PGConf.Russia 2022

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.

В архитектуре PostgreSQL есть ряд особенностей, которые стоит учитывать не только при эксплуатации БД, но и в процессе проектирования схемы данных. Опытным пользователям PostgreSQL хорошо известен такой механизм как очистка/заморозка(vacuum). На просторах интернета есть большое количество материалов на тему внутреннего устройства, настройки и мониторинга. Множество полезных докладов было сделано на конференциях. Тем не менее, все еще происходят случаи переполнения счетчика транзакций(xid), казалось бы, в достаточно небольших БД. В этом докладе я расскажу об одном интересном, на мой взгляд, случае у нашего клиента. Поделюсь тем, как череда ошибок на разных этапах жизненного цикла БД, однажды привела к ее полной остановке более чем на неделю, wraparound-у, битым блокам, проблемам с обслуживанием и бессонным ночам в поисках решения. Локальная победа была достигнута - БД удалось восстановить, но история еще не закончена. Тем она и интересна.

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.

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.