PGConf.Russia 2021

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.

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.

Поговорим о наших подходах к выбору технических решений при проектировании архитектуры систем. Их преимущества и ограничения. Как менялась наша инженерная культура с учетом требований импортозамещения. История миграции системы с классической трехзвенной архитектурой с БД Oracle на PostgresPro. Большое внимание уделено инструментам переноса данных, а так же нюансам доработки Java/Kotlin приложений и совместимости SQL между двумя СУБД.