В статье будут рассмотрены возможности, предоставляемые встроенным или декларативным секционированием в 12 версии PostgreSQL. Демонстрация подготовлена для одноименного доклада на конференции HighLoad++Siberia 2019 (upd: появилось видео с докладом).

Все примеры выполнены на недавно появившейся бета-версии:

=> SELECT version();

                                                     version                                                      
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 PostgreSQL 12beta1 on i686-pc-linux-gnu, compiled by gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10) 5.4.0 20160609, 32-bit
(1 row)

Для приготовления асинхронных уведомлений из PostgreSQL в websocket нам понадобится сам nginx и его плагины postgres, push-stream, set-misc. (Я дал ссылки на свои форки, т.к. делал некоторые изменения, которые пока не удалось пропихнуть в оригинальные репозитории. Можно также воспользоваться готовым образом.)

Для приготовления планировщика асинхронных задач нам понадобится сам postgres и его расширение pg_task. (Я дал ссылки на свой форк postgres, т.к. делал некоторые изменения, которые пока не удалось пропихнуть в оригинальный репозиторий. Можно также воспользоваться готовым образом.)

Для приготовления cURL в PostgreSQL нам понадобится сам postgres и его расширение pg_curl. (Я дал ссылки на свой форк postgres, т.к. делал некоторые изменения, которые пока не удалось пропихнуть в оригинальный репозиторий. Можно также воспользоваться готовым образом.)

Как вы думаете, кто лучше настроит PostgreSQL — DBA или ML алгоритм? И если второй, то пора ли нам задуматься, чем заняться, когда нас заменят машины. Или до этого не дойдет, и важные решения все-таки должен принимать человек. Наверное, уровень изоляции и требования к устойчивости транзакций должны оставаться в ведении администратора. Но индексы уже скоро можно будет доверить машине определять самостоятельно.



Энди Павло на HighLoad++ рассказал про СУБД будущего, которые можно «потрогать» уже сейчас. Если пропустили это выступление или предпочитаете получать информацию на русском языке — под катом перевод выступления.

Речь пойдет о проекте университета Карнеги-Меллона, посвященном созданию автономных СУБД. Под термином «автономный» подразумевается система, которая может автоматически развертывать, настраивать, конфигурировать себя без какого-либо вмешательства человека. Возможно, потребуется около десяти лет, чтобы разработать что-то подобное, но именно этим заняты Энди и его студенты. Конечно, для создания автономной СУБД необходимы алгоритмы машинного обучения, однако, в этой статье сосредоточимся только на инженерной стороне темы. Рассмотрим, как проектировать программное обеспечение, чтобы сделать его автономным.

В этой публикации я хотел рассказать об интересной, но незаслуженно мало описанной на Хабре, системе управления контейнерами Kubernetes.

Что такое Kubernetes?

Kubernetes является проектом с открытым исходным кодом, предназначенным для управления кластером контейнеров Linux как единой системой. Kubernetes управляет и запускает контейнеры Docker на большом количестве хостов, а так же обеспечивает совместное размещение и репликацию большого количества контейнеров. Проект был начат Google и теперь поддерживается многими компаниями, среди которых Microsoft, RedHat, IBM и Docker.

Рисовальная машина за работой, © axisdraw.com

Электронная подпись в России впервые появилась в январе 2002 года вместе с принятием первого закона «Об электронной цифровой подписи» (1-ФЗ). Затем, спустя 9 лет, в апреле 2011 появился новый закон «Об электронной подписи» (63-ФЗ). Спустя еще 8 лет, в начале лета 2019, в СМИ стали появляться леденящие душу публикации о том, как с помощью электронной подписи воруют квартиры, как мошенники оформляют на ничего не подозревающих граждан фиктивные фирмы, и так далее, и тому подобное.

Давайте без лишних эмоций попробуем разобраться в сложившихся проблемах и подумаем, как их можно исправить.

Мы начали обновлять в нашем сервисе мониторинг для PgBouncer и решили все немного причесать. Чтобы сделать всё годно, мы притянули самые известные методологии перформанс мониторинга: USE (Utilization, Saturation, Errors) Брендана Грегга и RED (Requests, Errors, Durations) от Тома Уилки.

Под катом рассказ с графиками про то, как устроен pgbouncer, какие у него есть конфигурационные ручки и как используя USE/RED выбрать правильные метрики для его мониторинга.

Spot-инстансы — это по сути продажа свободных в данный момент ресурсов со отличной скидкой. При этом инстанс могут в любой момент выключить и забрать обратно. В статье я расскажу о особенностях и практике работы с этим предложением от AWS.

В этой статье я расскажу о трех типах instances в Amazon с примерами подсчета стоимости и скринами с консоли и биллинга Amazon. Статья родилась в силу малого количества информации про amazon web services, в частности данных про экономию оплаты на reserved instances я не нашел в рунете. Много скринов для лучшего понимания, когда я начинал работать с amazon мне этого сильно не хватало.

Суть разработки программного обеспечения
— Нужно проделать 500 отверстий в стене, так что я сконструировал автоматическую дрель. В ней используются элегантные точные шестерни для непрерывной регулировки скорости и крутящего момента по мере необходимости.
— Отлично, у неё идеальный вес. Загрузим 500 таких дрелей в пушку, которые мы сделали, и выстрелим в стену.

Я занимаюсь программированием уже 15 лет. Но в последнее время при разработке не принято думать об эффективности, простоте и совершенстве: вплоть до того, что мне становится грустно за свою карьеру и за IT-отрасль в целом.

Для примера, современные автомобили работают, скажем, на 98% от того, что физически позволяет нынешняя конструкция двигателя. Современная архитектура использует точно рассчитанное количество материала, чтобы выполнять свою функцию и оставаться в безопасности в данных условиях. Все самолёты сошлись к оптимальному размеру/форме/нагрузке и в основном выглядят одинаково.

Только в программном обеспечении считается нормальным, если программа работает на уровне 1% или даже 0,01% от возможной производительности. Ни у кого вроде нет возражений.

Огромную популярность набирает тема повышения производительности операционных систем и поиска узких мест. В этой статье мы расскажем об одном инструменте для поиска этих самых мест на примере работы блочного стека в Linux и одного случая траблшутинга работы хоста.

Пример 1. Тестовый

Ничего не работает

Тестирование в нашем отделе ― это синтетика на продуктовом железе, а позже ― тесты прикладного ПО. К нам на тестирование поступил диск Intel Optane. Ранее о тестировании дисков Optane мы уже писали в нашем блоге.

Диск был установлен в сервер стандартной комплектации, собранный относительно давно под один из облачных проектов.

Эта статья — продолжение рассказа о новом в PostgreSQL 12. Мы уже разобрали SQL/JSON (патч JSONPath) в статье «Что заморозили на feature freeze 2019. Часть I. JSONPath», теперь очередь CTE.

CTE

CTE это Common Table Expression — общие табличные выражения, их еще называют конструкциями с WITH. Фактически это создание временных таблиц, но существующих только для одного запроса, а не для сессии. К ним можно обращаться внутри этого запроса. Такой запрос хорошо читается, он понятен, его легко видоизменять, если потребуется. Это очень востребованная вещь, и она в PostgreSQL давно.

Но удобства могут обойтись дорого. Проблемы связаны с материализацией выражения после AS внутри конструкции WITH… AS (). Его еще называют внутренним выражением и вычисляют перед тем, как начать вычисление остального, его нельзя встроить в запрос верхнего уровня (no inlining). Планирование этого выражения происходит без учета остальной части запроса. Такое поведение называют барьером для оптимизации, или fencing. Кроме того, сама материализация требует под себя work_mem. И если выборка большая, то начинаются проблемы (об этом, например, есть в докладе Ивана Фролкова на PGConf 2019).

В декабре прошлого года я получил интересный отчет об ошибке от команды поддержки VWO. Время загрузки одного из аналитических отчетов для крупного корпоративного клиента казалось непомерно большим. А так как это сфера моей ответственности, я тут же сосредоточился на решении проблемы.

Предыстория

Чтобы было понятно о чём речь, я расскажу совсем немного о VWO. Это платформа, с помощью которой можно запускать разные таргетированные кампании на своих сайтах: проводить A/B эксперименты, отслеживать посетителей и конверсии, делать анализ воронки продаж, отображать тепловые карты и проигрывать записи визитов.

Но самое главное в платформе — составление отчетов. Все вышеперечисленные функции связаны между собой. И для корпоративных клиентов, огромный массив из информации был бы просто бесполезен без мощной платформы, представляющей их в виде для аналитики.

Используя платформу, можно сделать произвольный запрос на большом наборе данных. Вот простенький пример:

Показать все клики на странице "abc.com"
ОТ <даты d1> ДО <даты d2>
для людей, которые
использовали Chrome ИЛИ
(находились в Европе И использовали iPhone)

Обратите внимание на булевы операторы. Они доступны для клиентов в интерфейсе запроса, чтобы делать сколь угодно сложные запросы для получения выборок.

Медленный запрос

Клиент, о котором идет речь, пытался сделать что-то, что интуитивно должно работать быстро:

Покажи все записи сессий
для пользователей посетивших любую страницу
с урлом, где есть "/jobs"

На этом сайте было огромное количество трафика, и мы хранили более миллиона уникальных URL-адресов только для него. И они хотели найти довольно простой шаблон урла, относящегося к их бизнес-модели.

Думаю многим известна особенность PostgreSQL, которая приводит к эффекту раздувания таблиц, или table bloat. Известно что она проявляет себя в случаях интенсивного обновления данных, как при частых UPDATE так и при INSERT/DELETE операциях. В результате такого раздувания снижается производительность. Рассмотрим почему это происходит и как с этим можно бороться.

Есть множество прекрасных публикаций для тех, кто уже пользуется docker-ом. Есть хорошие статьи для тех, кто хочет этому научиться. Я пишу для тех, кто не только не знает, что такое docker, но и не уверен стоит ли ему это знать.

Я сознательно опускаю некоторые технические подробности, а кое где допускаю упрощения. Если вы увидите, что docker – то, что вам нужно, вы легко найдете более полную и точную информацию в других статьях.

30 июня мы провели онлайн-сессию «Вопросы к ведущим мировым экспертам PostgreSQL». В течение трёх часов любой желающий мог задать вопрос одному из приглашённых гостей и получить исчерпывающий ответ. В результате было получено более 40 вопросов, ни один из которых не остался без внимания.

Участники: Брюс Момджан (Bruce Momjian) (PGDG, EnterpriseDB), Максим Богук (Rambler, Мастерхост), Фёдор Сигаев (PGDG), Марко Креэн (Marko Kreen) (Skype).

Вот избранные вопросы и ответы:

Вопрос №3

kaikai:
Одна из досадных штук в работе — это отсутствие конструкции «INSERT OR UPDATE». В MySQL можно сделать так: «INSERT INTO users (username, email) VALUES ('Jo', 'jo@email.com') ON DUPLICATE KEY UPDATE email = 'jo@email.com'». Появится ли что-нибудь похожее в PostgreSQL?

Брюс Момджан, лидер сообщества PostgreSQL, эксперт компании EnterpriseDB:
Стандартный (ANSI) способ для таких вещей — это MERGE или UPSERT. Оба способа находятся у нас в TODO-листе и, насколько я знаю, кто-то работает над этой функциональностью для PostgreSQL 8.4, хотя лично я ещё не видел этого патча. Мы, вне всяких сомнений, нуждаемся в таком синтаксисе.

Всем привет! Прошедший год для пользователей и разработчиков Postgres был очень насыщенным. И 2018-й обещает быть не менее интересным и ярким. Под катом я расскажу об одном из первых громких событий для сообщества — PGConf.Russia 2018, и о том, чем запомнился прошедший год для DBA-команды Avito.

Сергей Бурладян (Avito)

Всем привет, меня зовут Сергей Бурладян, я работаю в «Avito» администратором баз данных. Я работаю с такими системами:



Это наша центральная база 2 Тб, 4 сервера — 1 мастер, 3 standby. Еще у нас есть логическая репликация на основе londiste (это из Skytools), внешний индекс sphinx’а, различные выгрузки во внешние системы — такая, как DWH, допустим. Еще у нас есть собственные наработки в области удаленного вызова процедуры, xrpc так называемая. Хранилище на 16 баз. И еще такая цифра, что наш бэкап занимает 6 часов, а его восстановление — около 12-ти. Мне хотелось бы, чтобы в случае различных аварий этих систем простой нашего сайта занимал не более 10-ти минут.

HighLoad++ существует давно, и про работу с PostgreSQL мы говорим регулярно. Но у разработчиков все равно из месяца в месяц, из года в год возникают одни и те же проблемы. Когда в маленьких компаниях без DBA в штате случаются ошибки в работе с базами данных, в этом нет ничего удивительного. В крупных компаниях тоже нужны БД, и даже при отлаженных процессах все равно случаются ошибки, и базы падают. Неважно, какого размера компания — ошибки все равно бывают, БД периодически обваливаются, рушатся.



С вами такого, конечно, никогда не случится, но проверить чек-лист не трудно, а сэкономить будущих нервов он может очень прилично. Под катом перечислим топ типичных ошибок, которые совершают разработчики при работе с PostgreSQL, разберемся, почему так делать не надо, и выясним, как надо.


О спикере: Алексей Лесовский (lesovsky) начинал системным администратором Linux. От задач виртуализации и систем мониторинга постепенно пришел к PostgreSQL. Сейчас PostgreSQL DBA в Data Egret — консалтинговой компании, которая работает с большим количеством разных проектов и видит много примеров повторяющихся проблем. Это ссылка на презентацию доклада на HighLoad++ 2018.