Рубрика «Блог компании Тензор» - 2

Этот пост родился как расширенный ответ на умозрительную задачу, обозначенную в статье «Хроники пэйджинга».

Пусть у нас есть реестр документов, с которым работают операторы или бухгалтеры в СБИС, вроде такого:

SQL HowTo: курсорный пейджинг с неподходящей сортировкой - 1

Традиционно, при подобном отображении используется или прямая (новые снизу) или обратная (новые сверху) сортировка по дате и порядковому идентификатору, назначаемому при создании документа — ORDER BY dt, id или ORDER BY dt DESC, id DESC.

Типичные возникающие при этом проблемы я уже рассматривал в статье «PostgreSQL Antipatterns: навигация по реестру». Но что если пользователю зачем-то захотелось «нетипичного» — например, отсортировать одно поле «так», а другое «этак»ORDER BY dt, id DESC? Но второй индекс мы создавать не хотим — ведь это замедление вставки и лишний объем в базе.

Можно ли решить эту задачу, эффективно используя только индекс (dt, id)?
Читать полностью »

В их внешнем облике ничто не вызывает подозрений. Более того, они даже кажутся тебе хорошо и давно знакомыми. Но это только до тех пор, пока ты их не проверишь. Вот тут-то они и проявят свою коварную сущность, сработав совсем не так, как ты ожидал. А иногда выкидывают такое, от чего волосы просто встают дыбом — к примеру, теряют доверенные им секретные данные. Когда ты делаешь им очную ставку, они утверждают, что не знают друг друга, хотя в тени усердно трудятся под одним колпаком. Пора уже наконец-то вывести их на чистую воду. Давайте же и мы разберемся с этими подозрительными типами.

Типизация данных в PostgreSQL, при всей своей логичности, действительно преподносит порой очень странные сюрпризы. В этой статье мы постараемся прояснить некоторые их причуды, разобраться в причине их странного поведения и понять, как не столкнуться с проблемами в повседневной практике. Сказать по правде, я составил эту статью в том числе и в качестве некоего справочника для самого себя, справочника, к которому можно было бы легко обратиться в спорных случаях. Поэтому он будет пополняться по мере обнаружения новых сюрпризов от подозрительных типов. Итак, в путь, о неутомимые следопыты баз данных!

Читать полностью »

SQL — это не C++, и не JavaScript. Поэтому вычисление логических выражений происходит иначе, и вот это — совсем не одно и то же:

WHERE fncondX() AND fncondY()

= fncondX() && fncondY()

В процессе оптимизации плана исполнения запроса PostgreSQL может произвольным образом «переставлять» эквивалентные условия, не вычислять какие-то из них для отдельных записей, относить к условию применяемого индекса… Короче, проще всего считать, что вы заранее не можете управлять тем, в каком порядке будут (и будут ли вообще) вычисляться равноправные условия.

Поэтому если управлять приоритетом все-таки хочется, надо структурно сделать эти условия неравными с помощью условных выражений и операторов.

PostgreSQL Antipatterns: вычисление условий в SQL - 1

Данные и работа с ними — основа нашего комплекса СБИС, поэтому нам очень важно, чтобы операции над ними выполнялись не только корректно, но и эффективно. Давайте посмотрим на конкретных примерах, где могут быть допущены ошибки вычисления выражений, а где стоит улучшить их эффективность.
Читать полностью »

Несколько месяцев назад мы анонсировали explain.tensor.ru — публичный сервис для разбора и визуализации планов запросов к PostgreSQL.

За прошедшее время вы уже воспользовались им более 6000 раз, но одна из удобных функций могла остаться незамеченной — это структурные подсказки, которые выглядят примерно так:

Рецепты для хворающих SQL-запросов - 1

Прислушивайтесь к ним, и ваши запросы «станут гладкими и шелковистыми». :)

А если серьезно, то многие ситуации, которые делают запрос медленным и «прожорливым» по ресурсам, типичны и могут быть распознаны по структуре и данным плана.

В этом случае каждому отдельному разработчику не придется искать вариант оптимизации самостоятельно, опираясь исключительно на свой опыт — мы можем ему подсказать, что тут происходит, в чем может быть причина, и как можно подойти к решению. Что мы и сделали.

Рецепты для хворающих SQL-запросов - 2

Давайте чуть подробнее рассмотрим эти кейсы — как они определяются и к каким рекомендациям приводят.
Читать полностью »

Особенности работы внутренних механизмов PostgreSQL позволяют ему быть очень быстрым в одних ситуация и «не очень» в других. Сегодня остановимся на классическом примере конфликта между тем, как работает СУБД и тем, что делает с ней разработчик — UPDATE vs принципы MVCC.

Кратко сюжет из отличной статьи:

Когда строка изменяется командой UPDATE, фактически выполняются две операции: DELETE и INSERT. В текущей версии строки устанавливается xmax, равный номеру транзакции, выполнившей UPDATE. Затем создается новая версия той же строки; значение xmin у нее совпадает с значением xmax предыдущей версии.

Через какое-то время после завершения этой транзакции старая или новая версии, в зависимости от COMMIT/ROOLBACK, будут признаны «мертвыми» (dead tuples) при проходе VACUUM по таблице и зачищены.

PostgreSQL Antipatterns: сражаемся с ордами «мертвецов» - 1

Но это произойдет далеко не сразу, а вот проблемы с «мертвецами» можно нажить очень быстро — при многократном или массовом обновлении записей в большой таблице, а чуть позже столкнуться с ситуацией, что и VACUUM не сможет помочь.
Читать полностью »

Тысячи менеджеров из офисов продаж по всей стране фиксируют в нашей CRM-системе ежедневно десятки тысяч контактов — фактов общения с потенциальными или уже работающими с нами клиентами. А для этого клиента надо сначала найти, и желательно очень быстро. И происходит это чаще всего по названию.

Поэтому неудивительно, что, разбирая в очередной раз «тяжелые» запросы на одной из самых нагруженных баз — нашего собственного корпоративного аккаунта СБИС, я обнаружил «в топе» запрос для «быстрого» поиска по названию для карточек организаций.

Причем дальнейшее расследование выявило интересный пример сначала оптимизации, а затем деградации производительности запроса при последовательной его доработке силами нескольких команд, каждая из которых действовала исключительно из лучших побуждений.

0: чего же хотел пользователь

PostgreSQL Antipatterns: сказ об итеративной доработке поиска по названию, или «Оптимизация туда и обратно» - 1

[КДПВ отсюда]

Что вообще обычно подразумевает пользователь, когда говорит про «быстрый» поиск по названию? Почти никогда это не оказывается «честный» поиск по подстроке типа ... LIKE '%роза%' — ведь тогда в результат попадают не только 'Розалия' и 'Магазин Роза', но и роза' и даже 'Дом Деда Мороза'.

Пользователь же подразумевает на бытовом уровне, что вы ему обеспечите поиск по началу слова в названии и покажете более релевантным то, что начинается на введенное. И сделаете это практически мгновенно — при подстрочном вводе.
Читать полностью »

Рано или поздно многие сталкиваются с необходимостью что-то массово исправить в записях таблицы. Я уже рассказывал, как это делать лучше, а как — лучше не делать. Сегодня расскажу о втором аспекте массового обновления — о сработке триггеров.

Например, на таблице, в которой вам надо что-то поправить, висит злобный триггер ON UPDATE, переносящий все изменения в какие-нибудь агрегаты. А вам надо все пообновлять (новое поле проинициализировать, например) так аккуратно, чтобы эти агрегаты не затронулись.

Давайте просто отключим триггеры!

BEGIN;
  ALTER TABLE ... DISABLE TRIGGER ...;
  UPDATE ...; -- тут долго-долго
  ALTER TABLE ... ENABLE TRIGGER ...;
COMMIT;

Собственно, тут и все — все уже висит.

Потому что ALTER TABLE накладывает AccessExclusive-блокировку, под которой никто параллельно выполняющийся, даже простой SELECT, ничего из таблицы прочитать не сможет. То есть пока эта транзакция не закончится, все желающие даже «просто почитать» будут ждать. А мы помним, что UPDATE у нас до-о-олгий…
Читать полностью »

Регулярно сталкиваюсь с ситуацией, когда многие разработчики искренне полагают, что индекс в PostgreSQL — это такой швейцарский нож, который универсально помогает с любой проблемой производительности запроса. Достаточно добавить какой-нибудь новый индекс на таблицу или включить поле куда-нибудь в уже существующий, а дальше (магия-магия!) все запросы будут эффективно таким индексом пользоваться.
DBA: Находим бесполезные индексы - 1
Во-первых, конечно, или не будут, или не эффективно, или не все. Во-вторых, лишние индексы только добавят проблем с производительностью при записи.

Чаще всего такие ситуации происходят при «долгоиграющей» разработке, когда делается не заказной продукт по модели «написал разово, отдал, забыл», а, как в нашем случае, создается сервис с длинным жизненным циклом.

Доработки происходят итеративно силами множества распределенных команд, которые бывают разнесены не только в пространстве, но и во времени. И тогда, не зная всей истории развития проекта или особенностей прикладного распределения данных в его БД, можно легко «напортачить» с индексами. Но соображения и проверочные запросы под катом позволяют заранее предсказывать и обнаруживать часть проблем:

  • неиспользуемые индексы
  • префиксные «клоны»
  • timestamp «в середине»
  • индексируемый boolean
  • массивы в индексе
  • NULL-мусор

Читать полностью »

В PostgreSQL существует очень удобный механизм рекомендательных блокировок, они же — advisory locks. Мы в «Тензоре» используем их во многих местах системы, но мало кто детально понимает, как конкретно они работают, и какие проблемы можно получить при неправильном обращении.

Фантастические advisory locks, и где они обитают - 1
Читать полностью »

В докладе представлены некоторые подходы, которые позволяют следить за производительностью SQL-запросов, когда их миллионы в сутки, а контролируемых серверов PostgreSQL — сотни.

Какие технические решения позволяют нам эффективно обрабатывать такой объем информации, и как это облегчает жизнь обычного разработчика.

Кому интересен разбор конкретных проблем и разные техники оптимизаций SQL-запросов и решения типовых DBA-задач в PostgreSQL — можно также ознакомиться с серией статей на эту тему.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js