PGConf.Russia 2021

В расширении pgpro_scheduler есть интересная, но малоизвестная возможность - одноразовые задания. Несмотря на простоту, эта возможность вполне может быть использована для реализации сложной транзакционной обработки, что позволяет с одной стороны надежно исполнять задачи, выполняющиеся весьма продолжительное время, а с другой - надежно масштабировать приложения при соблюдении ряда условий.

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® третьего поколения - добавлены новые команды для ускорения DB: vector bit manipulation instructions для сжатия без потерь, векторные инструкции для ускорения протоколов типа TLS и SGX-анклавы для безопасного исполнения кода. И, конечно, новое поколение энергонезависимой памяти Intel® Optane™ 200 серии. Рассмотрим, что эти новые технологии и открытый инструментарий oneAPI могут дать проекту PostgreSQL.

В мае 2019 г. компания «Постгрес Профессиональный» запустила программу сертификации по PostgreSQL. Я работаю в этой компании с марта 2020 г. и за год успешно сдал четыре теста по курсам DBA1, DBA2, DBA3, QPT. В этом выступлении я поделюсь своим опытом подготовки и сдачи этих тестов.

С необходимостью эффективного поиска ближайших соседей можно встретиться в разных задачах, например, поиск ближайших к заданной точке объектов на карте. Задача, на непрограммистский взгляд кажущаяся тривиальной (действительно, человек довольно легко справляется с ней глядя на карту) , на самом деле не имеет общего и доступного решения, что приводит к головной боли разработчиков, которые придумывают ad hoc решения (вставляют костыли). Эти решения, обычно некрасивые, портят настроение творческой натуры программиста, которому требуется посещение пивной, чтобы пережить когнитивный диссонанс :)

Действительно, если у человека есть карта, у которой есть определенный масштаб, и характерный размер поля зрения, то у программиста есть только координаты заданной точки и множество точек, которых может быть очень много (миллиарды звезд !), и к которому может идти большое количество конкурентных запросов, причем не только на чтение. Язык SQL позволяет очень красиво записать запрос, но реальный план его выполнения удручает - требуется прочитать всю таблицу, вычислить все расстояния от заданной точки, отсортировать по убыванию и оставить требуемое количество записей. Наличие индексов не спасает, а только приводит к полному обходу поискового дерева и чтения всей таблицы в случайном порядке, что гораздо медленнее простого чтения таблицы.

В действительности, класс задач, в которых требуется эффективный поиск ближайших соседей, гораздо шире задач пространственного поиска, например, задачи классификации, задачи поиска очепяток, кластеризации, дедупликации данных. Все они могут сильно выиграть от поддержки эффективного поиска ближайших соседей в СУБД, которые являются в настоящее время де-факто стандартом хранения данных. Эффективный поиск означает быстрый, конкурентный, масштабируемый поиск и поддержку различных типов данных (возможно, нестандартных), что и было реализовано 11 лет назад в PostgreSQL. Я расскажу про его реализацию, современное состояние и примеры использования.