Рубрика «postgres» - 5

Главные вопросы работы с базой данных связаны с особенностями устройства операционной системы, на которой работает база. Сейчас Linux — основная операционная система для баз данных. Solaris, Microsoft и даже HPUX все еще применяются в энтерпрайзе, но первое место им больше никогда не занять, даже вместе взятым. Linux уверенно завоевывает позиции, потому что open source баз данных все больше. Поэтому вопрос взаимодействия БД с ОС, очевидно, о базах данных в Linux. На это накладывается вечная проблема БД — производительность IO. Хорошо, что в Linux последние годы идет капитальный ремонт IO-стека и есть надежда на просветление.

Илья Космодемьянский (hydrobiont) работает в компании Data Egret, которая занимается консалтингом и поддержкой PostgreSQL, и про взаимодействие ОС и баз данных знает многое. В докладе на HighLoad++ Илья рассказал о взаимодействии IO и БД на примере PostgreSQL, но и показал, как с IO работают другие БД. Рассмотрел стек Linux IO, что нового и хорошего в нем появилось и почему все не так, как было пару лет назад. В качестве полезной памятки — контрольный список настроек PostgreSQL и Linux для максимальной производительности подсистемы IO в новых ядрах.
Читать полностью »

Дайджест новостей из мира PostgreSQL. Выпуск №16 - 1

Мы продолжаем знакомить вас с самыми интересными новостями по PostgreSQL.

Главная новость июня

EnterpriseDB приобретена инвестиционным фондом Great Hill Partners. Сумма сделки не разглашается. Майкл Стоунбрейкер назначен техническим советником. Энди Палмер вошел в совет директоров EDB. Он известный ИТ-инвестор, сооснователь Vertica и автор главы в книге Making Databases Work: The Pragmatic Wisdom of Michael Stonebraker. Great Hill Partners — частный (непубличный) фонд, управляющий $2.7 млрд. Событие не менее впечатляющее, чем недавняя покупка Citus Microsoft-ом: из 5 участников Core Team двое сотрудники EDB.

Релизы

PostgreSQL 11.4, 10.9, 9.6.14, 9.5.18, 9.4.23 и 12 Beta 2

Этих релизов ждали не из-за новых фич, а из-за того, что надо было закрывать обнаруженную дырку в безопасности под кодовым названием CVE-2019-10164. Любой прошедший проверку при аутентификации по методу scram-sha-256 пользователь мог переполнить буфер в стеке, сменяя свой пароль на специально сконструированную строку. Этим способом можно было не только уронить сервер, но и выполнить произвольный код от имени пользователя ОС, запускающего PostgreSQL.

Подобная возможность переполнения существовала и в libpq, и эксплуатируя её, подставной сервер мог уронить клиентское приложение или выполнить коварный код на клиенте от имени пользователя, запускавшего это приложение.

Эта уязвимость проявилась только в относительно новых версиях PostgreSQL: 10 и выше, когда появилась SCRAM-аутентификация. На сайте сообщества можно увидеть «особую благодарность» Александру Лахину (Postgres Professional), который обнаружил проблему.

Можно почитать статью на эту тему: eVOL Monkey. Who's affected and how to protect your systems.

Postgres Pro Standard 11.4.1, 10.9.1, 9.6.14.1, 9.5.17.1 и Postgres Pro Enterprise 11.4.1

В этих версиях дыра в безопасности уже закрыта. Об этом и о других багфиксах можно прочитать в документации к соответствующей версии. Читать полностью »

В статье я расскажу, как мы подошли к вопросу отказоустойчивости PostgreSQL, почему это стало для нас важно и что в итоге получилось.

У нас высоконагруженный сервис: 2,5 млн пользователей по всему миру, 50К+ активных пользователей каждый день. Сервера находятся в Amazone в одном регионе Ирландии: в работе постоянно 100+ различных серверов, из них почти 50 — с базами данных.

Весь backend — большое монолитное stateful-приложение на Java, которое держит постоянное websocket соединение с клиентом. При одновременной работе нескольких пользователей на одной доске все они видят изменения в режиме реального времени, потому что каждое изменение мы записываем в базу. У нас примерно 10К запросов в секунду к нашим базам. В пиковой нагрузке в Redis мы пишем по 80-100К запросов в секунду.
Отказоустойчивый кластер PostgreSQL + Patroni. Опыт внедрения - 1
Читать полностью »

Игра в прятки с оптимизатором. Гейм овер, это CTE PostgreSQL 12 - 1

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).
Читать полностью »

Мы продолжаем публиковать видео и расшифровки лучших докладов с конференции PGConf.Russia 2019. Доклад Олега Бартунова на тему «Профессиональный Postgres» открывал пленарную часть конференции. В нем раскрыта история СУБД Postgres, российский вклад в разработку, особенности архитектуры.

Предыдущие материалы этой серии: «Типичные ошибки при работе с PostgreSQL» Ивана Фролкова, части 1 и 2.

Профессиональный Postgres - 1

Я буду рассказывать про профессиональный Postgres. Прошу не путать с компанией, которую я представляю сейчас — Postgres Professional.

Профессиональный Postgres - 2

Я действительно буду говорить о том, как Postgres, начинавшийся как любительская академическая разработка, стал профессиональным — таким, как мы его видим сейчас. Выскажу исключительно свое персональное мнение, оно не отражает мнение ни нашей компании, ни каких-либо групп.
Читать полностью »

In the previous articles we discussed PostgreSQL indexing engine, the interface of access methods, and the following methods: hash indexes, B-trees, GiST, SP-GiST, GIN, and RUM. The topic of this article is BRIN indexes.

BRIN

General concept

Unlike indexes with which we've already got acquainted, the idea of BRIN is to avoid looking through definitely unsuited rows rather than quickly find the matching ones. This is always an inaccurate index: it does not contain TIDs of table rows at all.

Simplistically, BRIN works fine for columns where values correlate with their physical location in the table. In other words, if a query without ORDER BY clause returns the column values virtually in the increasing or decreasing order (and there are no indexes on that column).

This access method was created in scope of Axle, the European project for extremely large analytical databases, with an eye on tables that are several terabyte or dozens of terabytes large. An important feature of BRIN that enables us to create indexes on such tables is a small size and minimal overhead costs of maintenance.

This works as follows. The table is split into ranges that are several pages large (or several blocks large, which is the same) — hence the name: Block Range Index, BRIN. The index stores summary information on the data in each range. As a rule, this is the minimal and maximal values, but it happens to be different, as shown further. Assume that a query is performed that contains the condition for a column; if the sought values do not get into the interval, the whole range can be skipped; but if they do get, all rows in all blocks will have to be looked through to choose the matching ones among them.

It will not be a mistake to treat BRIN not as an index, but as an accelerator of sequential scan. We can regard BRIN as an alternative to partitioning if we consider each range as a «virtual» partition.

Now let's discuss the structure of the index in more detail.
Читать полностью »

кдпв

Какое-то время назад, приключилась со мной неприятная история, которая послужила триггером для небольшого проекта на гитхабе и вылилась в эту статью.

Обычный день, обычный релиз: все задачи вдоль и поперек проверены нашим QA-инженером, поэтому со спокойствием священной коровы «закатываем» на stage. Приложение ведет себя хорошо, в логах — тишина. Принимаем решение делать switch (stage <-> prod). Переключаем, смотрим на приборы…

Проходит пару минут, полет стабильный. QA-инженер делает smoke-тест, замечает, что приложение как-то неестественно подтормаживает. Списываем на прогрев кешей.

Проходит еще пару минут, первая жалоба из первой линии: у клиентов очень долго загружаются данные, приложение тормозит, долго отвечает и т.д. Начинаем беспокоиться… смотрим логи, ищем возможные причины.
Читать полностью »

We have already got acquainted with PostgreSQL indexing engine and the interface of access methods and discussed hash indexes, B-trees, as well as GiST and SP-GiST indexes. And this article will feature GIN index.

GIN

«Gin?.. Gin is, it seems, such an American liquor?..»
«I'm not a drink, oh, inquisitive boy!» again the old man flared up, again he realized himself and again took himself in hand. «I am not a drink, but a powerful and undaunted spirit, and there is no such magic in the world that I would not be able to do.»

— Lazar Lagin, «Old Khottabych».

Gin stands for Generalized Inverted Index and should be considered as a genie, not a drink.
README
Читать полностью »

Мы продолжаем публиковать видео и расшифровки лучших докладов с конференции PGConf.Russia 2019. В первой части доклада Ивана Фролкова речь шла о непоследовательном именовании, о constraints, о том, где лучше сосредоточить логику — в базе или в приложении. В этой части вас ждет разбор обработки ошибок, конкурентного доступа, неотменяемых операций, CTE и JSON.

Типичные ошибки при работе с PostgreSQL. Часть 2 - 1

Расскажу такую историю. Наш клиент говорит: «Медленно работает база, а наше приложение занимается обслуживаем населения. Мы боимся, что нас тут поднимут на вилы». Выяснилось, что у них было очень много процессов в состоянии idle in transaction. Приложение начало транзакцию, ничего не делает, но и транзакцию не завершает. Если вы взаимодействуете с какими-то внешними сервисами, то, в принципе, это нормальная ситуация. Другое дело, что если у вас состояние idle in transaction длится долго (больше минуты уже подозрительно), то это плохо потому, что PostgreSQL очень не любит долгие транзакции: VACUUM не сможет почистить все те строки, которые он мог бы увидеть, и долго висящая транзакция эффективно блокирует VACUUM. Начинают разбухать таблицы, индексы становятся всё менее эффективными.

Типичные ошибки при работе с PostgreSQL. Часть 2 - 2Читать полностью »

Чуть более месяца назад в Москве состоялась крупнейшая конференция постгресового сообщества PGConf.Russia 2019, собравшая в МГУ свыше 700 человек. Мы решили выложить видео и расшифровку лучших докладов. Выступление Ивана Фролкова с разбором типичных ошибок при работе с PostgreSQL было отмечено лучшим на конференции, поэтому мы начнем с него.

Для удобства мы разбили расшифровку на две части. В этой статье речь пойдет о непоследовательном именовании, о constraints, о том, где лучше сосредоточить логику — в базе или в приложении. Во второй части будут разобраны обработка ошибок, конкурентный доступ, неотменяемые операции, CTE и JSON.

Типичные ошибки при работе с PostgreSQL - 1

В нашей компании я занимаюсь поддержкой клиентов по вопросам, связанным с приложениями, то есть помогаю в случаях проблем с соединениями, с оптимизацией запросов и прочими подобными вещами. Насмотрелся я приложений самых разных. Чего я только не видел! Может быть даже больше, чем хотелось бы. Часть из того, что я буду рассказывать, относится не только к PostgreSQL, а к любой базе, но кое-что прежде всего к PostgreSQL.

Главный вывод, который я смог сделать из того, что я видел, довольно неожиданный: фактически любое приложение при должной настойчивости можно заставить работать. Был замечательный проект (я не могу упоминать все компании, с которыми мы работали), в котором еще более замечательное приложение создавало таблицы миллионами. Выглядело это так: в понедельник система работает неплохо, а уже в пятницу она практически не работает. На выходные дни запускают VACUUM FULL, и в понедельник она опять работает хорошо. Оказывается, над PostgreSQL можно вот так издеваться, и всё это довольно долго будет жить и работать. Другой товарищ сделал странную вещь: у него всё было построено на триггерах, процедур не было вообще. То есть большую часть таблиц трогать нельзя, сделать что-либо не получалось, но и эта база жила.
Читать полностью »


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