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.

Использование временных таблиц в PG несет дополнительные проблемы использования ресурсов сервера и скорости работы запросов. Но бывает, что без них никак не обойтись, особенно при миграции кода с MS SQL, если первичный код их активно использовал при наличии логики на уровне БД. Доклад посвящен проблемам использования временных таблиц при переходе с MS SQL и подходам к их решению стандартными возможностями PG в зависимости от сценариев в коде.

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.

В Postgres Professional ведется разработка механизма сбора детальных данных о работе вакуума в statistics collector. Я расскажу о некоторых проблемах, которые это поможет решать и покажу как это выглядит на примере расширения pgpro_pwr.