PgConf.Russia 2020

Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL.  Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.

PostgreSQL с момента старта Avito решает серьезные и важные задачи. Вокруг СУБД были построены основные компоненты архитектуры. За 10 лет проект активно развивался, изменилась архитектура и инфраструктура.

Как вступление, сделаю обзор: эволюции архитектуры и инфраструктуры PostgreSQL в Avito; успешно решенных вызовов.

В основной части расскажу о статусе PostgreSQL в Авито 2020: микросервисная архитектура; шардирование; проблемы коммуналок; DBaaS( Database discovery, управление доступом, failover, backup, archive, вопросы разделения ресурсов итд.); вопросы интеграции; эволюция команды.

В заключение поделюсь нашим wishlist/нерешенными вопросами.

An enterprise-grade PostgreSQL requires many complementary technologies to the database core: high availability and automated failover, monitoring and alerting, centralized logging, connection pooling, etc. That is, a stack of components around PostgreSQL. Kubernetes has enabled a new model to deploy software abstracting away the infrastructure. However, containers are not lightweight VMs, and the packing of software paradigms that work on VMs are not valid on containers/Kubernetes. How should be PostgreSQL and its stack be deployed on Kubernetes? Enter StackGres. An open source software that is the result of re-engineering PostgreSQL to become cloud native. Join this talk to learn and see demos of how to generate PostgreSQL minimal containers; how the sidecar pattern is used (abused) to integrate PostgreSQL’s stack components, and how the networking and storage are handled. More info: stackgres.io.

Опыт перевода медицинской информационной системы «РТ МИС» (ПроМед) с MSSQL на PostgreSQL. Когда назрела необходимость перехода на PostgreSQL в нашей «РТ МИС», одной из самых больших МИС в России мы, по настоящему, ужаснулись, оценив объемы перехода: огромное количество хранимых процедур, функций, SQL-запросов в прикладном коде и сервисах. Все это требовало переписывания, осложнялось требованиями к доступности системы, и вариант «проснуться и везде работает PostgreSQL» был практически невозможен. И мы пошли другим путем – постепенно «прислоняясь» к «слону – PostgreSQL».

В докладе будут рассмотрен наш практический опыт перехода, используемые инструменты, зачем нам понадобилась еще одна репликация, проблемы и пути их решения, и что же все-таки оказалось для нас лучше : PostgreSQL или MSSQL.