PGConf.Russia 2018

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.

В докладе рассматриваются подходы и варианты реализации миграции клиент-серверного приложения Парус-Бюджет 8 с платформы Oracle Database на платформу PostgreSQL без изменения клиентского приложения для Desctop и Web. Предлагаемое решение позволяет осуществить прозрачный переход существующих пользовательских рабочих мест.

В 10-й версии постгреса появилось встроенное партицирование таблиц. Однако ставить точку на развитии этого функционала, начало работы над которым ведётся с августа 2015 года, пока рано. В новом 11-ом релизе ведутся несколько параллельных работ по преодолению ограничений встроенного партицирования (update ключа партицирования, вставка в foreign партиции, локальные и глобальные индексы) и внедрение оптимизаций (runtime partition pruning, parallel append нода и partition-wise aggregation/grouping), которые восполнят многолетний пробел в этой области.

Помимо этого получили развитие сторонние решения для партицирования таблиц - pg_pathman и timescaledb, каждый из которых предоставляет свои дополнительные возможности, отсутствующие в ваниле.

В своём доклады мы постараемся рассказать про возможности каждого из решений, обрисовать нишу, сделав упор на разрабатываемые фичи в ванильном постгресе.

PostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.