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.

Апгрейд БД при помощи pg_copydb

pg_copydb - мощая и свежая утилита от Dimitri Fontaine для копирования баз Постгреса из одного кластера Постгрес в другой. В докладе мы расскажем обзор утилиты, результаты тестирования и расскажем об опыте применения её на практике для апгрейда БД.

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.

Beyond Joins and Indexes

My presentation "Explaining the Postgres Query Optimizer" covers the details of query optimization, optimizer statistics, joins, and indexes. This talk covers 40 other operations the optimizer can choose to handle complex queries, large data sets, and to enhance performance. These include merge append, gather, memoize, and hash aggregate. It explains their purpose and shows queries that can generate these operations.

This is a new talk; draft slides are at https://momjian.us/main/writings/pgsql/beyond.pdf