#sqlзапросы — Public Fediverse posts

Оптимизация кода 1С и архитектуры вместо покупки железа (конкретная история)

За 15 лет в разработке и анализе производительности 1С я понял одну простую, но неприятную вещь: когда высоконагруженная система начинает тупить, мы инстинктивно виним платформу, железо или СУБД. Но в реальности, даже на тяжёлых бэкендах с тысячами пользователей, узкое горлышко — это почти всегда наш собственный код. Сегодня я расскажу, как мы построили систему мониторинга своими руками, сэкономили 20% на железе (которого у нас, к слову, не «терабайты и сотни ядер», а вполне вменяемые конфигурации) и почему стандартный APDEX может нагло врать вам в лицо. — Платформа 1С 8.3.24. — СУБД Postgres Pro. — Больше 40 серверов 1С в разных контурах (внутренний для сотрудников, внешний для поставщиков). — В пике — более 4000 пользователей. Ежечасно (!) крутятся тысячи фоновых заданий и сотни интеграционных сценариев.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/1003544/

#Рostgres_Pro #ClickHouse #оптимизация_кода #производительность #мониторинг_систем #SQLзапросы #RLS #APDEX

Оптимизация кода 1С и архитектуры вместо покупки железа (конкретная история)

За 15 лет в разработке и анализе производительности 1С я понял одну простую, но неприятную вещь: когда высоконагруженная система начинает тупить, мы инстинктивно виним платформу, железо или СУБД. Но в реальности, даже на тяжёлых бэкендах с тысячами пользователей, узкое горлышко — это почти всегда наш собственный код. Сегодня я расскажу, как мы построили систему мониторинга своими руками, сэкономили 20% на железе (которого у нас, к слову, не «терабайты и сотни ядер», а вполне вменяемые конфигурации) и почему стандартный APDEX может нагло врать вам в лицо. — Платформа 1С 8.3.24. — СУБД Postgres Pro. — Больше 40 серверов 1С в разных контурах (внутренний для сотрудников, внешний для поставщиков). — В пике — более 4000 пользователей. Ежечасно (!) крутятся тысячи фоновых заданий и сотни интеграционных сценариев.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/1003544/

#Рostgres_Pro #ClickHouse #оптимизация_кода #производительность #мониторинг_систем #SQLзапросы #RLS #APDEX

Оптимизация кода 1С и архитектуры вместо покупки железа (конкретная история)

За 15 лет в разработке и анализе производительности 1С я понял одну простую, но неприятную вещь: когда высоконагруженная система начинает тупить, мы инстинктивно виним платформу, железо или СУБД. Но в реальности, даже на тяжёлых бэкендах с тысячами пользователей, узкое горлышко — это почти всегда наш собственный код. Сегодня я расскажу, как мы построили систему мониторинга своими руками, сэкономили 20% на железе (которого у нас, к слову, не «терабайты и сотни ядер», а вполне вменяемые конфигурации) и почему стандартный APDEX может нагло врать вам в лицо. — Платформа 1С 8.3.24. — СУБД Postgres Pro. — Больше 40 серверов 1С в разных контурах (внутренний для сотрудников, внешний для поставщиков). — В пике — более 4000 пользователей. Ежечасно (!) крутятся тысячи фоновых заданий и сотни интеграционных сценариев.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/1003544/

#Рostgres_Pro #ClickHouse #оптимизация_кода #производительность #мониторинг_систем #SQLзапросы #RLS #APDEX

Оптимизация кода 1С и архитектуры вместо покупки железа (конкретная история)

За 15 лет в разработке и анализе производительности 1С я понял одну простую, но неприятную вещь: когда высоконагруженная система начинает тупить, мы инстинктивно виним платформу, железо или СУБД. Но в реальности, даже на тяжёлых бэкендах с тысячами пользователей, узкое горлышко — это почти всегда наш собственный код. Сегодня я расскажу, как мы построили систему мониторинга своими руками, сэкономили 20% на железе (которого у нас, к слову, не «терабайты и сотни ядер», а вполне вменяемые конфигурации) и почему стандартный APDEX может нагло врать вам в лицо. — Платформа 1С 8.3.24. — СУБД Postgres Pro. — Больше 40 серверов 1С в разных контурах (внутренний для сотрудников, внешний для поставщиков). — В пике — более 4000 пользователей. Ежечасно (!) крутятся тысячи фоновых заданий и сотни интеграционных сценариев.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/1003544/

#Рostgres_Pro #ClickHouse #оптимизация_кода #производительность #мониторинг_систем #SQLзапросы #RLS #APDEX

Первичный анализ производительности запросов в Arenadata DB 6.27 и Cloudberry Database 1.6

Некоторое время назад руководитель задал мне вопрос: «Какой MPP-кластер лучше с точки зрения разработчика: Arenadata 6 или Cloudberry?» Я рассказал про версии PostgreSQL, лежащие в основе этих кластеров, - 9 и 14 соответственно. Еще сказал, что для детального анализа производительности желательно развернуть кластеры на серверах, заполнить их данными и выполнить побольше разных запросов. Мой ответ руководителю не понравился, пришлось выдумывать методику первичного анализа производительности кластеров «на берегу», до разворачивания на серверах. Оказалось, что интересные данные о производительности кластеров можно получить и на персональном компьютере.

https://habr.com/ru/articles/882082/

#arenadata #mppбазы #cloudberry #производительность #sqlзапросы