PgConf.Russia 2019

Мы - обычные разработчики, которые думали о том, как разработать систему, способную выдерживать неплохие нагрузки, и это даже получилось.

На уровне архитектуры всё было OK, но объём данных возрастал, и начали вылезать не самые приятные моменты, о которых ранее никто не думал и не понимал. Иногда это приводило нас к самым потрясающим запросам, которые мы не понимали, как можно было написать. Мой небольшой рассказ будет о том, как получить нагрузку в БД на пустом месте и как потом от неё избавиться.

На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.

Декларативное секционирование было долгожданной фичей, которая претерпела улучшение с момента ее появления в релизе PostgreSQL 10. Однако для многих пользователей нахождение оптимальных схем секционирования, дающих наибольший эффект, все еще является нелегкой задачей. По этой причине мы добавили в HypoPG новую фичу гипотетического секционирования, которая помогает пользователям проектировать схему секционирования. В ходе презентации я сделаю небольшое введение в HypoPG и декларативное секционирование, а затем покажу применение гипотетического секционирования и объясню, как работает расширение.

Данное тематическое исследование посвящено разбору случая, когда мы решили приложить усилия к восстановлению данных. Доклад подойдет для всех пользователей: как для новичков, так и для продвинутых администраторов баз данных PostgreSQL. Начинающие пользователи получат понимание того, что представляет собой восстановление данных и чем оно не является, чего можно ожидать, каким образом построить работу с привлеченными экспертами, чтобы получить на выходе наилучший результат. В тоже время, более продвинутые пользователи и эксперты PostgreSQL также получат честную порцию технических аспектов.