Сколько нужно инженеров, чтобы скобки заработали?

Недавно появившийся в PostgreSQL, jsonb subscripting не выглядит так же захватывающе, как другие улучшения в jsonb. Но те изменения, которые видны пользователю - всего лишь верхушка айсберга. Как много людей было вовлечено в разработку, и какие решения были сделаны в дизайне? Как много времени это заняло, и какие хорошие/плохие идеи существуют для продвижения патча? Эти и несколько других вопросов будут целью это презентации.

Неочевидные моменты процесса копирования и переноса баз данных и кластеров PostgreSQL

Копирование и перенос баз данных и кластеров PostgreSQL, казалось бы, что может быть проще?

Однако, практика показывает, что даже в таких простых действиях можно запутаться. Во время доклада я покажу какие подводные камни могут подстерегать вас в процессе копирования/переноса баз данных и кластеров PostgreSQL. Попробуем ускорить эти операции, посмотрим, с какими неожиданными проблемами вы можете столкнуться при выполнении этих, казалось бы, простых действий.

Noisia - генератор аварийных и нештатных ситуаций в PostgreSQL

Noisia это результат всех предыдущих попыток собрать в одном месте все мои инструменты для воспроизведения нештатных и аварийных ситуаций в Postgres.

Noisia это утилита которая позволяет легко и непринужденно создавать аварийные ситуации в БД. В этом докладе я расскажу зачем потребовалось создавать такие ситуации, как теперь в этом помогает Noisia и где еще может пригодиться этот инструмент. Также хочу поделиться планами развития на будущее.

Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)

В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.

Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.

В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:

• моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
• интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
• сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).