PGConf.Russia 2018

В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

Однажды вот Питон и Слон
Вести тестирование взялись.
И вместе все в него впряглись!

В нашей компании (Postges Professional) разрабатываются разные проекты: multimaster, pg_probackup, pg_pathman, pg_shardman, RUM, и другие. Совладать со всей этой оравой весьма непросто, поэтому нам необходим инструмент, который способен облегчить и ускорить написание всевозможных тестов.

В данном докладе мы расскажем о фреймворке testgres, написанном на Python, который уже позволил решить множество проблем и протестировать функциональность, которую нельзя так просто покрыть прямолинейными регрессионными тестами.

Вы узнаете, как при помощи нескольких строчек кода запускать узлы PostgreSQL, настраивать всевозможную репликацию и создавать бекапы, меняя параметры на лету, и про многое другое. Также мы расскажем, как эти возможности позволяют нам проверять "самые труднодоступные места" и улучшать качество наших продуктов.

Мы стремимся сделать testgres фреймворком для проведения функциональных тестов пользовательских запросов, хранимых процедур и прочей серверной логики, привнося практику TDD на уровнь разработки БД.

Я бы хотел поделиться наработками в части использования PostgreSQL в докерезированных средах, рассказать, с какими особенностями вам придется столкнуться и какие дополнительные инструменты для этого понадобятся.

• Какие проблемы решает Docker для PostgreSQL, например PostgreSQLPro.9.6
• Как работать команде ИТ в условиях использования Docker на разработческих, приемочных и продуктивных контурах
  • Использование хранилища образов и серверов сборок для тестирования самого образа
• С чем придется столкнуться в продуктиве
  • В части сетевой активности
  • Организации персистентных хранилищ для Docker
  • Дополнительных служб и сервисов
  • В части балансировки и отказоустойчивости
• Как запустить у себя приложения, использующие PostgreSQL, такие как:
  • SonarQube
  • Gitlab
  • База 1С

В Postgres есть возможность восстановления данных на момент времени (PITR), которая позволяет нам "отправляться" в прошлое. В этом докладе мы обсудим, какие существуют основные сценарии использования этой функциональности, как подготовить базу данных к восстановлению на момент времени, настроив хорошую систему бэкапов и транcляции WAL-файлов, а также рассмотрим конкретные примеры. Мы подробнее остановимся на том, как применять PITR на распределенных системах и кластерах с шардингом, затронув типичные проблемы подобных конфигураций, такие как разница во времени, и предложим возможные способы их решения - например, двухфазный коммит и pg_create_restore_point.