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.

JSONB и будущее реляционных СУБД - взгляд разработчика

История сложных отношения реляционной и объектной моделей: - крепкие опоры и неразрешимые противоречия; - разные хорошие попытки - составные типы, классы, XML, JSON. JSONB - новый ответ и вопросы к нему. Ловушки и тупики, в которые может завести увлечение JSONB. Очевидные и неочевидные способы использования JSONB в разработке.

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.

Fuzzing-исследование PostgreSQL. Как мы искали и что мы нашли

Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.