PGConf.Russia 2022

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.

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.

В июне 2020 года АльфаСтрахование, как и другие страховые компании, была обязана использовать АИС РСА 2.0 для обеспечения работы ОСАГО в соответствии с законодательством. Компания занимает ведущие позиции на рынке ОСАГО, поэтому системы АИС ОСАГО, которые хранят информацию по обращениям от бизнес-систем до РСА и обратно, начали испытывать неожиданную нагрузку, БД стала деградировать, потреблять огромные для ее размера ресурсы. Деградация внезапно наступала и внезапно заканчивалась, причины были неясны. Творческий коллектив инженеров и экспертиза Postgres Pro решили проблему. Виновником оказался MyBatis (ORM) в Java-сервисах. История о том, что надо внимательно изучать документацию и проектировать высоконагруженные системы.

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.