PGConf.Russia 2018

Ни для кого не секрет, что статистика не переносится при мажорном обновлении. Для небольших и не сильно нагруженных баз это не проблема, можно быстро собрать новую статистику. Но у нас есть базы объемом порядка 5ТБ и нагрузкой порядка 100k rps, для которых это стало большой проблемой: взлетая без статистики, реплики даже не могли накатывать WAL. В своем докладе расскажу, на какие хитрости мы пошли, чтобы произвести обновление этих баз в условиях требований 100% доступности read only, о том, какие ошибки допустили, и о том как эти ошибки мучительно исправляли. Результатом этих ошибок стало расширение pg_dirty_hands, в котором мы будем собирать различные хаки, которые можно назвать «фол последней надежды».

В последние шесть месяцев я работал с массивным OLAP окружением, охватывающим порядка 400TB данных. Приходите и узнайте, как мы заставили это все работать, с какими трудностями сталкивались и какие навыки нам потребовались.

Этот доклад будет иметь мало общего с докладом про 10TB и выше, так как среды данных значительно отличаются. Мы рассмотрим эффективность аналитики, выравнивание данных, причины для разработки расширений на С, перемещение данных между серверами в нескольких центрах обработки данных.

"Не мог он GIN от SP-GiST-а, как мы ни бились, отличить", говорил классик. А вы можете? Этот мастер-класс посвящен индексам, которые хоть и не так часто используются, как обычное B-дерево, но могут сильно выручить в трудную минуту. Мы посмотрим, как устроены эти индексы и в каких случаях они могут быть успешно применены. Заодно поговорим и об особенностях индексного доступа в PostgreSQL. Чтобы провести время с пользой, от слушателей потребуется некоторое знакомство с PostgreSQL и умение читать планы несложных запросов.

Материалы мастер-класса

• Слайды
• Demo 1
• Demo 2
• Demo 3

Резервную копию БД с демонстрационными данными можно скачать тут:

• Восстановление с помощью pg_restore (338 MB)

MQTT - это эффективный протокол обмена данными для IoT устройств. Построенная с помощью доработанного EMQTT плагина, архитектура IoT проекта использует PostgreSQL в качестве центра обработки и хранения данных, поступающих от сенсоров в реальном времени. В докладе будет представлен пример решения программно-аппаратной платформы IoT, реализованного на базе протокола MQTT, где PostgreSQL выполняет ключевые функции, обеспечивая оперативный учёт, сбор и хранение данных от распределённой сети IoT устройств.