PGConf.Russia 2018

База данных - один из ключевых компонентов в любой информационной системе, требующий мониторинга множества метрик. В докладе освещены примеры и подходы мониторинга и анализа производительности PostgreSQL, которые позволяют минимизировать нагрузку на сервер баз данных со стороны системы мониторинга и сбора данных для последующего анализа проблемных ситуаций:

• Квантовые эффекты или как наблюдатель влияет на наблюдаемую систему
• Особенности сбора метрик при мониторинге БД с помощю Zabbix
• Сбор данных для аналитики и визуализации запросов PostgreSQL с помощью rsyslog + kafka + clickhouse + grafana.
• Инструменты оперативного анализа лог-файлов БД

В большинстве своем, системные администраторы и ДБА бояться как огня делать мажорные обновления версий баз данных (RDBMS), особенно если эта база данных в эксплуатации и имеет достаточно высокую нагрузку. Главной причиной тому некоторый даунтайм базы данных, который всегда подразумевается при планировании таких работ.

На практике, такого рода upgrade занимает довольно длительное время и зачастую администраторам с малым опытом подобных операций приходится откатываться на старую версию баз данных из-за достаточно банальных ошибок, которые можно было бы избежать еще на этапе подготовки.

В Data Egret мы накопили огромный опыт проведения мажорных апгрейдов PostgreSQL в проектах, где нет права на ошибку. Я поделюсь своим опытом и расскажу о следующих шагах процесса: как правильно подготовиться к upgrade-у PostgreSQL? что необходимо сделать на этапе подготовки? как запланировать последовательность действий на сам upgrade? как провести процедуру upgrade-а успешно, без возврата на предыдущую версию бд? как минимизировать или вообще избежать простоя всей системы во время upgrade-а? какие действия необходимо выполнить после успешного upgrade-а PostgreSQL? Я также расскажу про две наиболее популярные процедуры апгрейда PostgreSQL - pg_upgrade и pg_dump/pg_restore, плюсы и минусы каждого из методов и расскажу про все типичные проблемы на всех этапах этой процедуры, и как их избежать.

Доклад будет интересен как новичкам так и тем ДБА которые уже давно работают с PostgreSQL, но хотят побольше узнать о том как правильно планировать и проводить upgrade максимально безболезненно.

PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

В последнее время PostgreSQL все чаще используется для Enterprise. Наша компания Ingram Micro Cloud была одной из первых, кто сделал это. Мы уже много лет используем PostgreSQL в качестве основной СУБД для наших продуктов. В докладе мы хотим рассказать об эволюции нашего High Availability (HA) кластера PostgreSQL: как мы в сжатые сроки внедряли решение на pgpool-II, писали failover сценарии, тестировали Postgres-XL и придумывали необычные конфигурации Stolon. Немного поговорим о проблемах балансировки нагрузки, пуллинга соединений и бекапировании.