PGConf.Russia 2023

Вакуумотерапия: лечим хронические заболевания БД

После импортозамещения и перехода с СУБД Oracle на PostgreSQL мы столкнулись как с "детскими" болезнями нашего приложения на новой СУБД, которые успешно вылечили, так и с "хроническими заболеваниями", с которыми пришлось разбираться существенно дольше. Одной из наиболее запомнившихся проблем стала проблема деградации производительности, которая, как выяснилось, была вызвана недостаточным вакуумированием нашей БД. Опыт осознания и решения этой проблемы предлагается вашему вниманию в виде практических рекомендаций по борьбе с эффектом bloat для таблиц и индексов БД, а также настройке VACUUM/autovacuum PostgreSQL.

Как мы перевели клиента с Oracle на PostgreSQL до того, как это стало мейнстримом

Импортозамещение не началось в прошлом году после всем известных событий. Его старт датируется 2014 годом. Именно с этого года государственные и окологосударственные компании начали прорабатывать вопрос перехода на рекомендованное ПО. Одна из таких компаний и обратилась к нам еще в 20-м году с проектом перехода с Oracle на PostgreSQL. Данный проект был призван решить накопившиеся архитектурные проблемы (не оптимальное хранение телеметрических данных, сама СУБД работала внутри виртуальной машины), оптимизировать использование дискового пространства (освободить основное хранилище, отладить сохранение архивных данных, обеспечить корректное резервное копирование). Так как система заказчика должна работать бесперебойно 24/7, то требовался переход с одной СУБД на другую без простоев, с одновременной работой обеих для обеспечения пошагового перевода подсистем и возможности контролировать корректность данных. И, само собой, работы нужно было завершить как можно быстрее.

В докладе расскажем, как нам удалось решить этот кейс.

Тонкости эксплуатации PostgreSQL для 1С

В процессе эксплуатации баз достаточно больших 1С на СУБД PostgreSQL часто возникают вопросы, ответы на которые не так просто найти даже в документации. Хотелось бы поделиться опытом решения таких вопросов на базе нескольких переводов 1С с MS SQL на PostgreSQL клиентов из рейтинга РБК500. В докладе будут освещены такие моменты как: Как регулировать уровень глубины расчёта статистики и чем это может быть опасно? Как создание явной и неявной временной таблицы может "положить" сервер СУБД и как с этим бороться? В каком случае процесс СУБД будет убит операционной системой из-за перерасхода оперативной памяти и что с этим делать? Чем хорошо когда на одном кластере СУБД одна база, чем плохо когда много баз на одном кластере СУБД? Как быть с ресурсами серверов для сред тестирования и разработки при подходе "1 кластер - 1 база"? Резервное копирование- тонкости разных вариантов снятия бэкапов на PostgreSQL.

RTT, RTO, RPO и синхронная репликация

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.