PgConf.Russia 2017

1. Особенности взаимодействия 1С:Предприятие 8 и PostgreSQL 9 1.1 Изменения в редакциях платформы 1С 1.2 Схемы v81c_data и v81c_index 1.3 Трансляция запросов 1С в SQL 1.4 События технологического журнала 1С для диагностики PostgreSQL
2. Анализ запросов, вызывающих проблемы производительности в PostgreSQL 2.1 Бесплатный инструмент для автоматизации разбора логов 2.2 Правило Парето на практике 2.3 Установка и настройка инструмента 2.4 Практический пример оптимизации запроса 2.4.1 Проблема в запросе PostgreSQL 2.4.2 Выяснение нерациональных операций в запросе 2.4.3 Способы устранения неоптимальностей
3. Статистка PostgreSQL для диагностики производительности 3.1 Сравнение с возможностями MS SQL Server, различия 3.2 Диагностика блокировок 3.3 Диагностика рабочей нагрузки 4 Примеры из практики команды gilev.ru

В процессе построения и эксплуатации сервиса МойСклад был разработан и поддерживается механизм для полуавтоматической корректировки схемы базы данных. В докладе - история появления и развития, варианты поддерживаемых конверсий.

ВИДЕО

Большинство из основных сервисов компании Skype использует платформу баз данных, построенную на основе PostgreSQL и других open-source технологиях, таких как Skytools, plProxy, pgBouncer и других. Эта платформа состоит из нескольких сотен серверов с тысячами баз данных, которые обрабатывают сотни тысяч транзакций в секунду. При этом архитектура платформы позволяет ее пользователям (приложениям и их разработчикам) работать с "логическими" базами данных, не беспокоясь об их реальной "физической" структуре.

Наша команда Skype Database Platform занимается инфраструктурой платформы баз данных и создает системы автоматизации различных процессов, необходимые для упрощения обеспечения надежной работы сервисов, а также разработки, тестирования и развертывания кода. В своей презентации я опишу общую архитектуру платформы баз данных, сделаю обзор ее главных компонентов, а также расскажу про методы, которые мы используем в своей повседневной работе, решая проблемы в области высокой доступности, масштабирования, репликации, бесперебойного обслуживания и многих других.

Шардингом базы данных называют распределение данных по большому количеству серверов для повышения производительности при работе с большими объемами данных. С появлением технологии Foreign Data Wrappers (FDW), стало возможным рассматривать шардинг в постгресе при разумном объеме изменений программного кода. Я занимаюсь улучшением инфраструктуры FDW, в т.ч. наследованием внешних таблиц и push-down запросов, что позволяет постгресу эффективно исполнять распределенные запросы через FDW. В этом докладе мы рассмотрим шардинг на FDW и его сценарии использования, затем я продемонстрирую, как организовать шардинг, и покажу, что для этого было сделано в постгресе. В заключение мы рассмотрим основные планы на будущее - в первую очередь, это асинхронное исполнение запросов и поддержка распределенных транзакций.