PostgreSQL как ядро биржи интернет-рекламы Adsterra.com

Общая информация об adsterra.com

• adsterra.com - биржа интернет рекламы
• В данный момент имеет порядка 150 млн показов баннеров в сутки.120 положение в alexa.com на 30.11.2015. Записывает в postgresql до 10000(и больше) событий в секунду. Читает до 5000
• 20 отдельных серверов под БД с различными ролями
• Активно использует логику внутри БД. Много PL/pgsql и SQL функций.

Причины выбора Postgresql

• История создания adsterra.com.
• Сжатые сроки отведенные на разработку определили выбор в пользу готовых систем хранения данных.
• Postgresql привлек своей бесплатностью и рядом фишек, которых не было у конкурентов. Некоторые в итоге оказались полезными, некоторые не очень.

Описание архитектуры проекта

• Общая схема взаимодействия
• Роли групп серверов
• Использование различных методов для взаимодействия серверов: Потоковая репликация, Londiste, postgres_fdw. Плюсы и минусы каждого.
• Шардинг
• Использование SQL под OLTP

Проблемы возникшие в ходе разработки/использования и варианты решения:

• Материализованные представления. Проблемы с обновлением и поддержкой. Что сделали в итоге.
• Londiste. Какие проблемы были решены в ходе разработки, а какие так и не были.
• Проблемы потоковой репликации.
• Автовакум и вакум.
• Странности планировщика.
• Конкурентный доступ.

Крутые штуки Postgresql, которые сильно помогли

• Массивы, intarray и GIN индексы. Но не все гладко.
• Партиционирование. Но не все есть, что хочется.
• PL/pgsql. Но не всегда следует его использовать.
• unlogged таблицы. Но с умом.

Текущие разработки и нерешенные проблемы

• Реализация колоночной аналитики штатными средствами.
• Проблемы странных планов запросов.
• Логическая репликация мечты
• Мультимастер...

Мега-масштабирование PostgreSQL: Советы от работающих с 10^6 баз данных

Heroku Postgres is a cloud database service and the largest provider of PostgreSQL as a service anywhere. We operate more than 1,000,000 PostgreSQL databases with a team of about 10 people. We may be the most efficient DBAs in history, with approximately 100,000 databases per person on our team! This talk will introduce the opportunity and challenges of building and operating a cloud database service, as well as discussing the strategies we use to build, operate, and scale this product and team for the last six years now. We will include details about

• a brief introduction to the service to provide context
• strategies to design and build such a data service
• operational war stories like how to recover from losing thousands of servers at once,
• common challenges users have with Postgres
• and a basic overview of the technical architecture

This is a complementary talk to Will Leinweber's talk, which will go into much more depth on the architecture of the software we have written.

Менеджер распределённых транзакций для кластера PostgreSQL

В корпоративных информационных системах от СУБД требуется поддержка кластеров, для обеспечения требуемого уровня масштабирования и надёжности. К сожалению, многочисленные попытки реализовать кластеры для Постгреса, такие как Postgres-XL/XC, так и не были доведены до коммерческого уровня и не были приняты сообществом. Другие существующие решения, например, pg_shard, plproxy не поддерживают глобальных ACID транзакций. Наша команда разработала менеджер распределённых транзакций (DTM) как расширение Постгреса, позволяющее достичь глобальной целостности для нескольких экземпляров Постгреса, объединённых в один кластер. DTM - это конструктор, позволяющий реализовать различные решения на его основе. В качестве демонстрации возможностей DTM мы интегрировали его в pg_shard и postgres_fdw. Мы надеемся, что наш подход с расширяемым менеджером транзакций будет включён в версию 9.6 Постгреса и позволит разрабатывать различные кластерные решения на его основе.

Оптимизация обработки данных аналитических отчётов

Приводится методика, с помощью которой можно автоматизировать обновление результатов предварительной обработки аналитических данных. Предварительная обработка и кэширование отчётов позволяет моментально получать результаты отчётов по большим объёмам данных. В докладе описывается способ обновления кэшированных отчётов с минимальной нагрузкой на сервер и с управляемой степенью актуальности.