PgConf.Russia 2020

При миграции данных из одной СУБД в другую встает вопрос: выбрать сторонний инструмент или написать миграцию самому? Компании, пытаясь вырасти компетенции внутри себя, выбирают второй вариант. И наталкиваются на изобретение собственных "велосипедов". Однако на рынке есть мощные бесплатные инструменты миграции данных. Одним из таких инструментов является Pentaho Data Integration, входящий в пакет Pentaho Community Edition. В докладе будет рассмотрено применение данного пакета для миграции данных между СУБД Oracle и PostgreSQL. Особое внимание будет уделено проблемам, возникающим при использовании данного инструмента, и задачам тестирования на полноту и целостность мигрируемых данных.

Небольшая видео-иллюстрация:

Если вы давно присматриваетесь к отказоустойчивым решениям, то наверняка слышали про кластеры СУБД на основе Corosync&Pacemaker.

По видам эти кластеры можно разделить на 3-х узловой и 2-х узловой с голосующим узлом. По размещению кластеры делятся на кластеры на физических серверах и в виртуальной среде. В чем их отличия и особенности их настройки?

Об этом вы узнаете, посетив мой мастер-класс. Вы также убедитесь, что установка и настройка кластера на Pacemaker не так сложна и трудоемка, как может показаться на первый взгляд.

Cloud storage has some unique characteristics compared to traditional storage mainly because it is virtualized and controlled by software. One example is that AWS EBS shows higher throughput with larger I/O size up to 256 KiB without hurting latency. Hence, a user can get only about 4 MiB/sec with 1,000 IOPS EBS volume if the I/O request size is 4 KiB, whereas a user can get about 250 MiB/sec if the I/O request size is 256 KiB. This is because EBS consumes one I/O in a given IOPS budget for every I/O request regardless of the I/O size (up to 256 KiB). Unfortunately, PostgreSQL cannot exploit the full potential of cloud storage because PostgreSQL has designed without considering the unique characteristics of cloud storage.

In this talk, I will introduce the AppOS extension that improves the throughput of a write-intensive workload by 10x by transparently making PostgreSQL cloud storage-native. AppOS works like a storage driver that efficiently exploits the characteristics of cloud storage, such as I/O size dependency to storage throughput and latency, atomic write support in cloud block storage, and fast, but non-durable local SSDs. To do this, AppOS comprises a Linux-compatible file I/O stack including virtual file system, page cache, block I/O layer, cloud storage driver. On top of the file I/O stack, syscall module supports registering pre- and post-handler for file I/O-related system calls in order to transparently work without modifying PostgreSQL codes.

I will focus on presenting key use cases and performance results of the AppOS extension after explaining the internals. Specifically, I will show the performance results of OLTP and some batch workloads using standard benchmarking tools like pgbench and sysbench. I will also present performance results and implications on multiple clouds including AWS, GCP, and Azure.

Porting applications from Oracle to Postgres is common work today. Unfortunately it is not without problems. In presentation I'll try to show the basic performance problems related to differences between Oracle and Postgres and PL/SQL and PL/pgSQL.