Suche senden
Hochladen
20070601 Syrcodis2007 Xml Support In Postgresql
•
0 gefällt mir
•
232 views
Nikolay Samokhvalov
Folgen
Technologie
News & Politik
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 6
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Sales Trng Product Cooling
Sales Trng Product Cooling
rkonte
Sales Trng Product Physical Security
Sales Trng Product Physical Security
rkonte
Placa Madre
Placa Madre
guestf93998
Sales Trng Product Power
Sales Trng Product Power
rkonte
20070524 Pgcon2007 Roadtoxmltype
20070524 Pgcon2007 Roadtoxmltype
Nikolay Samokhvalov
Tarzan
Tarzan
paquitaguapa
20070407 Rit2007 Xmltype Samokhvalov
20070407 Rit2007 Xmltype Samokhvalov
Nikolay Samokhvalov
Администрирование баз данных в будущем будет полностью автоматизировано. Это уже так для базовых операций DBA: поднятие инстансов, бэкапы, управление репликацией, failover — мы наблюдаем это по бурному развитию облачных «управляемых» СУБД (AWS RDS, Google Cloud SQL и десятков игроков поменьше), работе над k8s-оператором для Postgres и MySQL в ряде компаний, внедрению внутренних RDS-like DBaaS (database-as-a-service) решений внутри крупных организаций. Но диагностика и оптимизация производительности баз данных сегодня всё ещё очень «ручные». Например, в Postgres: находим медленную группу запросов в pg_stat_statements, ищем конкретный пример (а то и «выдумываем» его на ходу), пробуем EXPLAIN ANALYZE сначала в dev/staging-окружении, где, как правило, данных не так много, а потом на prod'е... Подбираем индекс, убеждаемся, что он ускоряет (вроде бы) один SQL-запрос и — всё, отправляем в production. Метод «чик-чик и в production» должен остаться в прошлом! Как остались в прошлом развёртывание и настройка серверов и сервисов вручную. Nancy CLI (https://github.com/postgres-ai/nancy) – открытый фреймворк для проведения экспериментов над базами данных PostgreSQL, позволяющий любому инженеру наладить системный подход к анализу и оптимизации производительности БД. Nancy поддерживает проведение экспериментов локально (на любом сервере) и удалённо на дешёвых высокопроизводительных спот-инстансах AWS EC2. Без каких-либо специальных знаний, используя Nancy CLI, любой инженер может теперь: - собрать подробную информацию о поведении «SQL-запросов с прода» на «клоне прода», но «не трогая прод» с целью выявления узких мест (на «проде» под нагрузкой включать обширную диагностику неразумно, а иногда и невозможно); - проверить, как тот или иной индекс влияет на производительность SQL (в том числе, насколько он замедлит UPDATE'ы); - подобрать оптимальные параметры настройки Postgres'а (пример: запустить в облаке проверку 100 вариантов default_statistics_target с подробным исследованием эффекта и анализом для каждой группы SQL-запросов); - сравнить 2+ прогонов моделированной нагрузки на клоне реальной БД в различных условиях (разное оборудование, разные версии Postgres, разные настройки, разные наборы индексов). В докладе мы также обсудим конкретные примеры внедрения метода автоматизации экспериментов над БД и Nancy CLI в ряд проектов различных компаний (БД до 2ТБ, hybrid workload, до 15k TPS) и трудности, которые пришлось преодолеть на пути: 1. Включение полного логирования запросов: когда это просто страх, а когда это действительно серьёзный стресс для сервера? Как быть, если диски «не тянут» полное логирование? 2. Вопросы безопасности: нужно ли давать доступ к экспериментальным узлам всем разработчикам или можно обойтись без этого? Обфускировать ли данные? 3. Как убедиться, что результаты эксперимента достоверны? 4. Как проводить эксперименты над терабайтной базой данных быстро? 5. Стоит ли включать Nancy в CI/CD-конвейер?
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Nikolay Samokhvalov
Empfohlen
Sales Trng Product Cooling
Sales Trng Product Cooling
rkonte
Sales Trng Product Physical Security
Sales Trng Product Physical Security
rkonte
Placa Madre
Placa Madre
guestf93998
Sales Trng Product Power
Sales Trng Product Power
rkonte
20070524 Pgcon2007 Roadtoxmltype
20070524 Pgcon2007 Roadtoxmltype
Nikolay Samokhvalov
Tarzan
Tarzan
paquitaguapa
20070407 Rit2007 Xmltype Samokhvalov
20070407 Rit2007 Xmltype Samokhvalov
Nikolay Samokhvalov
Администрирование баз данных в будущем будет полностью автоматизировано. Это уже так для базовых операций DBA: поднятие инстансов, бэкапы, управление репликацией, failover — мы наблюдаем это по бурному развитию облачных «управляемых» СУБД (AWS RDS, Google Cloud SQL и десятков игроков поменьше), работе над k8s-оператором для Postgres и MySQL в ряде компаний, внедрению внутренних RDS-like DBaaS (database-as-a-service) решений внутри крупных организаций. Но диагностика и оптимизация производительности баз данных сегодня всё ещё очень «ручные». Например, в Postgres: находим медленную группу запросов в pg_stat_statements, ищем конкретный пример (а то и «выдумываем» его на ходу), пробуем EXPLAIN ANALYZE сначала в dev/staging-окружении, где, как правило, данных не так много, а потом на prod'е... Подбираем индекс, убеждаемся, что он ускоряет (вроде бы) один SQL-запрос и — всё, отправляем в production. Метод «чик-чик и в production» должен остаться в прошлом! Как остались в прошлом развёртывание и настройка серверов и сервисов вручную. Nancy CLI (https://github.com/postgres-ai/nancy) – открытый фреймворк для проведения экспериментов над базами данных PostgreSQL, позволяющий любому инженеру наладить системный подход к анализу и оптимизации производительности БД. Nancy поддерживает проведение экспериментов локально (на любом сервере) и удалённо на дешёвых высокопроизводительных спот-инстансах AWS EC2. Без каких-либо специальных знаний, используя Nancy CLI, любой инженер может теперь: - собрать подробную информацию о поведении «SQL-запросов с прода» на «клоне прода», но «не трогая прод» с целью выявления узких мест (на «проде» под нагрузкой включать обширную диагностику неразумно, а иногда и невозможно); - проверить, как тот или иной индекс влияет на производительность SQL (в том числе, насколько он замедлит UPDATE'ы); - подобрать оптимальные параметры настройки Postgres'а (пример: запустить в облаке проверку 100 вариантов default_statistics_target с подробным исследованием эффекта и анализом для каждой группы SQL-запросов); - сравнить 2+ прогонов моделированной нагрузки на клоне реальной БД в различных условиях (разное оборудование, разные версии Postgres, разные настройки, разные наборы индексов). В докладе мы также обсудим конкретные примеры внедрения метода автоматизации экспериментов над БД и Nancy CLI в ряд проектов различных компаний (БД до 2ТБ, hybrid workload, до 15k TPS) и трудности, которые пришлось преодолеть на пути: 1. Включение полного логирования запросов: когда это просто страх, а когда это действительно серьёзный стресс для сервера? Как быть, если диски «не тянут» полное логирование? 2. Вопросы безопасности: нужно ли давать доступ к экспериментальным узлам всем разработчикам или можно обойтись без этого? Обфускировать ли данные? 3. Как убедиться, что результаты эксперимента достоверны? 4. Как проводить эксперименты над терабайтной базой данных быстро? 5. Стоит ли включать Nancy в CI/CD-конвейер?
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Nikolay Samokhvalov
Shared_buffers = 25% – это много или мало? Или в самый раз? Как понять, подходит ли эта – довольно устаревшая – рекомендация в вашем конкретном случае? Пришло время подойти к вопросу подбора параметров postgresql.conf "по-взрослому". Не с помощью слепых "автотюнеров" или устаревших советов из статей и блогов, а на основе: строго выверенных экспериментов на БД, производимых автоматизированно, в больших количествах и в условиях, максимально приближенных к "боевым", глубокого понимания особенностей работы СУБД и ОС. Используя Nancy CLI (https://gitlab.com/postgres.ai/nancy), мы рассмотрим конкретный пример – пресловутые shared_buffers – в разных ситуациях, в разных проектах и попробуем разобраться, как же подобрать оптимальную настройку для нашей инфраструктуры, БД и нагрузки. https://pgconf.ru/2019/242809
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
Nikolay Samokhvalov
Future database administration will be highly automated. Until then, we still live in a world where extensive manual interactions are required from a skilled DBA. This will change soon as more "autonomous databases" reach maturity and enter the production environment. Postgres-specific monitoring tools and systems continue to improve, detecting and analyzing performance issues and bottlenecks in production databases. However, while these tools can detect current issues, they require highly-experienced DBAs to analyze and recommend mitigations. In this session, the speaker will present the initial results of the POSTGRES.AI project – Nancy CLI, a unified way to manage automated database experiments. Nancy CLI is an automated database management framework based on well-known open-source projects and incorporating major open-source tools and Postgres modules: pgBadger, pg_stat_kcache, auto_explain, pgreplay, and others. Originally developed with the goal to simulate various SQL query use cases in various environments and collect data to train ML models, Nancy CLI turned out to be very a universal framework that can play a crucial role in CI/CD pipelines in any company. Using Nancy CLI, casual DBAs and any engineers can easily conduct automated experiments today, either on AWS EC2 Spot instances or on any other servers. All you need is to tell Nancy which database to use, specify workload (synthetic or "real", generated based on the Postgres logs), and what you want to test – say, check how a new index will affect all most expensive query groups from pg_stat_statements, or compare various values of "default_statistics_target". All the collected information with a very high level of confidence will give you understanding, how various queries and overall Postgres performance will be affected when you apply this change to production.
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
Nikolay Samokhvalov
Nancy CLI, a unified way to manage automated database experiments. Nancy CLI is an automated database management framework based on well-known open-source projects and incorporating major open-source tools. Using these tools, casual DBAs can conduct automated experiments today, either on AWS EC2 Spot instances or on any other servers. All you need is to tell Nancy which database to use, how to determine workloads and what you want to verify – say, check how some index will help, or compare various values of "default_statistics_target" for your database and your workload. Everything else Nancy will do for you, in fully automated fashion, in the end presenting you detailed results for comparison.
Nancy CLI. Automated Database Experiments
Nancy CLI. Automated Database Experiments
Nikolay Samokhvalov
Онлайн-опросы неизменно показывают — всех нас очень интересуют две вещи: а) как писать наиболее эффективные SQL-запросы, б) как «читать» такие запросы, а точнее, как понимать, что именно делает или будет делать СУБД при их выполнении. Эти две неразрывно связанные друг с другом темы чрезвычайно обширны, SQL-искусству можно (и нужно) учиться годами. Во время нашей очередной встречи в прямом эфире мы затронем некоторые аспекты обеих. ЧАСТЬ 1: EXPLAIN Алексей Ермаков. Как читать и интерпретировать вывод команды EXPLAIN Команда EXPLAIN — основной инструмент анализа запросов, позволяющий разобраться, каким образом запрос будет выполняться и как можно его ускорить. Для сложных запросов вывод может быть довольно громоздким и его становится сложно читать. Я расскажу, из каких частей состоит план запроса, на какие «маркеры» в нём следует обращать внимание в первую очередь и как на это реагировать. ЧАСТЬ 2: ADVANCED SQL Николай Самохвалов. SQL современный и «продвинутый» «Я не волшебник, я только учусь». Продвинутому SQL нас постоянно учат такие видные гуру как Markus Winand и Макс Богук. Рекурсивные CTE, LATERAL JOIN, виртуозная работа с массивами и строками, window functions и прочие модные штучки, которые помогут вам в дрессировке вашего Постгреса, — я постараюсь сделать хороший обзор, а если вдруг тема покажется интересной, то в следующих сеансах группового Постгреса мы обязательно пригласим настоящих гуру :)
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
Nikolay Samokhvalov
Онлайн-опросы неизменно показывают — всех нас очень интересуют две вещи: а) как писать наиболее эффективные SQL-запросы, б) как «читать» такие запросы, а точнее, как понимать, что именно делает или будет делать СУБД при их выполнении. Эти две неразрывно связанные друг с другом темы чрезвычайно обширны, SQL-искусству можно (и нужно) учиться годами. Во время нашей очередной встречи в прямом эфире мы затронем некоторые аспекты обеих. ЧАСТЬ 1: EXPLAIN Алексей Ермаков. Как читать и интерпретировать вывод команды EXPLAIN Команда EXPLAIN — основной инструмент анализа запросов, позволяющий разобраться, каким образом запрос будет выполняться и как можно его ускорить. Для сложных запросов вывод может быть довольно громоздким и его становится сложно читать. Я расскажу, из каких частей состоит план запроса, на какие «маркеры» в нём следует обращать внимание в первую очередь и как на это реагировать. ЧАСТЬ 2: ADVANCED SQL Николай Самохвалов. SQL современный и «продвинутый» «Я не волшебник, я только учусь». Продвинутому SQL нас постоянно учат такие видные гуру как Markus Winand и Макс Богук. Рекурсивные CTE, LATERAL JOIN, виртуозная работа с массивами и строками, window functions и прочие модные штучки, которые помогут вам в дрессировке вашего Постгреса, — я постараюсь сделать хороший обзор, а если вдруг тема покажется интересной, то в следующих сеансах группового Постгреса мы обязательно пригласим настоящих гуру :)
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
Nikolay Samokhvalov
Мы обсудим несколько фундаментальных ситуаций использования РСУБД (каждая из которых неоднократно встречалась автору), попутно разбирая возможные ошибки: - элементарная модификация данных; - работа с датой, временем и временными зонами; - проверка ограничений целостности; - очередь заданий; - пакетная работа с данными (например, удаление пачки записей в таблице); - полнотекстовый поиск; - относительно новые задачи (создание API, machine learning).
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
Nikolay Samokhvalov
Postgres Vision 2016 Lightning Talk
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
Nikolay Samokhvalov
Первый релиз-кандидат версии 9.6 вышел 1 сентября, а это значит, что совсем скоро будет полноценный релиз. Все вокруг уже успели обсудить новинки, и теперь уже стыдно ничего не знать о таких вещах, как параллелизация выполнения запросов, pushdown для FDW, мониторинг waitlocks, полнотекстовый поиск по фразам или магический \gexec в psql. Чтобы никому не приходилось краснеть, мы быстро пройдёмся по всем основным и интересным моментам версии 9.6.
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
Nikolay Samokhvalov
RITConf 2016 Moscow Russia – #noBacked, REST API, PostgreSQL, Postgres
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
Nikolay Samokhvalov
Greenplum: архитектура, опыт внедрения и использования в банке, Дмитрий Немчин, банк Тинькофф
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
Nikolay Samokhvalov
A Lightning talk about Postgres in Russia and #PostgreSQLRussia, Nikolay Samokhvalov, includes 2016 CfPs inviting speakers to PgDay.ru, PgConf.ru and Highload.co convefereces
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
Nikolay Samokhvalov
More: http://PostgreSQLRussia.org Доклад посвящён резервному хранению СУБД PostgreSQL. Мы поговорим о том, как устроено хранение данных на диске и организован WAL в PostgreSQL, какие есть средства для резервного копирования и восстановления данных. Обсудим, как перестать беспокоиться за свои данные и почему PostgreSQL славится своей надёжностью.
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
Nikolay Samokhvalov
Встречи сообщества http://PostgreSQLRussia.org - Миграция из Oracle в Postgres. Встреча в компании CUSTIS. План встречи: 19:00 Приветственная пицца, свободное общение. 19:20 Вступление. Рассказ о CUSTIS. 19:25 Николай Самохвалов. Коротко о PostgreSQL. 19:35 Максим Трегубов, CUSTIS. Миграция данных из Oracle в Postgres. Доклад о том, как мы для одного из заказчиков тестировали переход с СУБД Oracle на Postgres. Расскажем о выборе инструмента миграции данных, настройке тестовой среды и о полученных результатах. Также немного затронем модную тему DevOps и покажем роль Ansible в миграции данных. 20:10 Вячеслав Муравлев, CUSTIS. Data Access Layer как страховка при миграции СУБД. Для многих АС миграция с одной СУБД на другую сродни наступлению страхового случая «тотал» - необходимо переписать львиную долю кода. Подстраховаться от такого ущерба можно с помощью шаблона проектирования Data Access Layer (DAL). Мы расскажем как этот подход помог нам провести первый этап миграции АС одного из заказчиков с Oracle на PostgreSQL, рассмотрим инструментарий, обсудим применимость подхода на уровне предприятия. 20:30 Иван Кухарчук, ЯНДЕКС. Как можно сэкономить на лицензиях и снизить нагрузку на Oracle, переселив отчёты в PostgreSQL. 20:50 Завершение встречи, свободное общение.
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
Nikolay Samokhvalov
Максим Трегубов, CUSTIS. Миграция данных из Oracle в Postgres. Доклад о том, как мы для одного из заказчиков тестировали переход с СУБД Oracle на Postgres. Расскажем о выборе инструмента миграции данных, настройке тестовой среды и о полученных результатах. Также немного затронем модную тему DevOps и покажем роль Ansible в миграции данных.
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
Nikolay Samokhvalov
Реляционной модели скоро исполнится полвека – это огромный срок для любой технологической индустрии, не говоря уже об ИТ. За прошедшие годы этой модели было брошено немало вызовов, оказавших немалое влияние на развитие реляционных СУБД. В докладе обсуждаются три главных вызова реляционной модели, включая и NoSQL. На основе многолетнего опыта использования PostgreSQL для создания социальных сетей, объединяющих многомиллионные аудитории, наглядно демонстрируется как эта СУБД реагировала на возникающие вызовы. Речь также пойдет о «трех китах» PostgreSQL, которые не дают этой системе превратиться в монстра и позволяют обогащаться функционалом, необходимым для создания современных высоконагруженных проектов. Особое внимание в докладе уделено новым типам данных, JSON и JSONB — их возможностям, способам индексирования, а также разбору имеющихся недостатков.
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Nikolay Samokhvalov
Тип данных JSONb – это, пожалуй, самая яркая новинка PostgreSQL 9.4, который вышел 18 декабря 2014. Уже немало докладов и статей посвящено этому типу данных, работе с ним и индексации. Но как правило, информация в них перегружена специфичными для PostgreSQL терминами. Запутались в моделях данных? В том, какие индексы могут вам помочь ускорить вашу работу с СУБД? Этот доклад помогает сложить паттерн. Он для тех, кто начал использовать PostgreSQL совсем недавно или только планирует работать с ним. В нём рассказано о месте PostgreSQL в современном мире СУБД, о борьбе различных моделей данных за место под солнцем на этом рынке и то, как это отразилось на развитие Postgres. Помимо прочего, рассказывается о том, какие вообще бывают деревья, как они помогают ускорять базы данных и почему PostgreSQL — просто райский лес для деревьев самого разного типа :) См. также видео: http://postgresmen.ru/meetup/2014-12-23-parallels
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
Nikolay Samokhvalov
Доклад от Parallels: Методики тестировния производительности database-centric приложений Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций. Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных. Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
Nikolay Samokhvalov
Демонстрация восстановления и отката PostgreSQL
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
Nikolay Samokhvalov
* приемы доступа к данным; * прикладной класс работы с БД поверх PDO, особенности PDO; * связки пуллов коннектов; * API хранимых процедур; * работа c распределенным хранилищем; * RPC между базами на примере асинхронного геокодинга.
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
Nikolay Samokhvalov
Стас Кельвич, аспирант МИФИ; Александр Коротков, «Интаро-Софт», PostgreSQL GDG: «Эффективный поиск ближайшего объекта своими руками»
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
Nikolay Samokhvalov
Tutorial para publicar una presentación o exposición en SlideShare
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
Alan779941
La Revolución Digital del siglo XXI ha sido un fenómeno de transformación sin precedentes, caracterizado por la rápida adopción y avance de tecnologías digitales en todos los ámbitos de la sociedad.
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
JorgeParada26
Weitere ähnliche Inhalte
Mehr von Nikolay Samokhvalov
Shared_buffers = 25% – это много или мало? Или в самый раз? Как понять, подходит ли эта – довольно устаревшая – рекомендация в вашем конкретном случае? Пришло время подойти к вопросу подбора параметров postgresql.conf "по-взрослому". Не с помощью слепых "автотюнеров" или устаревших советов из статей и блогов, а на основе: строго выверенных экспериментов на БД, производимых автоматизированно, в больших количествах и в условиях, максимально приближенных к "боевым", глубокого понимания особенностей работы СУБД и ОС. Используя Nancy CLI (https://gitlab.com/postgres.ai/nancy), мы рассмотрим конкретный пример – пресловутые shared_buffers – в разных ситуациях, в разных проектах и попробуем разобраться, как же подобрать оптимальную настройку для нашей инфраструктуры, БД и нагрузки. https://pgconf.ru/2019/242809
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
Nikolay Samokhvalov
Future database administration will be highly automated. Until then, we still live in a world where extensive manual interactions are required from a skilled DBA. This will change soon as more "autonomous databases" reach maturity and enter the production environment. Postgres-specific monitoring tools and systems continue to improve, detecting and analyzing performance issues and bottlenecks in production databases. However, while these tools can detect current issues, they require highly-experienced DBAs to analyze and recommend mitigations. In this session, the speaker will present the initial results of the POSTGRES.AI project – Nancy CLI, a unified way to manage automated database experiments. Nancy CLI is an automated database management framework based on well-known open-source projects and incorporating major open-source tools and Postgres modules: pgBadger, pg_stat_kcache, auto_explain, pgreplay, and others. Originally developed with the goal to simulate various SQL query use cases in various environments and collect data to train ML models, Nancy CLI turned out to be very a universal framework that can play a crucial role in CI/CD pipelines in any company. Using Nancy CLI, casual DBAs and any engineers can easily conduct automated experiments today, either on AWS EC2 Spot instances or on any other servers. All you need is to tell Nancy which database to use, specify workload (synthetic or "real", generated based on the Postgres logs), and what you want to test – say, check how a new index will affect all most expensive query groups from pg_stat_statements, or compare various values of "default_statistics_target". All the collected information with a very high level of confidence will give you understanding, how various queries and overall Postgres performance will be affected when you apply this change to production.
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
Nikolay Samokhvalov
Nancy CLI, a unified way to manage automated database experiments. Nancy CLI is an automated database management framework based on well-known open-source projects and incorporating major open-source tools. Using these tools, casual DBAs can conduct automated experiments today, either on AWS EC2 Spot instances or on any other servers. All you need is to tell Nancy which database to use, how to determine workloads and what you want to verify – say, check how some index will help, or compare various values of "default_statistics_target" for your database and your workload. Everything else Nancy will do for you, in fully automated fashion, in the end presenting you detailed results for comparison.
Nancy CLI. Automated Database Experiments
Nancy CLI. Automated Database Experiments
Nikolay Samokhvalov
Онлайн-опросы неизменно показывают — всех нас очень интересуют две вещи: а) как писать наиболее эффективные SQL-запросы, б) как «читать» такие запросы, а точнее, как понимать, что именно делает или будет делать СУБД при их выполнении. Эти две неразрывно связанные друг с другом темы чрезвычайно обширны, SQL-искусству можно (и нужно) учиться годами. Во время нашей очередной встречи в прямом эфире мы затронем некоторые аспекты обеих. ЧАСТЬ 1: EXPLAIN Алексей Ермаков. Как читать и интерпретировать вывод команды EXPLAIN Команда EXPLAIN — основной инструмент анализа запросов, позволяющий разобраться, каким образом запрос будет выполняться и как можно его ускорить. Для сложных запросов вывод может быть довольно громоздким и его становится сложно читать. Я расскажу, из каких частей состоит план запроса, на какие «маркеры» в нём следует обращать внимание в первую очередь и как на это реагировать. ЧАСТЬ 2: ADVANCED SQL Николай Самохвалов. SQL современный и «продвинутый» «Я не волшебник, я только учусь». Продвинутому SQL нас постоянно учат такие видные гуру как Markus Winand и Макс Богук. Рекурсивные CTE, LATERAL JOIN, виртуозная работа с массивами и строками, window functions и прочие модные штучки, которые помогут вам в дрессировке вашего Постгреса, — я постараюсь сделать хороший обзор, а если вдруг тема покажется интересной, то в следующих сеансах группового Постгреса мы обязательно пригласим настоящих гуру :)
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
Nikolay Samokhvalov
Онлайн-опросы неизменно показывают — всех нас очень интересуют две вещи: а) как писать наиболее эффективные SQL-запросы, б) как «читать» такие запросы, а точнее, как понимать, что именно делает или будет делать СУБД при их выполнении. Эти две неразрывно связанные друг с другом темы чрезвычайно обширны, SQL-искусству можно (и нужно) учиться годами. Во время нашей очередной встречи в прямом эфире мы затронем некоторые аспекты обеих. ЧАСТЬ 1: EXPLAIN Алексей Ермаков. Как читать и интерпретировать вывод команды EXPLAIN Команда EXPLAIN — основной инструмент анализа запросов, позволяющий разобраться, каким образом запрос будет выполняться и как можно его ускорить. Для сложных запросов вывод может быть довольно громоздким и его становится сложно читать. Я расскажу, из каких частей состоит план запроса, на какие «маркеры» в нём следует обращать внимание в первую очередь и как на это реагировать. ЧАСТЬ 2: ADVANCED SQL Николай Самохвалов. SQL современный и «продвинутый» «Я не волшебник, я только учусь». Продвинутому SQL нас постоянно учат такие видные гуру как Markus Winand и Макс Богук. Рекурсивные CTE, LATERAL JOIN, виртуозная работа с массивами и строками, window functions и прочие модные штучки, которые помогут вам в дрессировке вашего Постгреса, — я постараюсь сделать хороший обзор, а если вдруг тема покажется интересной, то в следующих сеансах группового Постгреса мы обязательно пригласим настоящих гуру :)
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
Nikolay Samokhvalov
Мы обсудим несколько фундаментальных ситуаций использования РСУБД (каждая из которых неоднократно встречалась автору), попутно разбирая возможные ошибки: - элементарная модификация данных; - работа с датой, временем и временными зонами; - проверка ограничений целостности; - очередь заданий; - пакетная работа с данными (например, удаление пачки записей в таблице); - полнотекстовый поиск; - относительно новые задачи (создание API, machine learning).
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
Nikolay Samokhvalov
Postgres Vision 2016 Lightning Talk
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
Nikolay Samokhvalov
Первый релиз-кандидат версии 9.6 вышел 1 сентября, а это значит, что совсем скоро будет полноценный релиз. Все вокруг уже успели обсудить новинки, и теперь уже стыдно ничего не знать о таких вещах, как параллелизация выполнения запросов, pushdown для FDW, мониторинг waitlocks, полнотекстовый поиск по фразам или магический \gexec в psql. Чтобы никому не приходилось краснеть, мы быстро пройдёмся по всем основным и интересным моментам версии 9.6.
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
Nikolay Samokhvalov
RITConf 2016 Moscow Russia – #noBacked, REST API, PostgreSQL, Postgres
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
Nikolay Samokhvalov
Greenplum: архитектура, опыт внедрения и использования в банке, Дмитрий Немчин, банк Тинькофф
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
Nikolay Samokhvalov
A Lightning talk about Postgres in Russia and #PostgreSQLRussia, Nikolay Samokhvalov, includes 2016 CfPs inviting speakers to PgDay.ru, PgConf.ru and Highload.co convefereces
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
Nikolay Samokhvalov
More: http://PostgreSQLRussia.org Доклад посвящён резервному хранению СУБД PostgreSQL. Мы поговорим о том, как устроено хранение данных на диске и организован WAL в PostgreSQL, какие есть средства для резервного копирования и восстановления данных. Обсудим, как перестать беспокоиться за свои данные и почему PostgreSQL славится своей надёжностью.
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
Nikolay Samokhvalov
Встречи сообщества http://PostgreSQLRussia.org - Миграция из Oracle в Postgres. Встреча в компании CUSTIS. План встречи: 19:00 Приветственная пицца, свободное общение. 19:20 Вступление. Рассказ о CUSTIS. 19:25 Николай Самохвалов. Коротко о PostgreSQL. 19:35 Максим Трегубов, CUSTIS. Миграция данных из Oracle в Postgres. Доклад о том, как мы для одного из заказчиков тестировали переход с СУБД Oracle на Postgres. Расскажем о выборе инструмента миграции данных, настройке тестовой среды и о полученных результатах. Также немного затронем модную тему DevOps и покажем роль Ansible в миграции данных. 20:10 Вячеслав Муравлев, CUSTIS. Data Access Layer как страховка при миграции СУБД. Для многих АС миграция с одной СУБД на другую сродни наступлению страхового случая «тотал» - необходимо переписать львиную долю кода. Подстраховаться от такого ущерба можно с помощью шаблона проектирования Data Access Layer (DAL). Мы расскажем как этот подход помог нам провести первый этап миграции АС одного из заказчиков с Oracle на PostgreSQL, рассмотрим инструментарий, обсудим применимость подхода на уровне предприятия. 20:30 Иван Кухарчук, ЯНДЕКС. Как можно сэкономить на лицензиях и снизить нагрузку на Oracle, переселив отчёты в PostgreSQL. 20:50 Завершение встречи, свободное общение.
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
Nikolay Samokhvalov
Максим Трегубов, CUSTIS. Миграция данных из Oracle в Postgres. Доклад о том, как мы для одного из заказчиков тестировали переход с СУБД Oracle на Postgres. Расскажем о выборе инструмента миграции данных, настройке тестовой среды и о полученных результатах. Также немного затронем модную тему DevOps и покажем роль Ansible в миграции данных.
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
Nikolay Samokhvalov
Реляционной модели скоро исполнится полвека – это огромный срок для любой технологической индустрии, не говоря уже об ИТ. За прошедшие годы этой модели было брошено немало вызовов, оказавших немалое влияние на развитие реляционных СУБД. В докладе обсуждаются три главных вызова реляционной модели, включая и NoSQL. На основе многолетнего опыта использования PostgreSQL для создания социальных сетей, объединяющих многомиллионные аудитории, наглядно демонстрируется как эта СУБД реагировала на возникающие вызовы. Речь также пойдет о «трех китах» PostgreSQL, которые не дают этой системе превратиться в монстра и позволяют обогащаться функционалом, необходимым для создания современных высоконагруженных проектов. Особое внимание в докладе уделено новым типам данных, JSON и JSONB — их возможностям, способам индексирования, а также разбору имеющихся недостатков.
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Nikolay Samokhvalov
Тип данных JSONb – это, пожалуй, самая яркая новинка PostgreSQL 9.4, который вышел 18 декабря 2014. Уже немало докладов и статей посвящено этому типу данных, работе с ним и индексации. Но как правило, информация в них перегружена специфичными для PostgreSQL терминами. Запутались в моделях данных? В том, какие индексы могут вам помочь ускорить вашу работу с СУБД? Этот доклад помогает сложить паттерн. Он для тех, кто начал использовать PostgreSQL совсем недавно или только планирует работать с ним. В нём рассказано о месте PostgreSQL в современном мире СУБД, о борьбе различных моделей данных за место под солнцем на этом рынке и то, как это отразилось на развитие Postgres. Помимо прочего, рассказывается о том, какие вообще бывают деревья, как они помогают ускорять базы данных и почему PostgreSQL — просто райский лес для деревьев самого разного типа :) См. также видео: http://postgresmen.ru/meetup/2014-12-23-parallels
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
Nikolay Samokhvalov
Доклад от Parallels: Методики тестировния производительности database-centric приложений Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций. Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных. Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
Nikolay Samokhvalov
Демонстрация восстановления и отката PostgreSQL
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
Nikolay Samokhvalov
* приемы доступа к данным; * прикладной класс работы с БД поверх PDO, особенности PDO; * связки пуллов коннектов; * API хранимых процедур; * работа c распределенным хранилищем; * RPC между базами на примере асинхронного геокодинга.
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
Nikolay Samokhvalov
Стас Кельвич, аспирант МИФИ; Александр Коротков, «Интаро-Софт», PostgreSQL GDG: «Эффективный поиск ближайшего объекта своими руками»
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
Nikolay Samokhvalov
Mehr von Nikolay Samokhvalov
(20)
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
Промышленный подход к тюнингу PostgreSQL: эксперименты над базами данных
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
The Art of Database Experiments – PostgresConf Silicon Valley 2018 / San Jose
Nancy CLI. Automated Database Experiments
Nancy CLI. Automated Database Experiments
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
#RuPostgresLive 4: как писать и читать сложные SQL-запросы
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
Database First! О распространённых ошибках использования РСУБД
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
2016.10.13 PostgreSQL in Russia
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
#RuPostges в Yandex, эпизод 3. Что же нового в PostgreSQL 9.6
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
#noBackend, или Как выжить в эпоху толстеющих клиентов
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
SFPUG 2015.11.20 lightning talk "PostgreSQL in Russia"
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
Владимир Бородин: Как спать спокойно - 2015.10.14 PostgreSQLRussia.org meetu...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Николай Самохвалов - 5 главных особенностей Po...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
#PostgreSQLRussia 2015.09.15 - Максим Трегубов, CUSTIS - Миграция из Oracle в...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
Три вызова реляционным СУБД и новый PostgreSQL - #PostgreSQLRussia семинар по...
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Николай Самохвалов, Ещё раз о JSON(b) в PostgreSQL 9.4
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.12.23 Александр Андреев, Parallels
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
2014.10.15 Сергей Бурладян, Avito.ru
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
2014.10.15 Мурат Кабилов, Avito.ru #PostgreSQLRussia
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
2014.10.15 блиц-доклад PostgreSQL kNN search
Kürzlich hochgeladen
Tutorial para publicar una presentación o exposición en SlideShare
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
Alan779941
La Revolución Digital del siglo XXI ha sido un fenómeno de transformación sin precedentes, caracterizado por la rápida adopción y avance de tecnologías digitales en todos los ámbitos de la sociedad.
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
JorgeParada26
Todo sobre refrigeración
Refrigerador_Inverter_Samsung_Curso_y_Manual_de_Servicio_Español.pdf
Refrigerador_Inverter_Samsung_Curso_y_Manual_de_Servicio_Español.pdf
vladimiroflores1
Ciclo practico de funcionamiento de un motor de 4 tiempos
EL CICLO PRÁCTICO DE UN MOTOR DE CUATRO TIEMPOS.pptx
EL CICLO PRÁCTICO DE UN MOTOR DE CUATRO TIEMPOS.pptx
MiguelAtencio10
Pruebas unitarias para enseñanza entornos de desarrollo DAM
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
Maricarmen Sánchez Ruiz
Innovaciones tecnologicas en el siglo 21
Innovaciones tecnologicas en el siglo 21
Innovaciones tecnologicas en el siglo 21
mariacbr99
Eyvana Zabaleta María José Cerpa Nicolle Dejanon Zulay Daza
Avances tecnológicos del siglo XXI 10-07 eyvana
Avances tecnológicos del siglo XXI 10-07 eyvana
mcerpam
Este es un documento el cual podemos conocer la tecnología y como está ha avanzado con el tiempo.
Avances tecnológicos del siglo XXI y ejemplos de estos
Avances tecnológicos del siglo XXI y ejemplos de estos
sgonzalezp1
How to use Redis with MuleSoft. Basic cache concepts.
How to use Redis with MuleSoft. A quick start presentation.
How to use Redis with MuleSoft. A quick start presentation.
FlorenciaCattelani
Minicargador
Modulo-Mini Cargador.................pdf
Modulo-Mini Cargador.................pdf
AnnimoUno1
La sensibilidad al cobre por parte de microorganismos biolixiviadores es uno de los principales problemas que enfrenta la minería para mejorar los procesos de biolixiviación. En tal sentido, nosotros evaluamos la resistencia al cobre de un consorcio microbiano conformado por Sulfobacillus spp., y Acidithiobacillus ferrooxidans, el cual se propagó, en bioreactores de tanque aireado y agitado de 1 L, los cuales contenían medio 9K suplementado con hierro y concentraciones crecientes de cobre (200 mM, 400 mM, 600 mM, 800 mM y 1,000 mM) a 30°C con un pH de 1.6 durante 96 horas. Se colectó una muestra de cada biorreactor cada 8 horas, para realizar análisis, microscópicos y moleculares, además el cultivo del consorcio en placa mostró una resistencia al cobre hasta 1,000 mM.
Resistencia extrema al cobre por un consorcio bacteriano conformado por Sulfo...
Resistencia extrema al cobre por un consorcio bacteriano conformado por Sulfo...
JohnRamos830530
Kürzlich hochgeladen
(11)
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
PROYECTO FINAL. Tutorial para publicar en SlideShare.pptx
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
EVOLUCION DE LA TECNOLOGIA Y SUS ASPECTOSpptx
Refrigerador_Inverter_Samsung_Curso_y_Manual_de_Servicio_Español.pdf
Refrigerador_Inverter_Samsung_Curso_y_Manual_de_Servicio_Español.pdf
EL CICLO PRÁCTICO DE UN MOTOR DE CUATRO TIEMPOS.pptx
EL CICLO PRÁCTICO DE UN MOTOR DE CUATRO TIEMPOS.pptx
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
Innovaciones tecnologicas en el siglo 21
Innovaciones tecnologicas en el siglo 21
Avances tecnológicos del siglo XXI 10-07 eyvana
Avances tecnológicos del siglo XXI 10-07 eyvana
Avances tecnológicos del siglo XXI y ejemplos de estos
Avances tecnológicos del siglo XXI y ejemplos de estos
How to use Redis with MuleSoft. A quick start presentation.
How to use Redis with MuleSoft. A quick start presentation.
Modulo-Mini Cargador.................pdf
Modulo-Mini Cargador.................pdf
Resistencia extrema al cobre por un consorcio bacteriano conformado por Sulfo...
Resistencia extrema al cobre por un consorcio bacteriano conformado por Sulfo...
Jetzt herunterladen