Привет, меня зовут Иван, и я делаю Авито Доставку. Когда пользователь покупает товар с доставкой, мы показываем ему список отделений служб доставки с ценами. Цена доставки может меняться от отделения к отделению. Мы смотрим на область карты, где покупатель ищет товар и информацию по объявлению, например, координаты продавца, вес и размеры товара. И на выходе показываем человеку список отделений с адресами и ценой доставки в каждое из них.
В ходе разработки калькулятора цены доставки возникла такая задача: есть структура базы данных PostgreSQL и запрос к ней от сервиса на Go. Нужно заставить всё это работать достаточно быстро. В итоге нам удалось поднять пропускную способность сервиса с 50 до 5000 RPS и выявить пару нюансов при общении сервиса с базой. Об этом и пойдёт рассказ.
Под перечислимым типом обычно понимают тип данных, который может принимать ограниченное и, как правило, небольшое число значений. Его выделяет то, что эти значения часто хардкодятся программистами в исходный код. И, как следствие, пользователи и операторы приложения не могут менять множество значений перечислимого типа. Их меняют только разработчики, зачастую с соответствующими исправлениями в коде и бизнес-логике приложения. Примерами перечислимых типов могут быть: времена года, месяцы, направление типа въезда/выезд или in/out, какие-нибудь типы или категории чего-нибудь, и так далее. В PostgreSQL подобную функциональность могут и реализуют различными способами. Этому посвящена статья.
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) ... — любимый инструмент познания особенностей работы этой СУБД, то новые полезные «фишки» нашего сервиса визуализации и анализа планов explain.tensor.ru наверняка пригодятся вам в этом нелегком деле.
text, а поля типа varchar(n).
Совместно с Евгением Аристовым, экспертом по работе с различными СУБД, рассказываем об актуальности специализации и программе онлайн-курса «PostgreSQL».
Популярность этой бесплатной СУБД постоянно растет. Недавно мы проводили опрос, согласно которому преобладающая часть компаний сразу выбирают Postgres или планируют переход на нее с целью сокращения расходов.
На фоне этого на рынке ощущается постоянная нехватка специалистов. Речь идет о тех администраторах и разработчиках, которые умеют не просто работать с PostgreSQL, но и могут проектировать базы данных и развертывать высоконагруженные кластера в облаках, оптимизировать запросы, поддерживать и масштабировать.
Такие специалисты могут претендовать на зарплату 200-300 тыс. рублей.
Как backend-разработчик понимает, что SQL-запрос будет хорошо работать на «проде»? В крупных или быстро растущих компаниях доступ к «проду» есть далеко не у всех. Да и с доступом далеко не все запросы можно безболезненно проверить, а создание копии БД часто занимает часы. Чтобы решить эти проблемы, мы создали искусственного DBA — Joe. Он уже успешно внедрен в несколько компаний и помогает не одному десятку разработчиков.
Когда-нибудь в далёком будущем автоматическое удаление ненужных данных будет одной из важных задач СУБД [1]. Пока же нам самим нужно заботиться об удалении или перемещении ненужных данных на менее дорогие системы хранения. Допустим, вы решили удалить несколько миллионов строк. Довольно простая задача, особенно если известно условие и есть подходящий индекс. "DELETE FROM table1 WHERE col1 = :value" — что может быть проще, да?
Привет, Хабр! Приглашаем на бесплатный Demo-урок «Параллельный кластер CockroachDB», который пройдёт в рамках курса «PostgreSQL». Также публикуем перевод статьи Тома Брауна — Principal Systems Engineer at EnterpriseDB.
В этой статье рассмотрим несколько полезных советов по работе с PostgreSQL: ссылка на всю строку целиком, сравнение нескольких столбцов, общие табличные выражения, пользовательские параметры конфигурации, сравнение логических значений без "равно", изменение типа столбца без лишних затрат, информация о секции, в которой находится строка, таблицы — это типы.
Будет рассмотрен вклад Яндекса в следующие базы данных.
Использование специальных инструментов не по назначению часто вызывает негатив со стороны профессионалов. Однако решение бессмысленных, но интересных задач тренирует нестандартное мышление и позволяет изучить инструмент с разных точек зрения в поиске подходящего решения.
В докладе Андрей Бородин расскажет, как они учли опыт масштабирования PgBouncer при проектировании пулера соединений Odyssey, как выкатывали его в production. Кроме того, обсудим какие функции пулера хотелось бы видеть в новых версиях: нам важно не только закрывать свои потребности, но развивать сообщество пользователей Одиссея.
Программист ставит себе на тумбочку перед сном два стакана. Один с водой — на случай, если захочет ночью пить. А второй пустой — на случай, если не захочет.Давайте разбираться — когда сортировка в запросе точно не нужна и несет с собой потерю производительности, когда от нее можно относительно дешево избавиться, а когда сделать из нескольких — одну.
