Что нам ждать от PostgreSQL 13?

"Заморозка разработки" (feature freeze) PostgreSQL 13 запланирована на апрель 2020. Впереди ещё два commitfest'а, которые принимают новые патчи. Что мы можем сказать про PostgreSQL 13? Возможно сработает закон чередования и в нём окажется не так много прорывных фич, как в PostgreSQL 12. Даже если и так, то это будет хороший эволюционный релиз, куда войдёт много небольших фич, а также инфраструктурных изменений, готовящих постгрес к новому рывку. В докладе я расскажу о всех ожидаемых новинках PostgreSQL 13. О них можно будет судить достаточно точно, потому что останется уже только один последний commitfest, результаты которого можно будет прогнозировать.

Уровни изоляции транзакций в постгресе

Про уровни изоляции транзакций обычно все что-то слышали, но, как ни странно, мало кто может внятно рассказать, что же это такое и зачем надо, в то же время для многих операций ясное понимание того, что под этим подразумевается и как это влияет на результат может быть весьма значительным. В самом деле, если клиенту выплатили двойную сумму и перед программистом встает перспектива личного возмещения нанесенных убытков, то вряд ли тогда этот параметр покажется таким уж маловажным.

Тому, как этого избежать, и посвящен этот доклад.

Миграция с Oracle на PostgreSQL с использованием автоматического конвертера

В докладе мы хотим рассказать об опыте миграции одной большой системы с Oracle на PostgreSQL. Сама система построена на стеке PHP + Oracle, её отличительной особенностью было то, что вся бизнес-логика была реализована в PL/SQL коде. В СУБД - это более 3000 пакетов с 4-10 функциями (процедурами) в каждом. В PHP - более 10000 форм со вставками анонимных блоков, используемых для получения данных, обработки и сохранения результатов в Oracle.

Для решения этой крайне объемной работы мы взяли ANTLR4 (синтаксический анализатор для чтения, обработки, выполнения или перевода структурированного текста), грамматику PL/SQL и создали автоматический конвертер, который позволяет преобразовать все объекты схемы и нашей системы из Oracle в рабочий код для PostgreSQL.

Architecting petabyte-scale analytics by scaling out Postgres on Azure with Citus

The story about powering a 1.5 petabyte analytics application with 2816 cores and 18.7 TB of memory in the Citus cluster at the Microsoft. The Windows team measures the quality of new software builds by scrutinizing 20,000 diagnostic metrics based on data flowing in from 800 million Windows devices. At the same time, the team evaluates feedback from Microsoft engineers who are using pre-release versions of Windows updates. At Microsoft, the Windows diagnostic metrics are displayed on a real-time analytics dashboard called “Release Quality View” (RQV), which helps the internal “ship-room” team assess the quality of the customer experience before each new Windows update is released. Given the importance of Windows for Microsoft’s customers, the RQV analytics dashboard is a critical tool for Windows engineers, program managers, and execs.