PGConf.Russia 2018

WAL-G - простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность - дельта-копии. Дельта-копии WAL-G (где это возможно) хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В этом докладе я расскажу о том, как эту особенность разрабатывал.

Наиболее важным и сложным, как ни странно, являлся вопрос интерфейса: WAL-E - простой и понятный, это свойство хотелось сохранить в первую очередь. Технические детали реализации также готовили несколько неожиданных открытий. Кроме того, хотелось бы обсудить перспективы развития технологии и поговорить о взаимодействии и координации со стороны разработчиков инструментов резервного копирования.

Кнопка, крупнейший аутсорсинг бухгалтерии, расскажет о своем опыте перевода 500Gb баз 1С Fresh на PostgreSQL. В докладе затронуты темы выбора СУБД и борьбу со стереотипами, с чего мы начали и как развивали использование PostgreSQL, подходы к резервированию и восстановлению ИБ, наши текущие показатели работы СУБД и 1С, взгляд в будущее. Поделимся, почему мы считаем, что 1С+PostgreSQL это просто, надежно и быстро.

"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)

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.