PGConf.Russia 2023

Во встроенной логической репликации PostgreSQL с версии 9.5 есть механизм replication origin, позволяющий отслеживать процесс логической репликации с конкретного узла. В 16 версию будет включен патч, позволяющий настраивать циклическую репликацию без повторения изменений, пользуясь этим механизмом. В первых обзорах за внешнее сходство получающегося кластера с мультимастером Postgres Pro фичу окрестили "встроенным мультимастером" - разберемся, насколько они похожи на самом деле, и посмотрим, что там внутри. Ожидается, что слушатели имеют некоторое представление о внутреннем устройстве WAL и его месте в работе PostgreSQL. 

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.

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.

Колоссальное значение сейчас приобретает шардинг. Размеры современных БД перешагивают 100 терабайтные пределы, вертикальное масштабирование, добавление реплик, содержащих полную физическую копию БД, становится затруднительным, особенно при дефиците вычислительных ресурсов. Шардирование базы данных – это способ горизонтально масштабироваться, разделив данные между независимыми друг от друга вычислительными узлами.

В мире PostgreSQL существуют как давно известные инструменты масштабирования: CitusDB, Greenplum, так и решения нового поколения – Cockroach DB, Yugabyte DB, SPQR, Shardman.

В нашем докладе мы будем рассуждать о разнице между этими реализациями, достоинствах и недостатках этих решений, рассмотрим текущее состоянии реализации шардинга в ванильном PostgreSQL, а также затронем и не менее важны темы – предоставления гарантий целостности и согласованности данных в масштабах распределенного кластера.