PGConf.Russia 2023

8 апреля завершается прием изменений в 16-ю версию.

Ряд новинок уже известен, в частности нас ждут любопытные изменения в области безопасности и логической репликации. Но сделать анонс всех интересных патчей до окончания мартовского коммитфеста нельзя. По опыту предыдущих релизов можно предположить, что самые интересные патчи будут приняты во второй половине марта и начале апреля.

Поэтому интрига с содержанием этого доклада будет сохраняться до самого последнего момента в том числе и для автора.

Как влияют сетевые задержки на производительность при использовании синхронной репликации? Если произойдет отказ ведущего узла, сколько времени наш кластер будет недоступным? А сколько данных мы потеряем? Будут ли какие-то аномалии при чтении с реплик? Мы проектируем сеть, дайте нам минимальное значение RTT! Многим DBA приходится сталкиваться с этими вопросами при проектировании и реализации кластерных решений. В этом коротком докладе расскажем, как быстро оценить значения RTT, RTO, RPO, с помощью каких Open Source инструментов можно провести испытания кластерного решения, и экспериментально подтвердить заложенные в проект параметры, на какие значения метрик можно ориентироваться при проектировании.

В докладе расскажем как мы храним объекты БД в системе контроля версий. Сравним традиционные подходы работы с миграциями БД и то, что понравилось нам. Расскажем о преимуществах и недостатках обоих методов. А потом мы представим наш инструмент для автоматизации процессов миграции и управления объектами БД - pgmig.

With the rise of NoSQL databases, a number of falsehoods have flourished regarding how to choose a database engine. This talk focuses specifically on Redis and PostgreSQL, and why one might choose one or the other.

At small scales, we can often get by thinking of database servers as black boxes, but as we scale, the internals and architecture become more and more important. This talk focuses on behavior of these systems at scale and under load.

In this presentation you will learn:

• How Redis and PostgreSQL differ architecturally
• How differences in architecture affect scalability and performance
• Cases here Redis is the clear winner
• Cases where PostgreSQL is the clear winner

Additionally, some notes will be offered in terms of where PostgreSQL can improve in to compete with the sorts of workloads that generally favor Redis.