PGConf.Russia 2018

Если честно взглянуть на большинство наших бизнес-приложений, то они через провод собирают данные в базу и раздают их в обратном направлении. Что, если не пытаться воздвигать стену абстракций между приложением и базой данных (ORM), а постараться использовать их симбиоз - сильные стороны и индивидуальные особенности.

Я расскажу как мы используем postgresql и clojure для создания data intensive приложений для медицины.

• functional relational programming
• jsonb для моделирования сложной предметной области
• функциональные индексы и расширение json-knife для поиска в jsonb
• реализация graphql на postgres
• logical replication для построения реактивных интеграций
• асинхронный JDBC-free коннектор к postgresql на netty

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum. По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам vacuum, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про вакуум. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум - главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.

Rambler&Co - это множество изданий, сервисов и проектов. Появляются новые и растут существующие. Такой среде нужна надежная, отказоустойчивая, масштабируемая, автоматизированная система.

Расскажу об устройстве нашего PostgreSQL SaaS, какие инструменты и технологии мы используем. Кворум из 3 Дата-центров. Единая точка входа для клиентов на основе динамической маршрутизации. Аварийное переключение мастера. Прозрачное масштабирование на чтение. Создание реплики без нагрузки на кластер. Прозрачный перенос PostgreSQL cluster на другие серверы. Актуализация dev окружения из prod для разработки. Резервное копирование с компрессией и использованием нескольких CPU на стороне database, восстановление одной БД из basebackup. Мониторинг sql запросов.

PostGIS - расширение для Postgres, приносящее в него пространственные типы данных, методы их быстрой индексации и функции для выполнения геометрических операций над ними.

В типичном сценарии использования PostGIS применяют для выбора из большого массива статичных данных небольшого подмножества. В этом докладе будут рассмотрены проблемы, возникающие при необходимости работы с большими динамическими потоками данных, и подходы к их решению, на реальных примерах, встретившихся при разработке бекенда сервиса заказа такси Juno.