PGConf.Russia 2025

Каждый день тысячи инженеров прилагают нечеловеческие усилия, чтобы сделать наши данные более достоверными, точными и актуальными. Однако, иногда необходимо поступить наоборот — испортить их. 

Например, скрыть или заменить чувствительные данные, а иногда даже сгенерировать их с чистого листа, сохранив при этом бизнес-свойства данных. Это может понадобиться для тестирования систем, передачи данных третьим лицам и в других случаях. И, оказывается, это тоже достаточно сложная задача (учитывая сложность схемы данных и нетривиальные бизнес-требования).

В докладе рассмотрим основные проблемы искусственных данных и попробуем их решить разными способами, используя встроенные возможности PostgreSQL и сторонние расширения

Бывает, что бизнес-логика реализована в БД. При этом всем известно, что поддержка и разработка бизнес-логики идёт намного проще, если она покрыта тестами. В свою очередь тесты бэка считают БД внешним ресурсом и не всегда работают с «живой» БД. В этом докладе будет рассмотрена доработанная библиотека pgTap. Эта разработка может организовать не только юнит-тестирование и CI кода в БД, но даже ускорит саму разработку.

Многие разработчики часто сталкиваются с проблемами производительности разрабатываемых систем. Одно из распространенных решений для оптимизации медленного бизнес-процесса — его распараллеливание. Однако что делать, если узким местом становится вставка данных в БД, требующая сохранения своей атомарности?

В докладе расскажу, как можно ускорить вставку данных при помощи распараллеливания этого процесса в Spring, а также как сохранить атомарность всей операции. Затронем batch update в Spring и PostgreSQL, обсудим, почему обновление — это тяжелая операция и как можно ускориться в текущем технологическом стеке. Кроме того, рассмотрю другие подходы к сохранению атомарности и покажу различия между ними в бенчмарках.

Будет полезно практикующим инженерам.

Доклад содержит рассмотрение двух случаев длительного выполнения create database в PostgreSQL 11, которые в кластерной конфигурации Corosync/Pacemaker приводили к переключению нод из-за таймаута мониторинга от кластерного ПО. Первый случай связан с большим размером shared buffers, а второй — с использованием опции WITH OWNER при создании БД и большим размером системной таблицы pg_shdepend (особенность использования ПО jBPM).