PGConf.Russia 2022

Многие литературные произведения заканчиваются свадьбой, а про дальнейшую жизнь героев читателю скупо сообщают, что они жили долго и счастливо. В 2019 распределенное серверное приложение, работающего 24/7 на полигоне 16 железных дорог от Калининграда до Хабаровска плюс несколько БД центрального уровня, было перенесено с Oracle 11g SE на ванильный PostgreSQL 11.9. Но наша история не закончилась на успешном импортозамещении - жизнь продолжалась и порой преподносила сюрпризы. Мы столкнулись с некоторым количеством эксплуатационных проблем, часть из которых удалось решить за счет реорганизации данных, часть - за счет изменения хранимых процедур, а еще часть - за счет изменения парамеров PostgreSQL. Решение наших проблем было бы невозможным без встроенной в приложение системы логирования и профилирования. Доклад посвящен примерам успешного диагностирования и решения проблем с производительностью приложения для БД PostgreSQL, все взаимодействие с которым осуществляется только через слой хранимых процедур.

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.

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.