PGConf.Russia 2025

В центре внимания — проблемы построения прикладного решения на PostgreSQL, а именно высоконагруженного аналитического хранилища данных. На примере кейса компании ЕВРАЗ покажем эффект применения методологии Data Vault на СУБД PostgreSQL и Greenplum для разработки единой системы производственных показателей.

Расскажем о сложностях и решениях – демонстрация вариантов, планов запросов на задачах обновления справочников и других больших объектов, примеры оптимизаций. Покажем нюансы кода – проблемы заполнения модели и проблемы выборки из модели.

Это будет интересно всем, кто планирует использовать или уже сталкивается со сложностями применения методологии Data Vault и проблемами производительности DWH на стеке open source. Сравним варианты технической реализации модельного слоя business vault с учётом специфики PostgreSQL и Greenplum. Рассмотрим 5 реальных проблем, возникающих при эксплуатации DWH и их решение:

1.     Перенос логики сборки объектов Business Vault с PostgreSQL на Greenplum.

2.     Замедление ETL при сборке текущего состояния Business Vault в PostgreSQL.

3.     Замедление построения Data Lineage в PostgreSQL и Greenplum.

4.     Медленная работа при запросе сателлита в Greenplum.

5.     Медленные запросы с «in» или «or» при обращении к слою Business Vault.

С собой необходимо иметь ноутбук! На мастер-классе попробуем атаковать базу данных с историческими уязвимостями. Для примера будут взяты три уязвимости, я расскажу в чем чуть этих уязвимостей и попробуем сделать подход к их взлому. Бери с собой ноутбук с возможность docker-compose, например colima.

С СОБОЙ НЕОБХОДИМО ИМЕТЬ НОУТБУК! 1. Интеграция с Haproxy 1.1 Опрос с помощью скриптов валидации 1.2 Изменение конфигурации с помощью функций-обработчиков 2. Резервное копирование с помощью pg_probackup 2.1 Настройка копирования с выделенного узла 2.2 Восстановление лидера по резервной копии ведомого 2.3 Восстановление любого ведомого узла 2.4 Восстановление при сбое всего кластера