Рубрика «postgresql» - 25

Итак, мы рассмотрели вопросы, связанные с изоляцией, и сделали отступление об организации данных на низком уровне. И наконец добрались до самого интересного — до версий строк.

Заголовок

Как мы уже говорили, каждая строка может одновременно присутствовать в базе данных в нескольких версиях. Одну версию от другой надо как-то отличать С этой целью каждая версия имеет две отметки, определяющие «время» действия данной версии (xmin и xmax). В кавычках — потому, что используется не время как таковое, а специальный увеличивающийся счетчик. И этот счетчик — номер транзакции.

(Как обычно, на самом деле все сложнее: номер транзакций не может все время увеличиваться из-за ограниченной разрядности счетчика. Но эти детали мы рассмотрим подробно, когда дойдем до заморозки.)
Читать полностью »

Привет! Посмотрим на новые штуки в — DataGrip 2019.1. Напомним, что функциональность DataGrip включена и в другие наши платные IDE, кроме WebStorm.

imageЧитать полностью »

В прошлый раз мы поговорили о согласованности данных, посмотрели на отличие между разными уровнями изоляции транзакций глазами пользователя и разобрались, почему это важно знать. Теперь мы начинаем изучать, как в PostgreSQL реализованы изоляция на основе снимков и механизм многоверсионности.

В этой статье мы посмотрим на то, как данные физически располагаются в файлах и страницах. Это уводит нас в сторону от темы изоляции, но такое отступление необходимо для понимания дальнейшего материала. Нам потребуется разобраться, как устроено хранение данных на низком уровне.

Отношения (relations)

Если заглянуть внутрь таблиц и индексов, то окажется, что они устроены схожим образом. И то, и другое — объекты базы, которые содержат некоторые данные, состоящие из строк.

То, что таблица состоит из строк, не вызывает сомнений; для индекса это менее очевидно. Тем не менее, представьте B-дерево: оно состоит из узлов, которые содержат индексированные значения и ссылки на другие узлы или на табличные строки. Вот эти узлы и можно считать индексными строками — фактически, так оно и есть.

На самом деле есть еще некоторое количество объектов, устроенных похожим образом: последовательности (по сути однострочные таблицы), материализованные представления (по сути таблицы, помнящие запрос). А еще есть обычные представления, которые сами по себе не хранят данные, но во всех остальных смыслах похожи на таблицы.

Все эти объекты в PostgreSQL называются общим словом отношение (по-английски relation). Слово крайне неудачное, потому что это термин из реляционной теории. Можно провести параллель между отношением и таблицей (представлением), но уж никак не между отношением и индексом. Но так уж сложилось: дают о себе знать академические корни PostgreSQL. Мне думается, что сначала так называли именно таблицы и представления, а остальное наросло со временем.
Читать полностью »

Всем привет! Меня зовут Денис Гирько, я системный архитектор e-commerce платформы в Lamoda. В прошлом году я выступал на конференции DevConf с докладом, которым хочу поделиться с вами.

Это обзорный доклад о том, с какими сложностями в процессе доставки заказа встречается крупный интернет-магазин и какие технические решения могут помочь их преодолеть (на примере решений, которые мы опробовали в Lamoda).

image

О чем пойдет речь? Расскажу:

  • о процессе доставки и обозначу проблемы;
  • как эффективно хранить территории доставки в базе;
  • как повысить качество тех данных, которые мы получаем от клиента;
  • как в адресной базе искать адресата, чтобы найти больше точных результатов.

Читать полностью »

Как мы использовали отложенную репликацию для аварийного восстановления с PostgreSQL - 1
Репликация — не бэкап. Или нет? Вот как мы использовали отложенную репликацию для восстановления, случайно удалив ярлыки.

Специалисты по инфраструктуре на GitLab отвечают за работу GitLab.com — самого большого экземпляра GitLab в природе. Здесь 3 миллиона пользователей и почти 7 миллионов проектов, и это один из самых крупных опенсорс-сайтов SaaS с выделенной архитектурой. Без системы баз данных PostgreSQL инфраструктура GitLab.com далеко не уедет, и что мы только не делаем для отказоустойчивости на случаи любых сбоев, когда можно потерять данные. Вряд ли такая катастрофа случится, но мы хорошо подготовились и запаслись разными механизмами бэкапа и репликации.

Репликация — это вам не средство бэкапа баз данных (см. ниже). Но сейчас мы увидим, как быстро восстановить случайно удаленные данные с помощью отложенной репликации: на GitLab.com пользователь удалил ярлык для проекта gitlab-ce и потерял связи с мерж-реквестами и задачами.

С отложенной репликой мы восстановили данные всего за 1,5 часа. Смотрите, как это было.

Читать полностью »

As Senior Software Engineer at company building messaging platform for healthcare industry I am responsible, including other duties, for performance of our application. We develop pretty standard web-service using Ruby on Rails application for business logic and API, React + Redux for users' facing single page application, as database we use PostgreSQL. Common reasons for performance problems in similar stacks are heavy queries to database and I would like to tell the story how we applied non-standard but fairly simple optimisations to improve performance.

Our business operates in US, so we have to be HIPAA compliant and follow certain security policies, security audit is something that we are always prepared for. To reduce risks and costs we rely on a special cloud provider to run our applications and databases, very similar to what Heroku does. On one hand it allows us to focus on building our platform but on the other hand it adds an additional limitation to our infrastructure. Talking shortly — we cannot scale up infinitely. As a successful startup we double number of users every few month and one day our monitoring told us that we were exceeding disk IO quota on the database server. Underlying AWS started throttling which was resulting in a significant performance degradation. Ruby application was not capable to serve all incoming traffic because Unicorn workers were spending too much time awaiting for database's response, customers were unhappy.

Читать полностью »

Синтез как один из методов улучшения производительности PostgreSQL - 1

Философское вступление

Как известно, существует всего два метода для решения задач:

  1. Метод анализа или метод дедукции, или от общего к частному.
  2. Метод синтеза или метод индукции, или от частного к общему.

Для решения проблемы “улучшить производительность базы данных” это может выглядеть следующим образом.
Читать полностью »

Привет! Этой статьей я начинаю серию циклов (или цикл серий? в общем, задумка грандиозная) о внутреннем устройстве PostgreSQL.

Материал будет основан на учебных курсах по администрированию, которые делаем мы с Павлом pluzanov. Смотреть видео не все любят (я точно не люблю), а читать слайды, пусть даже с комментариями, — совсем «не то».

Конечно, статьи не будут повторять содержание курсов один в один. Я буду говорить только о том, как все устроено, опуская собственно администрирование, зато постараюсь делать это более подробно и обстоятельно. И я верю в то, что такие знания полезны прикладному разработчику не меньше, чем администратору.

Ориентироваться я буду на тех, кто уже имеет определенный опыт использования PostgreSQL и хотя бы в общих чертах представляет себе, что к чему. Для совсем новичков текст будет тяжеловат. Например, я ни слова не скажу о том, как установить PostgreSQL и запустить psql.

Вещи, о которых пойдет речь, не сильно меняются от версии к версии, но использовать я буду текущий, 11-й «ванильный» PostgreSQL.

Первый цикл посвящен вопросам, связанным с изоляцией и многоверсионностью, и план его таков:

  1. Изоляция, как ее понимают стандарт и PostgreSQL (эта статья);
  2. Слои, файлы, страницы — что творится на физическом уровне;
  3. Версии строк, виртуальные и вложенные транзакции;
  4. Снимки данных и видимость версий строк, горизонт событий;
  5. Внутристраничная очистка и HOT-обновления;
  6. Обычная очистка (vacuum);
  7. Автоматическая очистка (autovacuum);
  8. Переполнение счетчика транзакций и заморозка.

Ну, поехали.
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 »

Здравсвуйте! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x» автора Pavan Patibandla. Она очень сильно мне помогла улучшить производительность PostgreSQL.

В Amplitude наша цель — предоставить простую в использовании интерактивную аналитику продуктов, чтобы каждый мог найти ответы на свои вопросы о продукте. Чтобы обеспечить удобство работы, Amplitude должен быстро предоставить эти ответы. Поэтому, когда один из наших клиентов пожаловался на то, сколько времени потребовалось для загрузки раскрывающегося списка свойств события в пользовательском интерфейсе Amplitude, мы приступили к детальному изучению проблемы.

Отслеживая задержку на разных уровнях, мы поняли, что одному конкретному запросу PostgreSQL потребовалось 20 секунд для завершения. Для нас это стало неожиданностью, так как обе таблицы имеют индексы в соединяемом столбце.

Медленный запрос

image
Читать полностью »


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