана запроса.

  • Андрей Черняков
    Андрей Черняков UIS, CoMagic Разработчик баз данных, техлид
    40 мин

    pg_migration - система работы с кодом, как не дать программистам все сломать

    Мы долгое время катили релизы на базы данных руками. Но когда их количество стало больше 50, выкладывать релизы руками стало больно, даже при наличии скриптов. Стало понятно, что нужен какой-то инструмент. Так как готовые инструменты нам не подошли, мы решили написать свою систему на основе пайплайнов ci/cd в gitlab.

    В результате получилась удобная система работы с кодом: - автоматические проверки практически не дают сделать что-то не правильно (plpgsql_check, авто-тесты и т.д.) - исключается возможность расхождения кода в живой БД и в репозитории - включает в себя несколько утилит (написанных на python), которые можно использовать как в пайплайнах, так и непосредственно из консоли - поддерживаются два режима раскатки релизов: по кнопке из gitlab и полностью автоматический (по ключевому слову auto_deploy в сообщении к коммиту)

  • Владлен Пополитов
    Владлен Пополитов Postgres Professional разработчик программного обеспечения
    40 мин

    Зачем мне векторная база данных, если уже есть PostgreSQL?

    В 2023 году было анонсировано рекордное количество новых векторных баз данных. Mы расскажем о феномене векторных баз данных, раскроем суть этого явления и продемонстрируем, как векторные СУБД решают проблему производительности операций с векторами больших размерностей, и что препятствует реляционным базам данных конкурировать с ними в настоящее время. Несмотря на общий интерес к векторным базам данных, есть мнение о том, что существующие реляционные СУБД скоро смогут эффективно поддерживать операции с многомерными векторами, сохраняя традиционно богатый функциональный набор, что особенно важно для корпоративных пользователей. Например, для PostgreSQL уже созданы несколько расширений для работы с многомерными векторами, таких как pgvector, diskann, а также несколько коммерческих вендоров PostgreSQL объявили о поддержке работы с векторами. Мы рассмотрим используемые в этих расширениях алгоритмы, остановимся на недостатках и покажем возможные пути их улучшения.