PGConf.Russia 2023

RTT, RTO, RPO и синхронная репликация

Как влияют сетевые задержки на производительность при использовании синхронной репликации? Если произойдет отказ ведущего узла, сколько времени наш кластер будет недоступным? А сколько данных мы потеряем? Будут ли какие-то аномалии при чтении с реплик? Мы проектируем сеть, дайте нам минимальное значение RTT! Многим DBA приходится сталкиваться с этими вопросами при проектировании и реализации кластерных решений. В этом коротком докладе расскажем, как быстро оценить значения RTT, RTO, RPO, с помощью каких Open Source инструментов можно провести испытания кластерного решения, и экспериментально подтвердить заложенные в проект параметры, на какие значения метрик можно ориентироваться при проектировании.

Пять оттенков шардинга

Колоссальное значение сейчас приобретает шардинг. Размеры современных БД перешагивают 100 терабайтные пределы, вертикальное масштабирование, добавление реплик, содержащих полную физическую копию БД, становится затруднительным, особенно при дефиците вычислительных ресурсов. Шардирование базы данных – это способ горизонтально масштабироваться, разделив данные между независимыми друг от друга вычислительными узлами.

В мире PostgreSQL существуют как давно известные инструменты масштабирования: CitusDB, Greenplum, так и решения нового поколения – Cockroach DB, Yugabyte DB, SPQR, Shardman.

В нашем докладе мы будем рассуждать о разнице между этими реализациями, достоинствах и недостатках этих решений, рассмотрим текущее состоянии реализации шардинга в ванильном PostgreSQL, а также затронем и не менее важны темы – предоставления гарантий целостности и согласованности данных в масштабах распределенного кластера.

История о разработке инструмента управления изменениями в БД или чего нам не хватило в Liquibase и Flyway

В докладе расскажем как мы храним объекты БД в системе контроля версий. Сравним традиционные подходы работы с миграциями БД и то, что понравилось нам. Расскажем о преимуществах и недостатках обоих методов. А потом мы представим наш инструмент для автоматизации процессов миграции и управления объектами БД - pgmig.

Адаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL

Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.