PGConf.Russia 2018

Как бэкапировать PostgreSQL? Как хранить сделанные бэкапы? Как валидировать бэкап? Как валидировать PostgreSQL и можно ли ему вообще доверять? Можно ли доверять твоему инструменту? Как сделать всю эту паранойю удобной и производительной, если СУБД не помогает в этом деле? На какие компромиссы можно идти и на какие ни в коем случае нельзя? Создавая свой инструмент бэкапирования, мы были вынуждены искать ответы на эти и многие другие вопросы, о чем и хотелось бы рассказать.

Я бы хотел поделиться наработками в части использования PostgreSQL в докерезированных средах, рассказать, с какими особенностями вам придется столкнуться и какие дополнительные инструменты для этого понадобятся.

• Какие проблемы решает Docker для PostgreSQL, например PostgreSQLPro.9.6
• Как работать команде ИТ в условиях использования Docker на разработческих, приемочных и продуктивных контурах
  • Использование хранилища образов и серверов сборок для тестирования самого образа
• С чем придется столкнуться в продуктиве
  • В части сетевой активности
  • Организации персистентных хранилищ для Docker
  • Дополнительных служб и сервисов
  • В части балансировки и отказоустойчивости
• Как запустить у себя приложения, использующие PostgreSQL, такие как:
  • SonarQube
  • Gitlab
  • База 1С

В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

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.