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.

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.

Задачи миграции с классических коммерческих БД на open-source решения по-прежнему актуальны. Решения для миграции Oracle приложений на PostgreSQL уже хорошо себя зарекомендовали. Но что делать если у вас SQL Server? Хотим вам представить Babelfish - базирующийся на PostgreSQL 13 open source проект. Babelfish поддерживает сетевой протокол TDS, язык T-SQL и специфичные для SQL Server расширения SQL. Однако не всё так просто. Про особенности совместимости с SQL Server, проблемы и способы их решения мы расскажем в этом докладе. Бонус: история про то как мы добавляли поддержку Babelfish в DBeaver, используя JDBC драйвер от Microsoft.

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.