PGConf.Russia 2018

В Avito объявления хранятся в базах данных PostgreSQL. При этом уже на протяжении многих лет активно применяется логическая репликация. С помощью неё успешно решаются вопросы роста объема данных и количества запросов к ним, масштабирования и распределения нагрузки, доставки данных в DWH и поисковые подсистемы, межбазные и межсервисные синхронизации данных и пр.

Но ничего не бывает "бесплатно" - на выходе мы имеем сложную распределенную систему. Отказы оборудования - это норма, к ним нужно быть готовым. Можно найти много примеров конфигурации логической репликации и success stories ее использования, при этом практических примеров по восстановлению после аварий почти нет, не говоря уже про готовые инструменты. За годы эксплуатации репликации PgQ мы наработали обширный опыт, многое переосмыслили, реализовали собственные надстройки и расширения для восстановления и согласования данных после аварий в распределенных системах обработки данных.

В докладе мы покажем, как наш опыт можно переложить на новую подсистему логической репликации в 10-ке. В текущей реализации это нетривиальные решения – остается ряд вопросов для комьюнити, сводящихся к реализации простых механизмов восстановления - таких же простых как и настройка репликации в 10-ке.

Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL? Как это делать, если серверов - сотни, а баз - тысячи? В "Тензоре" мы разработали для этого отдельный инструмент - explain.sbis.ru: - для синхронного сбора и анализа запросов - для визуализации планов выполнения - для мониторинга ошибок в 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.

Сравнение возможностей PostgreSQL и MS SQL для работы с 1С. Что даёт pg_restore для 1С-ника. Результаты нагрузочного тестирования "Восстановления последовательности партионного учёта" на базе 1С размером более 1 ТБ. 2 года, 500+ баз 1С, 4ТБ данных, Каскадная репликация - История одного Production 1C