PGConf.Russia 2022

Я пересмотрел за жизнь много всякого кода, и очень часто встречал некоторый разнобой в обработке дат и времени: то у сторон не сходились отчеты за месяц, то суточные отчеты получались разные в Москве и Сан-Франциско, то еще чего-нибудь в таком же роде. Это не сказать чтобы сильно страшно, но довольно утомительно. Причина такого рода проблем всегда была связана с неаккуратной обработкой дат и времени. Тому, как этого можно постараться избежать, и посвящен мой доклад.

Расширение plv8 очень недооценено, хотя оно позволяет значительно упростить разработку для ряда задач. Уже год как мы используем его в наших проектах. Но главная причина низкой популярности – сложность сборки расширения, к тому же требующей много трафика и места на диске для временных файлов. Поэтому мы решили собирать plv8 сами и поставлять готовые бинарники (не только поставлять нашим заказчикам, а вообще выложить в открытый доступ). Сначала просто выложили бинарные файлы на github. Потом сделали докер-образ Postgres с уже установленным plv8 на основе Debian. Образ получился тяжеловатым, поэтому стали смотреть в сторону alpine, но сборка под alpine оказалась сложнее, чем мы предполагали. Я расскажу, с какими трудностями мы столкнулись и как их преодолели. Так же кратко расскажу, для каких задач хорошо подходит plv8 и как сделать процесс разработки удобнее. И, конечно, поделюсь ссылками на наши докер-образы для последних версий Postgres 13 и 14, действительно компактные и открытые для любого использования.

Репликация - один из важных механизмов, призванный обеспечить отказоустойчивость и масштабируемость базы данных. В нашей практике мы регулярно сталкиваемся с проблемой низкой производительности репликации. Это побудило нас исследовать факторы, влияющие на скорость физической репликации. В этом докладе я расскажу о полученных результатах исследования. Также покажу, как менялась производительность репликации на разных версиях PostgreSQL.

Катастрофоустойчивый кластер (КУК) подразумевает небольшую потерю данных при катастрофе основного Дата-центра (ДЦ) и переключении на резервный. Это обусловлено асинхронной репликацией между основным и резервным ДЦ. Но есть решение, которое позволит исправить эту ситуацию - обеспечить нулевую потерю данных при катастрофе основного ДЦ. Об этом решении и пойдет речь в моем докладе.