PGConf.Russia 2022

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.

Мы ранее рассказывали про внутренне устройство Авито, где и как хранятся ваши объявления, как эти объявления попадают в поиск. За последние 3-4 года очень много изменилось в Авито, мы избавились от использования логической репликации, использования standby для читающей нагрузки, практически отказались от хранимых процедур, избавились от самописного failover решения, мигрировали все объявления в шардированную базу данных, практически "распилили" монолит и перешли на разработку в микросервисах. Расскажу о причинах такого развития, проблемах с которыми столкнулись, и текущем положении дел.

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.

Stateless Postgres Query Router - новая система для роутинга запросов по диапазоном. Система написана на Go и стремится решить проблемы OLTP шардирования. Также система предполагает управление перемещением данных между шардами.