PGConf.Russia 2021

PostgreSQL можно смело назвать повелителем индексов, по количеству разных типов индексов ему нет равных. Но как эти индекс использовать наиболее эффективно разработчику? Когда нам требуется создавать тот или иной индекс? А когда созданный нами индекс будет ухудшать производительность? Попробуем разобраться в этом на понятных жизненных примерах.

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.

Все прекрасно знают, что такое отказоустойчивый кластер PostgreSQL и как такой кластер защищает от сбоев внутри одного дата-центра. Однако, в последнее время все больше предприятий предъявляют повышенные требования к своим сервисам, эти требования включают и катастрофоустойчивость. Такие кластеры мы называем катастрофоустойчивый кластер - КУК. В докладе я расскажу о разновидностях, принципах и подходах к построению КУКов PostgreSQL на основе кластерного ПО Corosync/Pacemaker.

Расширение TimescaleDB позволяет превратить старый добрый Postgres в настоящий распределенный кластер для хранения time series данных с сохранением реляционной модели, удобного SQL и проверенной временем экосистемы. А дополнительные возможности такие, как непрерывные материализованные представления и компрессия данных, позволяют строить поистине мощные телематические хабы.