PgConf.Russia 2019

Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покожу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.

Имея опыт администрирования Oracle, я обнаружила некоторые отличительные особенности в администрировании PostgreSQL, которыми я хотела бы поделиться с вами. Мы рассмотрим набор необходимых инструментов для администраторов баз данных, их возможности и полезность по сравнению с аналогами Oracle. Также я собираюсь обобщить основные различия между Oracle DB и PostgreSQL с точки зрения администрирования.

Возможно, Python не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. Поскольку программные клиенты базы данных большую часть времени находятся в ожидании отклика от сервера базы данных, аснихронная функциональность Python, ставшая доступной в последних версиях (3.5+), может оказаться полезной для значительной оптимизации скорости работы приложения за счет того, что время подготовки ответа сервером может быть использовано приложением для работы над другими задачами. Асинхронный интерфейс между Python и PostgreSQL называется "asyncpg". В ходе мастер-класса я разберу работу с данной библиотекой и напишу короткое приложение, использую некоторые полезные свойства библиотеки.

Вы только что установили PostgreSQL и запустили ваш первый кластер, создали несколько таблиц, загрузили данные, и даже немного подкрутили конфигурацию Постгреса для улучшения производительности. Теперь вы думаете о том, как сделать ваш кластер высокодоступным. К сожалению, Постгрес не умеет сам выполнять автоматическое переключение при недоступности мастера, но, к счастью для нас, этого можно достичь с помощью сторонних утилит. Задача ясна, и вы начинаете изучать преимущества и недостатки всех утилит, чтобы выбрать лучшую. И... вы уже на неправильном пути, потому что в первую очередь вы должны определиться со значениями SLA, RTO и RPO. В этом докладе я планирую рассказать о ряде ошибок, которые допускают администраторы баз данных при настройке и эксплуатации высокодоступного кластера Постгреса с автоматическим переключением.