PGConf.Russia 2025

Greenmask — это open source утилита для анонимизации баз данных и генерации синтетических данных. Классическая задача в разработке — создание тестовых окружений, которые максимально похожи на продакшен. Рассмотрим, как можно применить различные фичи Greenmask для подготовки тестового контура без боли. Обсудим его архитектуру, database subset, типы трансформаций, причины интеграции с драйвером PostgreSQL и портирования некоторых pg-библиотек. Обсудим, как наша технология позволяет бизнесу решать проблемы быстро, качественно и безопасно.

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

С собой необходимо иметь ноутбук! 

На мастерклассе будет показано как горизонтально масштабировать данные на примере базы Авиаперевозок (https://github.com/hettie-d/postgres_air)  с использованием sharman-а. Преимущества и недостатки различных подходов.
Требования к участникам

    Базовые знания linux
    Базовые знания postgresql
    Написание простых запросов
    Чтение планов запросов
    Умение запустить pgbench
    Знание команды copy

Уже больше года в выпусках Postgres Pro доступны расширенные статистики вакуума, которые отражают его работу на уровне отдельных отношений.

 К нам начали попадать наблюдения, полученные на «боевых» базах клиентов с этими статистиками. Получилось удачно, в 2024 году мы активно начали продвигать статистики вакуума в PostgreSQL, а пока на примере данных, полученных с «живых» систем, рассмотрим, что могут рассказать нам эти статистики о непростой жизни вакуума.