Неожиданности PostgreSQL, которые украдут вашу ночь

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.

Мониторинг PostgreSQL: sampling plan и average active sessions своими руками

Мы в ОЗОН делаем PostgreSQL as a service. На данный момент у нас уже тысячи кластеров. Мы знаем, какие вопросы мучают разработчиков, вот самые важные из них: как понять насколько нагружена база и почему запрос начал тормозить? В докладе я расскажу как мы помогаем разработчикам ответить на эти вопросы, просто взглянув в дашборд.

Почему методика Crew Resource Management должна применяться в СУБД-командах?

Crew Resource Management - методика, которая играет важную роль в тренировке персонала в таких областях, как авиация и атомная энергетика. Тем не менее, в IT-индустрии, эта методика до сих пор широко не внедрялась. В рамках данного доклада мы познакомимся с методикой Crew Resource Management (CRM), с проблемами, которые она решает, и почему её стоит применять во всех СУБД-командах.

Несколько кейсов, имеющих отношение к PostgreSQL, будут разобраны с технической точки зрения и с точки зрения человеческого фактора.

Особенности миграции ECM платформы на PostgreSQL

Доклад раскроет процесс и особенности проекта миграции корпоративной ECM платформы "ЭЛЬДОКА" с ORACLE на PostgreSQL: как был обеспечен объектно-ролевой доступ к данным, какого функционала было недостаточно в "свободной версии", как была организована работа с пространственными данными и как меняли подход в хранении файлового контента. Поделимся опытом, как сэкономили время/ресурсы, обеспечили репликацию данных между узлами и какие результаты в итоге были получены по производительности.