Другие доклады
-
Кирилл Калистратов InCountry Senior Performance EngineerАлександр Спирин Лига Цифровой Экономики DBA
PostgreSQL Citus vs MongoDB sharded
Мы хотим поделиться структурой и результатами теста (производительности и не только), в котором участвовали PostgreSQL/Citus и MongoDB для данных нашей компании. Это был весьма увлекательный процесс с неожиданными поворотами и неоднозначным результатом.
-
Pavel Stehule freelancer Независимый консультант и разработчик
The possibilities of profiling plpgsql code - available tools
I like stored procedures - it is great technology. But like any other technologies it allows to write not well optimized code. It is not easy to write optimized code, sql statements in complex large applications. On second hand, there are some tools, that can be used very easily, that can help. Postgres has built-in tracking functions possibility. There are PLProfiler and plpgsql_check. With these tools is easy work to detect slow part of applications.With this knowledge, the fix of performance issue is less magic.
-
Александр Чирков Барс Груп Архитектор ПОАлександр Кварацхелия БАРС Груп Архитектор программного обеспечения
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.
-
Антон Нечеухин Miro Technical QA lead
Инструмент как код: тестируем Postgres
На мастер-классе научимся проводить быстрые нагрузочные тесты баз данных Postgres: оптимизаций конфигов базы, структуры данных, индексов, настроек ОС и т. д. Для этого создадим код, из него поднимем инфраструктуру для теста и проведём сам тест. В результате получим гибкий инструмент в коде, к которому можно прикрутить любой мониторинг и за который не надо платить большие деньги, т.к стенд создаётся за 7 минут в пустой AWS учётке и убивается после проведения тестов. Для этого мастер-класса есть важная подготовка, которую нужно сделать заранее, чтобы в полной мере попробовать все, что спикер хочет предложить. Один шаг не быстрый - нужно сделать триальную учетную запись в AWS. Для этого требуется подтверждение регистрации от Amazon, которое они делают в течении 24 часов (если вы ранее работали в AWS, и у вас есть учетка - это хорошо, если нет - нужно пройти этот путь) Также, лучше заранее поставить последние версии ansible и terraform.