PGConf.Russia 2021

Расширение pg_profile предназначено для анализа исторической нагрузки в базах данных Postgres. Его главной особенностью является экстремальная простота установки и использования - оно не требует для работы ничего кроме самой СУБД и любого планировщика заданий. Расскажу о новых возможностях расширения pg_profile и о новых статистиках, доступных в Postgres 14. У pg_profile есть расширенная версия, доступная в базах данных PostgresPro, главным образом, она отличается поддержкой расширения pgpro_stats. Расскажу какие дополнительные возможности это дает. Кроме того, обсудим некоторые существующие проблемы и перспективы дальнейшего развития Postgres в части мониторинга потребления ресурсов.

Мы эксплуатируем большие базы данных PostgreSQL, суммарный объем которых превышает 180ТБ. На каждый инстанс кластера приходится нагрузка не менее 15 тыс запросов в секунду. Эти обстоятельства, во-первых, накладывают определенные ограничения на классические подходы накатки изменений в структуре баз данных. А во-вторых, в администрировании баз данных сильно снижается право на ошибку. Ведь небольшая ошибка или неточность может привести к тому, что ближайшая ночь станет бессонной) В своем докладе я расскажу про существующие у нас ограничения на "доставку" изменений в продуктовую среду, про неклассическое поведение базы данных под нагрузкой и вообще про PostgreSQL.

Создание полностью импортозамещенной компоненты государственной информационной системы на примере ПУР КС - подсистемы "Электронного бюджета", ключевой государственной интегрированной информационной системе управления общественными финансами. В презентации представлена архитектура подсистемы, история оптимизации производительности и описание мониторинга. Докладчик расскажет о плюсах и сложностях использования импортозамещённой системы для госсектора, а также о нюансах, которые стоит учесть ведомствам при внедрении open source решений и решений российских разработчиков.

Я не буду вас учить, как строить БД, как писать запросы и т.д. В этом докладе мы с вами поговорим про драйвера Python, как вообще можно использовать PostgreSQL в Python, какие инструменты для этого есть в синхронном и асинхронном мире, и почему так сложилось. Будем разговаривать про такие библиотеки Python, как: aiopg, psycopg2, asyncpg, pgbouncer, ну и, конечно же, как это все дружит с Postgres.