PGConf.Russia 2022

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.

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.

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.

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.