PGConf.Russia 2022

ETL – одна из первых задач, которую надо решить любому пользователю PostgreSQL. Существует ошибочное мнение, что low-code инструменты, реализующие ETL-процедуры, снижают требования к пользователю, но жертвуют производительностью и/или гибкостью. В выступлении будет продемонстрировано, что можно быстро и легко проектировать ETL-процедуры, не теряя в производительности. Рассказано, за счет чего обеспечивается высокая скорость, как используются особенности PostgreSQL и как связка PostgreSQL и low-code платформы позволяет закрыть одну из самых частых болей пользователей.

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.

Mamonsu - активный агент мониторинга PostgreSQL на базе Zabbix. Агент активно продолжает развиваться: появляются новые уникальные метрики, возможности визуализации. Но помимо непосредственно сбора метрик, Mamonsu обладает и другим полезным функционалом. В докладе я кратко опишу возможности утилиты (также известные как "Mamonsu tools"), преимущества перед другими средствами мониторинга и процесс установки.

Одной из задач современной базы данных является задача хранения больших значений. Само по себе хранение больших значений не представляет собой особых сложностей, но оперирование такими значениями или полями представляет собой нетривиальную задачу. PostgreSQL может предложить несколько вариантов сохранения больших значений, но все они обладают теми или иными недостатками. Как ответить на этот вызов? Наш ответ в докладе - как хранить большие и сложные значения и как с ними оперировать.