Откройте свой Мир!

Главное событие апрельское событие для постгрессового сообщества, вне всякого сомнения, - это feature freeze. Но и помимо него в новом номере дайджеста POSTGRESSO отмечено множество интересных и важных новостей. Из новых тем: Редизайн сайта.

Пятый выпуск за 23 апреля 2018 года доступен по ссылке: https://habrahabr.ru/company/postgrespro/blog/353736/

Идеи и пожелания присылайте на почту: news_channel@postgrespro.ru

Postgresso №5

Продолжая тему интересных возможностей грядущего релиза PostgreSQL 11, я хотел бы рассказать про новую встроенную функцию websearch_to_tsquery. Соответствующий патчразработали Виктор Дробный и Дмитрий Иванов, с правками от Федора Сигаева. Давайте же разберемся, что реализовано в этом патче.
Казалось бы, полнотекстовый поиск есть в PostgreSQL уже давно, и он очень даже неплохо работает. Что тут еще можно было добавить?

• Что нового в PostgreSQL 11: встроенный веб-поиск | Александр Алексеев

У многих достижений версии PostgreSQL 10 прописка в разделе Секционирование (Partitioning). И это справедливо: очевидно, что при переходе от 9.6 к 10 произошел мощный технологический скачок. В предыдущих версиях секции строили и управляли ими, теми средствами, что уже имелись: механизмом наследования со всеми его ограничениями и неудобствами.
В версии 10 перешли к более специализированным механизмам и более привычному (в том числе для пользователей Oracle, а с этим приходится считаться) синтаксису. Этот скачок при переходе от 10 к версии 11 должен был подкрепиться важными дополнениями, которые должны расширить функциональность и улучшить производительность операций, использующих секционирование. Но из итогов последнего комитфеста (он закончился 8 апреля) видно, что не все задуманное удалось довести до рабочего состояния, а значит не все попадет в версию 11.
К тому же последние пару лет параллельно велись разработки модуля pg_pathman в Postgres Professional. Некоторые важные возможности пересеклись, некоторые остались уникальны для PostgreSQL и pg_pathman (который работает с ванильной версией, то есть PostgreSQL 10 + pg_pathman дает уже вполне впечатляющую сумму функциональности). Об этом будет отдельная статья. Замечания, относящиеся к версии 11 и к pg_pathman для удобства выделены курсивом.
Эта статья представляет собой переработанные и дополненные фрагменты книжки Nouveaulités de PostgreSQL 10. (с) Dalibo, перевод с французского Игоря Лёвшина (оригинал). Примеры из книги проверены, иногда адаптированы и локализованы для большей наглядности.

• Секционирование в PostgreSQL 10 и не только | Игорь Лёвшин

В этой статье мы посмотрим, как в двух системах создавать пользовательские агрегатные и оконные (в терминологии Oracle — аналитические) функции. Несмотря на различия в синтаксисе и в целом в подходе к расширяемости, механизм этих функций очень похож. Но и различия тоже имеются.
Надо признать, что собственные агрегатные и оконные функции встречается довольно редко. Оконные функции вообще по каким-то причинам традиционно относят к разряду «продвинутого» SQL и считают сложными для понимания и освоения. Тут бы разобраться с теми функциями, которые уже имеются в СУБД! Зачем тогда вообще вникать в этот вопрос? Могу назвать несколько причин:

• Хотя оконные функции объективно сложнее обычных агрегатных, но ничего запредельного в них нет; это абсолютно необходимый инструмент для SQL-разработчика. А создание собственной оконной функции, даже совсем простой, позволяет лучше разобраться с тем, как работают стандартные.
• Оконные и агрегатные функции — прекрасный способ совместить процедурную обработку с декларативной логикой. В некоторых ситуациях получается выполнить сложные действия, оставаясь в рамках парадигмы решения задачи одним SQL-запросом.
• Да и просто интересная тема, а уж тем более интересно сравнить две системы.

Пример, на котором будем тренироваться — подсчет среднего, аналог стандартной функции avg для типа numeric (number в Oracle). Мы напишем такую функцию и посмотрим, как она работает в агрегатном и оконном режимах и может ли она вычисляться несколькими параллельными процессами. А в заключение поглядим на пример из реальной жизни.

• Пользовательские агрегатные и оконные функции в PostgreSQL и Oracle

В прошлых статьях мы рассмотрели механизм индексирования PostgreSQL и интерфейс методов доступа, а также хеш-индексы, B-деревья, GiST, SP-GiST, GIN, RUM и BRIN. Нам осталось посмотреть на индексы Блума.
Bloom
Общая идеяКлассический фильтр Блума — структура данных, позволяющая быстро проверить принадлежность элемента множеству. Фильтр очень компактен, но допускает ложные срабатывания: он имеет право ошибиться и счесть элемент принадлежащим множеству (false positive), но не имеет права сказать, что элемента нет в множестве, если на самом деле он там присутствует (false negative).
Фильтр представляет собой битовый массив (называемый также сигнатурой) длиной m бит, изначально заполненный нулями. Выбираются k различных хеш-функций, которые отображают любой элемент множества в k битов сигнатуры. Чтобы добавить элемент в множество, нужно установить в сигнатуре каждый из этих битов в единицу. Следовательно, если все соответствующие элементу биты установлены в единицу — элемент может присутствовать в множестве; если хотя бы один бит равен нулю — элемент точно отсутствует.
В случае индекса СУБД мы фактически имеем N отдельных фильтров, построенных для каждой индексной строки. Как правило, в индекс включаются несколько полей; значения этих полей и составляют множество элементов для каждой из строк.
Благодаря выбору размера сигнатуры m, можно находить компромисс между объемом индекса и вероятностью ложного срабатывания. Область применения Блум-индекса — большие, достаточно «широкие» таблицы, запросы к которым могут использовать фильтрацию по любым из полей. Этот метод доступа, как и BRIN, можно рассматривать как ускоритель последовательного сканирования: все найденные индексом совпадения необходимо перепроверять по таблице, но есть шанс вовсе не рассматривать значительную часть строк.

• Индексы в PostgreSQL — 10 | Егор Рогов

• Увесистый набор патчей для секционирования.
• JIT-компиляции посвящен только один патч, но это шаг в направлении, которое в будущем наверняка будет развиваться интенсивно.
• «Покрывающие» индексы (INCLUDE-индексы). Это тема уже активно обсуждается и продолжается в разработках.
• Серия патчей в группе процедурных языков. Они важны в том числе для совместимости со стандартами SQL и миграции с Oracle.
• Интересные, но не столь резонансные патчи.

• Читать статью полностью

«На текущий момент в системе работает порядка 1800 одновременных пользователей, до конца 2019 г. их число увеличится до 6000. Медицинская часть системы эксплуатируется в режиме 24*7. Обеспечение надлежащей работоспособности и отказоустойчивости системы такого масштаба требует привлечение профессионалов высокого уровня, поэтому мы привлекли к участию в проекте Postgres Professional. Специалисты компании помогли улучшить качество работы системы и спланировать дальнейшие шаги по повышению производительности и надежности. Мы получили подробные разъяснения по заданным вопросам и типовым ситуациям, с которыми сталкивались в процессе работы», - отметил руководитель департамента проектов компании «1С-Медицина-Регион» Иван Скробот.

«Российская СУБД Postgres Pro находит все большее применение в крупных информационных системах. Мы готовы оказывать необходимую помощь как при миграции таких систем с других СУБД, так и при их разработке и в ходе эксплуатации, включая техническую поддержку базы данных. Наличие вендорской поддержки с нашей стороны делает выбор Postgres Pro простым и правильным решением», - прокомментировал заместитель генерального директора Postgres Professional Иван Панченко.