PG-Strom v5.0 - KaiGaiの俺メモ
ずいぶんご無沙汰のブログ記事となりました。 今回は、設計を一新して速く、頑強になった PG-Strom v5.0 をご紹介します。 なぜ再設計が必要だったのか？ 前バージョンの PG-Strom v3.x シリーズの基本的な設計は、2018年のPG-Strom v2.0の頃から大きく変わっていません。 当時の最新GPUモデルは Volta 世代（TESLA V100）で、CUDAのバージョンは9.2ですから、かなりの大昔という事はお分かり頂けると思います。 この頃、PG-Stromの開発において最優先すべき課題は、先ず実用となるバージョンをリリースする事でした。（※ HeteroDB社の創業は2017年7月です） クエリの処理速度を高速化する事は当然なのですが、それ以上に、まだPG-Stromの内部インフラも十分に枯れていない中で、クラッシュせずに走り切る事や、バグがあったとしても容易に原
GitHub - devrimgunduz/pagila: PostgreSQL Sample Database
Pagila started as a port of the Sakila example database available for MySQL, which was originally developed by Mike Hillyer of the MySQL AB documentation team. It is intended to provide a standard schema that can be used for examples in books, tutorials, articles, samples, etc. Pagila has been tested against PostgreSQL 12 and above. All the tables, data, views, and functions have been ported; some
オレ的EXPLAIN技を語っちゃうゾ - Qiita
メリークリスマス 本記事はPostgreSQL Advent Calendar 2021の25日目です。今年も面白い記事がたくさん揃いましたね！！！ さて、みなさん今年のPostgreSQLライフはどんな感じでしたでしょうか？ 私はというと、なんだかチューニングばっかりやってました。1案件でいろいろお手伝いすることはまあまああったのですが、複数から次々チューニングの相談をもらって、歴代継承者の個性を発現したデクくんのごとく駆け回ったのが今年のハイライトです。 （この綱渡り感、、、伝われ！！！） 俺たちは雰囲気でチューニングしている 今回上手くいったけど、あの時たまたまひらめいた1案をぶつけてみたら効果でたのであって、次善の策なんてなかったけど？？って毎回思ってるから、雰囲気でやっていると思う、マジで。コミュニティのノリだと笑いが起きていいんですけど、少しでも勝率を上げるために、若手の前でド
PostgreSQL 20年史｜コミッター石井達夫が振り返る変遷と進化の歴史｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
PostgreSQL 20年史｜コミッター石井達夫が振り返る変遷と進化の歴史 世界中で使用されるRDBMSであるPostgreSQLの長い歴史には、どのような変遷があったのでしょうか。長く、PostgreSQLに関わり続ける石井達夫さんに、同ソフトウェアの進化歴史の中にあるキーワードをもとに振り返ってもらいました。 オープンソースのRDBMSであるPostgreSQLは、いまや世界中の人々が利用するソフトウェアとなりました。その歴史は長く、ルーツは30年以上も前にさかのぼります。 PostgreSQLの前身は、カリフォルニア大学バークレー校で1986年に始まったPOSTGRESプロジェクトです。その後、1994年にAndrew Yu氏とJolly Chen氏がPOSTGRESにSQL言語インタプリタを追加し、翌年にPostgres95をリリース。1996年にようやくPostgreSQLとい
gstore_fdw: GPUメモリをSQLで読み書き、そして…。 - KaiGaiの俺メモ
昨年、PGconf.ASIAで発表したPL/CUDAによる創薬ワークロードの高速化実験のテーマであるが、 kaigai.hatenablog.com 実測したベンチマークを見ると、奇妙な傾向が見てとれる。 このワークロードにおける計算量は「Qの行数×Dの行数」であるので、Dの行数が同じ1000万行であるならば、Qの行数が1000のケース（22.6s）に比べ、Qの行数が10のケース（13.4s）の実行時間はもっと顕著に短時間でなければならない。 計算量が1/100なのに、実行時間は半分弱にしかなっていない。 実はこれは、化合物同志の類似度を計算するための時間だけでなく、PL/CUDA関数に与える引数をセットアップするための時間に12秒程度を要しており、アムダールの法則を引用するまでもなく、類似度の計算を高速化するだけでは処理速度はこれ以上伸びないのである。 PL/CUDA関数の引数として行列
カスタムロジックをWHERE句で使う - KaiGaiの俺メモ
しばらくSSD-to-GPUダイレクトSQL実行の開発にどっぷり時間を突っ込んでいたので、久々にPL/CUDAネタ。 この辺のネタや、 kaigai.hatenablog.com この辺のネタで kaigai.hatenablog.com 紹介したように、PG-Stromはユーザ定義関数をCUDA Cで記述するための機能（PL/CUDA）を持っており、これを使えば、データベースから読み出したデータをGPUに流し込み、GPU上でカスタムのロジックを実行した後、結果をまたSQLの世界へ戻すという事ができる。 この仕組みはPostgreSQLの手続き言語ハンドラの機能を用いて実装されており、ユーザ定義のPL/CUDA関数が呼び出される毎に、手続き言語ハンドラが以下の処理を行う。 ユーザ記述のCUDA Cコードブロックをテンプレートに埋め込んで、ビルド可能なソースコードを作成。 NVRTC(NVI
SQLトランザクション分離 実践ガイド | POSTD
(注：2017/10/16、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) (注：2017/10/11、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。) データベースのドキュメントで分離レベルを目にして、軽く不安を感じつつ、あまり考えないようにしたことはないでしょうか。トランザクションの日常の使用例できちんと分離について言及しているものはほとんどありません。多くはデータベースの初期設定の分離レベルを利用しており、後は運頼みです。しかし、本来、理解しておくべき基本的なトピックであり、いくらか時間を投入してこのガイドの内容を学習すれば、もっと快適に作業できるようになるでしょう。 私はこの記事の情報を学術論文、PostgreSQLドキュメンテーションから集めました。分離レベルの 何たる かだけでなく、適用の正確さを保持しつつ最大速度で使うにはいつ使うべきか、という疑問に答えるべ
進捗）SSD-to-GPU ダイレクトSQL実行機能 - KaiGaiの俺メモ
ここ暫くブログでまとめていなかった、SSD-to-GPUダイレクトSQL実行機能の進捗について。 この機能をかいつまんで言うと、NVMe-SSDに格納されているPostgreSQLのデータブロックをGPU RAMに直接転送し、そこでSQLのWHERE句/JOIN/GROUP BYを実行することで見かけ上のI/O量を削減するという代物である。 NVIDIAのTesla/Quadro GPUが対応するGPUDirect RDMA機能を使い、SSD<=>GPU間のデータ転送を仲介するLinux kernel moduleを使えば、CPU/RAMにデータをロードする前にGPU上での処理を行うことができる。 しばらく前からScan系の処理には対応していたが、JOIN/GROUP BYへの対応を加え、さらにPostgreSQL v9.6のCPU並列にも追従したということで、簡単なベンチマークなら取れる
Hash indexes are faster than Btree indexes?
PostgreSQL have supported Hash Index for a long time, but they are not much used in production mainly because they are not durable. Now, with the next version of PostgreSQL, they will be durable. The immediate question is how do they perform as compared to Btree indexes. There is a lot of work done in the coming version to make them faster. There are multiple ways in which we can compare the per
PostgreSQLで全角半角大文字小文字ひらがなカタカナを区別せず検索したい！というよくあるわがままに応える - ほんじゃらねっと
したいしたい！絶対したい！と駄々をこねられたので調査してみた。 こういった区別なし検索を実装する方法としてパッと思いつくのは、 あらかじめ検索対象となるカラムの検索用カラムを用意して、 データ変更時にトリガーで 元カラムの内容を半角小文字英数字カタカナに変換したデータが入るようにしておき、 検索時はその検索用カラムを使用する、という方法。 これはめんどくさそうだ。 SQL Serverは照合順序の設定で制御できるらしい。 照合順序と Unicode のサポート PostgreSQLも同じことができないかと調べてみたけど、対応してなさそう。 第22章 多言語対応 他に方法がないか調べてみると、 「式インデックス」を使って、自作の変換用関数で変換したデータを インデックスに登録しておく方法を試しているページがあった。 PostgreSQLで全角半角を区別しない問い合わせ この方法なら少なくとも
PipelineDBをProductionに導入してみました。 How SmartNews Utilizes PipelineDB - SmartNews Engineering Blog
ENGLISH FOLLOWS BELOW こんにちは、たむたむ(@tamtam180)です。 SmartNewsでは主に広告の配信サーバを書いています。 最近、PipelineDBというContinuous Queryをサポートする製品を導入したのでそのレポートを書きます。 なお、セットアップ方法は本家のサイトを見れば誰でも出来るので、そのあたりは割愛します。 競合にあたる製品としては、NorikraやAzureのStream Analyticsがあり、日本のエンジニア界隈ではNorikraを好んで使用していると思います。 私がPipelineDBを導入した理由は、PipelineDBがPostgreSQL(9.4)をベースにしているため、弊社が導入しているダッシュボードツール、Chartioとの相性が良かったからです。 PipelineDBとは PipelineDBは、PostgreS
DBのViewを作ったらRailsプログラムが綺麗になった話 | 自転車で通勤しましょ♪ブログ
最近データベースというかSQLについて勉強しているんですが、奥が深いですね。この前の第9回中国地方DB勉強会のときに聞いたrank関数を使って、ランキング機能をリファクタリングしよう！と思って最近頑張ってます。というのも、複雑なクエリ（遅い）を業種数分（10回くらい）呼んでいたため、Herokuだと結構ギリギリの速度になることもあったので、なんとかしなければ！と思っていたのです。 とりあえず、私の開発環境を載せておきます。 Mac Yosemite Ruby 2.2 Rails 4.2.1 PostgreSQL 9.3.4 ひとまずrank関数を使うところまで まず、NewRelicを使ってActiveRecordが出力しているSQLを取得し、それを0xDBEのコンソールに貼り付けて、rank関数を使って業種でパーティションしてランキングを出すところまでしてみました。rank関数は、関数名
PostgreSQLのアンチパターン : 何でもかんでもjsonに入れる | Yakst
PostgreSQL 9.2より追加されたJSON型だが、特徴を理解して適切に使わないと色々な副作用に悩まされることになる。その問題点を挙げると共に、どのような場合に使うべきかの指針を示す。 PostgreSQLは、データ型としてjsonをサポートしています。しかし、やりたいことがある時に何でもかんでもjson型を使ってしまうというのはやめるべきです。これは、hstoreや新しく登場したjsonb型にも同じことが言えます。これらの型は必要な時には便利なツールになりますが、PostgreSQLでデータのモデリングを行う際に最初に検討すべきものではありません。 なぜなら、データを呼び出したり操作したりするのが難しくなってしまうためです。 何もかも同じところに入れてしまおうとすることによるアンチパターンをご存知の読者もいるでしょう。EAVアンチパターンは、長らくデータベーススキーマにおける必要悪
「性能測定道」 by 東大喜連川研究室の早水さん が素晴らしすぎる - ablog
東大喜連川研究室の早水さんが日本PostgreSQLユーザ会で話された「性能測定道」がとても勉強になった。 スライドとYouTube動画が公開されています。YouTube にはスライドには書かれていない話しも出てきて、説明も非常にわかりやすいです。こういうアカデミックで最先端の研究をされている方が情報発信されるのはとてもうれしい。 id:hayamiz さんのことは何年も前から認識していたが、喜連川研究室でデータベースの研究をされているというのは初めて知りました。 TOP | Yuto Hayamizu's web site も要チェックです。 性能測定道 事始め編 性能測定道 事始め編 from Yuto Hayamizu 性能測定道 実践編 性能測定道 実践編 from Yuto Hayamizu 「性能測定道 事始め編」で紹介されていた本を買ってみましたが、なかなか歯ごたえのありそう
DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita
こんにちは、すっかり秋ですね！@yone098 です。 みなさんDBの設計してますか？ DB設計時のサイズ見積り 以前はてなダイアリーで書いた記事は5年前のものであり、リンクが切れているものがあるので最新版として MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQLServer におけるDB設計時のサイズ見積りをまとめ直しました。 MySQL URL内のバージョン表記を変えると以前のバージョンの情報になります。 MySQLは、あまり情報に変化は無かったので Excel でマクロなどを作成して自社で自動算出出来るようにするのが良いと思います。 データタイプごとに必要な要求ストレージが決まっているのでレコードサイズが決まり、あとは要件次第で何レコードになるかを予測します。 データタイプごとに必要な記憶容量 テーブルの最大サイズ関連 http://dev.mysql.com/doc/re
![DB 設計時のサイズ見積り[最新版] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f42e24e40ddeea81bc76c98ccc1f982252cd6b3c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9REIlMjAlRTglQTglQUQlRTglQTglODglRTYlOTklODIlRTMlODElQUUlRTMlODIlQjUlRTMlODIlQTQlRTMlODIlQkElRTglQTYlOEIlRTclQTklOEQlRTMlODIlOEElNUIlRTYlOUMlODAlRTYlOTYlQjAlRTclODklODglNUQmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWM5ZmIwOTA1Y2UwNjU4NDA0MzRmOTZlMmI2NDFlMGU1%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5b25lMDk4JTQwZ2l0aHViJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iZDkzOTdmMGQ3NWNhMGM4M2I3NmMxNjM4ODQ2OWQxMA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-QWJieQ%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D6f836c4a275f61471b9e3f73ef123bda)
技術解説Wiki「PostgreSQL Internals」を立ち上げました
今年1月に筑波大学で開講された「情報システム特別講義D」での私の講義内容「Inside PostgreSQL Kernel」の内容をWikiにして公開しました。 PostgreSQL Internals http://www.postgresqlinternals.org/ もともと学生さん向けの講義ということで、RDB技術とトランザクション処理の入門的な内容になっておりますが、PostgreSQLにおける実装に興味のある向きにはぜひご覧いただけると幸いです。 講義の当日は時間の都合上説明できなかったところや、そもそも準備が間に合わなかったところなどもいろいろありますが、せっかくWikiにしたので、これから少しずつメンテナンス・拡充していければと思っております。成長していくコンテンツ、ということで。 「ココが間違ってるぞ」とか「アレも書いてほしい」というご指摘・リクエストがありましたら、G
もうひとつの「PostgreSQL Internals」技術文書が公開されました
最近、精力的にPostgreSQL関連の検証や技術情報の公開をしている日本HPさんから、「PostgreSQL Internals」という技術文書がPDFで公開されました。 日本HP ITサービス「HP OPEN SERVICES」 http://h50146.www5.hp.com/services/ci/opensource/ 上記ページの下の方に「PostgreSQLエンジニア向け！ストレージ内部構造および内部動作検証報告」というタイトルのPDFファイルをダウンロードすることができます。 PostgreSQLエンジニア向け！ストレージ内部構造および内部動作検証報告 http://h50146.www5.hp.com/services/ci/opensource/pdfs/PostgreSQL_Internals.pdf 章レベルで目次を抜き出すと以下のような内容になっています。 本文
chef で mysql のユーザやデータベースを管理する - Hack like a rolling stone
以前、ある環境のデータベースを作ったときは、忙しくて手が回らないという理由で ユーザやデータベースのセットアップは script リソースを作ってえいやと済ませてしまった tk0miya です。こんにちは。 今回はすべて community cookbook で環境を作る方法をまとめてみました。 やり方が分かってしまえばシンプルに実現できるので、泥臭く script リソースを作らずに済みそうです。 鍵は database cookbook ユーザやデータベースを作るレシピが mysql cookbook に入っていないため、 公式には提供されていないものといままで諦めていたのですが、 調べてみると mysqll cookbook ではなく database cookbook でリソースが提供されているようです。 以下、README の説明です。 The main highlight of
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MyNA・JPUG合同DB勉強会 in 東京
Chef Soloでopscodeのpostgresクックブックでハマったのでメモ