Записки программиста

Ранее в постах серии «Внутренности PostgreSQL» несколько раз упоминалось нечто под названием visibility map, или карта видимости (случай один, случай два и далее по ссылкам). Однако не сообщалось, что это за штука такая и почему она важна. Пришло время заполнить данный пробел.

Благодаря посту Внутренности PostgreSQL: ProcArray и CLOG мы узнали, как PostgreSQL определяет состояние транзакции по ее идентификатору, или XID. Однако из статьи Внутренности PostgreSQL: страницы и кортежи мы также помним, что XID является 32-х битным числом. Несложными математическими расчетами несложно понять, что даже при скромных нагрузках (~1000 TPS), уникальные XID’ы могут закончится за несколько месяцев. Давайте разберемся, как PostgreSQL решает эту проблему.

PostgreSQL хранит данные в страницах, а страницы кэшируются в разделяемых буферах. Казалось бы, в случае аварийной остановки грязные страницы не будут записаны на диск, и часть данных пропадет. Чтобы такого не происходило, СУБД пишет журнал предзаписи, он же Write Ahead Log, или WAL.

Ранее мы установили (часть один, часть два) что PostgreSQL хранит все данные в страницах, размер которых по умолчанию равен 8 Кб. Однако напрямую читать и писать страницы с/на диск было бы дороговато. Поэтому используется кэш в разделяемой памяти. Он называется разделяемые буферы, или shared buffers. Попробуем разобраться, как именно устроен этот кэш.

Благодаря статье Внутренности PostgreSQL: страницы и кортежи мы узнали, что каждый кортеж в PostgreSQL хранит t_xmin и t_xmax — XIDы транзакций создавшей и удалившей кортеж соответственно. Зная XID текущей транзакции, ее уровень изоляции, а также состояние транзакций t_xmin и t_xmax, СУБД способна определить, виден ли кортеж в текущей транзакции или нет. Узнать состояние транзакции по ее XID можно при помощи ProcArray и CLOG.

Ранее мы разобрались, как PostgreSQL хранит страницы на диске, и как можно посмотреть их содержимое при помощи pageinspect. Но возникает вот какой вопрос. Если размер страницы составляет несколько килобайт, и кортежи не могут занимать несколько страниц, то как СУБД хранит атрибуты с типом TEXT? Ведь строки явно могут быть длиннее пары тысяч символов. Это возможно благодаря штуке под названием The Oversized-Attribute Storage Technique, или сокращенно TOAST.

Недавно мы научились напрямую работать с таблицами PostgreSQL из расширений на C. Предлагаю капнуть чуть глубже и разобраться, как PostgreSQL физически хранит данные на диске. Стоит сказать, что представленный материал не претендует на новизну. Вопрос этот хорошо описан в более чем в одном источнике, не исключая официальной документации на PostgreSQL. Однако мне хотелось бы иметь собственную шпаргалку, акцентирующую внимание на наиболее интересных мне лично моментах.

Si5351 — это управляемый по I2C генератор частот от 8 кГц до 160 МГц. Чип имеет три канала с выходным импедансом 50 Ом. Уровень сигнала может регулироваться примерно от 2 до 11 dBm. За счет сочетания цены и качества Si5351 очень популярен среди радиолюбителей. В частности, он используется в КВ-трансиверах uBITX и QCX, антенных анализаторах EU1KY и NanoVNA. Сегодня мы познакомимся с данным генератором поближе, а также поймем, как он может быть использован с микроконтроллерами STM32.

Народная мудрость гласит, что правильно сделать шифрование в своем приложении крайне непросто. Свой велосипед почти наверняка будет содержать крайне неочевидные простому смертному дефекты, которые последние 20 лет исправлялись в существующих криптографических пакетах. Поэтому в любой непонятной ситуации нужно использовать готовые наработки, такие, как OpenSSL, LibreSSL, GPG или OTR. Но что делать, если для вашей конкретной задачи нет готового решения? Например, вы реализуете шифрование на уровне страниц для вашей СУБД, или вам нужно шифровать короткие сообщения, передаваемые с помощью NRF24L01 в самопальном IoT-проекте. В данном случае у вас действительно может не быть большого выбора. Но, по крайней мере, вы можете уменьшить шанс появления существенных дефектов в вашем приложении, используя проверенные временем алгоритмы и режимы шифрования.

При разработке нового проекта в качестве основной СУБД нередко выбираются реляционные базы данных, такие, как PostgreSQL или MySQL. В этом действительно есть смысл. Первое время у проекта мало пользователей, и потому все данные помещаются в один сервер. При этом проект активно развивается. Нельзя заранее сказать, какой функционал в нем станет основным, а какой будет выкинут. Есть много историй о том, как мобильный дейтинг в итоге превращался в криптомессанджер, и подобного рода. РСУБД удобны на ранних этапах, потому что они универсальны. Так, PostgreSQL из коробки имеет встроенный полнотекстовый поиск, умеет эффективно работать с геоданными, а также подходит для хранения очередей и рассылки уведомлений. По мере развития проекта и роста нагрузки часть данных может быть перенесена в специализированные NoSQL решения. Также нагрузку можно распределить, поделив базу на несколько совершенно не связанных между собой баз, а также при помощи потоковой репликации. Но что делать в случае, если все это не помогло? В этом посте я постараюсь ответить на данный вопрос.