PGConf.Russia 2024

Мы поговорим об архитектурных решениях хранения резервных копий внутри Машины Базы Данных для Postgres (МБД.П). Сравним этот вариант СРК с реализацией подключения МБД.П к Машине Хранения Данных (МХД.О) c S3-интерфейсом. Расскажем о производительности двух этих решений и ограничениях. Обсудим функции, которые мы хотели бы видеть в Enterprise-версии pg_probackup для работы с СРК. Узнаем какие open-source-продукты уже реализуют часть этих функций, но проигрывают в деталях реализации и расскажем почему так происходит.

• Автоматическая миграция БД в PostgreSQL
• Оценка миграционного проекта и построение плана работ
• Миграция схемы, данных и бизнес логики. Основные сложности, решения и возможности автоматизации.
• Изменение приложения при миграции БД - сложности и возможности автоматизации

Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.

В настоящее время приложения с автоматически генерируемыми запросами получают все большее распространение, однако это приводит к тому, что оптимизаторы современных СУБД из-за некоторых ограничений не могут найти оптимальный план их выполнения. Поэтому это вынуждает выполнять их в течение длительного времени. В основном эта ошибка возникает из-за неправильной оценки мощности, что еще хуже, ошибка может повторяться оптимизатором снова и снова. В нашем повествовании мы расскажем о весьма нетрадиционной попытке решения этой проблемы методом перепланирования запросов, который путем анализа дерева выполнения запроса с сохранением фактической мощности, использует знания для генерации более корректного плана запроса.