PgConf.Russia 2020

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.

The story about powering a 1.5 petabyte analytics application with 2816 cores and 18.7 TB of memory in the Citus cluster at the Microsoft. The Windows team measures the quality of new software builds by scrutinizing 20,000 diagnostic metrics based on data flowing in from 800 million Windows devices. At the same time, the team evaluates feedback from Microsoft engineers who are using pre-release versions of Windows updates. At Microsoft, the Windows diagnostic metrics are displayed on a real-time analytics dashboard called “Release Quality View” (RQV), which helps the internal “ship-room” team assess the quality of the customer experience before each new Windows update is released. Given the importance of Windows for Microsoft’s customers, the RQV analytics dashboard is a critical tool for Windows engineers, program managers, and execs.

Недавно мне пришлось поработать над проектом, где для запросов к бэкенду на .NET Core использовали GraphQl, о чём потом пожалели. Дело в том, что GraphQl-запрос представляет собой объект с динамическим набором полей и иерархией любой вложенности. Обрабатывать такие объекты на языке со статической и сильной типизацией, да ещё и через ORM, как это предлагают библиотечные решения – очень неудобно. И тогда мне пришла идея использовать plv8 и разбирать запросы в формате GraphQl прямо на стороне БД. За пару часов я написал работающий прототип, реализующий функционал, который разрабатывали более месяца! Затем было сделано несколько усовершенствований, всё это я собираюсь показать. Тем, кто собирается в своих проектах использовать GraphQl, а не REST, информация из данного доклада может особенно пригодиться и возможно поможет сэкономить уйму времени.

pg_repack является популярным инструментом для устранения bloat-a таблиц и индексов в постгресе. В большинстве случаев он отлично справляется с проблемой. Но как оказалось, в случае использования такой фичи постгреса как deferred ограничения, использование pg_repack либо сильно усложняется, либо становится невозможным. Я расскажу о том, как мы обнаружили эту проблему и опишу возможные способы ее решения - от встроенных средств постгреса до небольшого патча pg_repack.