На конференции PgBootcamp 2025 был доклад Евгения Воропаева "Разработка и отладка 64-битного счётчика транзакций". В докладе рассматривались проблемы, которые встретились при переносе патча, который добавляет поддержку 64-битного счетчика, с 16 на 18 версию PostgreSQL. В статье описывается история создания патча и почему он есть только в коммерческих форках.

В PostgreSQL используется 32-битные идентификаторы транзакций. У каждой версии строки в блоке таблицы есть идентификатор транзакции, которая создала эту версию. Если номер транзакции, меняющей строку, будет отстоять от номера транзакции, которая создала строку больше, чем на 2 миллиарда, то нельзя определить сравнив номера, какая из транзакций старше. Чтобы такого не произошло, в PostgreSQL есть функционал "заморозки" версий строк в блоках таблиц.

Когда имеется несколько индексов с одинаковыми ведущими столбцами, иногда выбирается не лучший индекс, и время выполнения запроса увеличивается на порядки. Такие ситуации встречаются в сложных приложениях, но чаще всего в 1С:ERP, поскольку это приложение наиболее распространено. Как это обычно бывает: после миграции приложения на СУБД PostgreSQL часть запросов начинает выполняться медленнее. Планировщик выбирает индекс, созданный по меньшему числу столбцов, время выполнения увеличивается, потому что при использовании такого индекса индексные записи указывают на строки таблицы, которые не соответствуют условиям соединения. При выборе же индекса по большему числу задействованных в запросе столбцов время выполнения становится существенно ниже и практически не зависит от размера таблиц.

В статье детализируется часть доклада Максима Старкова на конференции PG BootCamp, которая прошла в апреле в Екатеринбурге. Описываются признаки таблиц и индексов, при работе с которыми может возникнуть проблема выбора худшего индекса, а также рассматривается пример, демонстрирующий, что строка "Buffers" характерна для определения эффективности выполнения запроса (в 18 версии PostgreSQL "Buffers" будет показываться в планах по умолчанию).

При создании временных таблиц в PostgreSQL изменяются до 13 таблиц системного каталога, при этом особенно сильно разрастаются pg_attribute, pg_class, pg_depend и pg_type. Массовое создание и усечение временных таблиц активно применяется, в том числе в 1C:ERP. В статье рассматриваются особенности работы с временными таблицами и описано решение проблемы раздувания таблиц системного каталога, реализованное в СУБД Tantor Postgres.

Большая часть времени планировщика запросов в СУБД тратится на поиск оптимального способа соединения таблиц. В PostgreSQL используется два алгоритма: алгоритм динамического программирования, также называемый DPsize, и генетический — GEQO. В других СУБД реализовано еще множество других алгоритмов. DPhyp — алгоритм соединения на основе гиперграфов — уже используется такими СУБД как MySQL и YDB. Я задался вопросом: можно ли реализовать его в PostgreSQL? Оказывается, можно. Так и зародилось расширение pg_dphyp для PostgreSQL, реализующее альтернативный алгоритм соединения таблиц. В статье я не описываю подробно сам алгоритм, привожу только концептуальное описание его идеи, а рассказываю вот о чем:

-- Какие решения пришлось принять, чтобы добавить алгоритм DPhyp в существующую кодовую базу без изменения ядра;
-- Как GPLv2 помог найти эффективный алгоритм обхода соседей;
-- Как проиндексировали неиндексируемое гиперрёбра;
-- Планирование какого запроса смогли ускорить в 600 раз;
-- Какой изъян в работе существующего планировщика был найден.

Но главный сюжетный поворот — в конце...

На апрельской конференции PG BootCamp 2025 в Екатеринбурге был представлен доклад Артёма Бугаенко о том, как сделать статистику Postgres более детализированной, не повышая DST. Однако если посмотреть на доклад под немного другим углом, то ему отлично подошло бы название «Пример создания патча для PostgreSQL». Примеры правки логики планировщика есть во многих патчах, но объяснение того, куда и какой код нужно вставлять в многочисленные файлы исходного кода PostgreSQL, встречается нечасто. Можно встретить примеры описания того, как добавить параметры конфигурации, а вот пример того, как добавить опцию в команду SQL, найти подчас затруднительно. Поэтому если вам требуется добавить в какую-либо команду свою опцию, можно использовать статью, доклад и предложенный докладчиком патч как руководство.

Новый релиз СУБД Tantor Postgres 17.5 насыщен обновлениями во всех основных аспектах: усиление безопасности, повышение общей производительности, новые расширения, а также инфраструктурные улучшения. Сегодня мы проведем обзор изменений, касающихся работы с высоконагруженными системами 1С. Релиз предлагает не просто несколько точечных исправлений, а целый арсенал специализированных функций, призванных существенно ускорить выполнение типичных для 1С операций, снизить нагрузку на инфраструктуру и упростить администрирование. Спектр улучшений распространился на многие ключевые узлы производительности от оптимизации работы с временными таблицами и сложными запросами RLS (row-level security) до ускорения критически важных процессов наподобие «Закрытия месяца». Обо всем этом и пойдет речь в статье.

Привет, Хабр! Мы продолжаем цикл статей о нововведениях СУБД Tantor Postgres 17.5.0, и сегодня поговорим о поддержке авторизации через OAuth 2.0 Device Authorization Flow — это современный и безопасный способ предоставления доступа, который позволяет приложениям запрашивать доступ к PostgreSQL от имени пользователя через внешнего провайдера идентификации и управления доступом, например Keycloak, что особенно удобно для облачных сред и микросервисных архитектур (функция будет также доступна в PostgreSQL 18). В статье пошагово разберём настройку OAuth-авторизации в PostgreSQL с использованием Keycloak: настроим Keycloak, подготовим PostgreSQL, напишем валидатор токенов OAuth в PostgreSQL и проверим успешную авторизацию через psql с использованием Device Flow.

pg_stat_statements — стандартное расширение PostgreSQL для сбора статистики выполнения SQL-запросов. Статистика позволяет анализировать поведение запросов во времени, выявлять проблемные участки и принимать обоснованные решения по оптимизации. Однако в системах с высокой конкуренцией pg_stat_statements само по себе может стать узким местом и вызывать просадки производительности. В этой статье разбираем, в каких сценариях расширение становится источником проблем, как устроено сэмплирование и в каких случаях его применение позволяет снизить накладные расходы.

Внутристраничная очистка (HOT cleanup) — это оптимизация, благодаря которой старые версии строк могут эффективно удаляться из блоков таблиц. Освобождённое место используется под размещение новой версии строки. Освобождается только место, занимаемое версиями строк, вышедшими за горизонт базы данных (xmin horizon). В статье рассматривается алгоритм работы аналогичной оптимизации для индексов. Если горизонт удерживается, то ни внутристраничная очистка, ни вакуум не могут освободить место, и тогда новая версия строки вставляется в другой блок. Увидим на примере стандартного теста pgbench, как сильно может снижаться производительность при удержании горизонта базы данных (в случае когда есть сессия с долгим запросом или транзакцией) и разберемся в причинах снижения производительности.

В рамках статьи расскажем о расширении pg_trace, предназначенном для сбора трассировок запросов в PostgreSQL, соберем трассировку на реальном примере работы приложения, оценим влияние сбора трассировки на производительность и агрегируем данные трассировки.

При нагрузочном тестировании баз данных Tantor Postgres или других на базе PostgreSQL с использованием стандартного инструмента pgbench отсутствие фиксации деталей окружения (таких как конфигурация СУБД, характеристики сервера, версии ПО) часто приводит к нерепрезентативным результатам и необходимости повторных тестов. В статье рассматривается разработанный автором инструмент pg_perfbench, который призван решить эту проблему.

В этой статье поговорим о не самом гламурном, но жизненно важном — маскировании данных. Маскирование может касаться имён, телефонов, номеров карт, медицинских диагнозов и другой чувствительной информации. Если ваша компания до сих пор передает данные подрядчикам или аналитикам как они есть в базе, это в один «прекрасный» момент обязательно обернётся репутационной или финансовой проблемой для бизнеса.

В этой статье разберём, зачем нужно маскирование, какие данные требуют защиты, и представим opensource-инструмент, который поможет решить эти задачи гибко и эффективно.

Если в таблицах БД PostgreSQL есть поля большого размера, при выгрузке часть строк таких таблиц может не выгружаться с выдачей ошибки ERROR: out of memory. Столкнуться с подобной ситуацией можно, например, при выгрузке утилитой pg_dump таблиц, в которых хранятся XML-документы, или при выгрузке таблицы public.config системы «1C:Предприятие». В статье рассматриваются причины возникновения подобных ошибок и способы решения проблемы.