PGConf.Russia 2022

Объемы хранимых данных в БД под управлением Postgres Pro стремительно растут. В некоторых организациях объемы БД уже превышают десятки TB. Использование существующих подходов к резервному копированию не позволяет обеспечить своевременное резервирование и восстановление данных. Мы дополнили хорошо известные и проверенные средства бэкапа Postgres Pro функционалом, который позволит обеспечивать бэкап и восстановление крупных БД, дополнительно мы позаботились об удобстве для администраторов.

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.

Облачный провайдер оперирует большим количеством железных ресурсов и сетевых сущностей. Но одно дело, когда компания запускает десятки инстансов БД в изолированном контуре для внутренних задач. Совсем другое — когда облачный провайдер предоставляет услуги b2b-пользователям и создает сервис для 500+ крупных компаний.

Виталий расскажет, как сейчас работает Managed PostgresPRO у облачного провайдера VK Cloud Solutions, покажет архитектуру решения и расскажет о сложностях, с которыми столкнулись при создании продукта.

Чем больше таблиц участвует в запросе, тем сложнее планировщику выбрать подходящий план выполнения (увеличивается время и используемая память). Как бы подсказать планировщику, что лучше эту пару таблиц соединить первой, а остальные - потом? Как поступить, если видно, что часть запроса можно улучшить, но оптимизатор этого не делает? В докладе я расскажу про управление порядком соединений - вы узнаете, как можно повлиять на формирование плана запроса стандартными способами "ванильного" PostgreSQL.