PgConf.Russia 2019

Одна из важных задач СУБД -- по декларативному SQL-запросу построить эффективный план его выполнения, используя разные алгоритмы сканирования и объединения таблиц. Над улучшением планирования запросов идёт непрерывная работа. Какие методы применяет PostgreSQL, чтобы получить эффективный план, что нового в этой области в версии 11, и что сейчас находится в разработке? Например, при планировании запроса можно удалять ненужные соединения, или сводить внешние и полусоединения к внутренним. Есть патчи, позволяющие выполнять merge join по пересечению интервалов, или улучшающие оценку селективности соединения с помощью многоколоночной статистики. Если говорить о сканировании отдельных таблиц, покрывающие индексы позволяют чаще использовать index-only scan. Инкрементальная сортировка и более точная оценка стоимости сортировки улучшают планы, где нужен сортированный вывод, например, для GROUP BY и ORDER BY или merge join. Мы обсудим эти и другие подобные оптимизации, которые уже реализованы или находятся в разработке.

На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.

Имея опыт администрирования Oracle, я обнаружила некоторые отличительные особенности в администрировании PostgreSQL, которыми я хотела бы поделиться с вами. Мы рассмотрим набор необходимых инструментов для администраторов баз данных, их возможности и полезность по сравнению с аналогами Oracle. Также я собираюсь обобщить основные различия между Oracle DB и PostgreSQL с точки зрения администрирования.

В мире программирования особняком стоит создание исходного кода для "процедурных расширений" баз данных. Большинство СУБД предлагает процедурные языки и "хранимые процедуры" для создания процедурных расширений. В Postgres количество поддерживаемых официально и не очень процедурных языков уже перевалило за десяток.

Традиционно на хранимые процедуры возлагают множество задач: трудно устоять перед соблазном исполнить операцию над данными непосредственно в хранилище, особенно в Enterprise разработке. Такой подход довольно быстро приводит к размазыванию бизнес-логики по телу хранимых процедур и резко повышает стоимость поддержки и развития системы в целом.

Особенности жизненного цикла хранимых процедур затрудняют применение стандартных инструментов и практик по контролю изменений. Необходимо адаптировать работу с хранимыми процедурами к стандартам Change Management, оставаясь в рамках привычных для разработчика действий.

Мы рассмотрим проблемы разработки процедурных расширений и обсудим решения, которые мы реализуем в IDE XOBOT.