title

text

Сергей Ким
Сергей Ким Ingram Micro Cloud Software Architect
Вадим Яценко
Вадим Яценко Tantor Lab Генеральный директор
: декабря
45 мин

PostgreSQL High Availability кластер для Enterprise

В последнее время PostgreSQL все чаще используется для Enterprise. Наша компания Ingram Micro Cloud была одной из первых, кто сделал это. Мы уже много лет используем PostgreSQL в качестве основной СУБД для наших продуктов. В докладе мы хотим рассказать об эволюции нашего High Availability (HA) кластера PostgreSQL: как мы в сжатые сроки внедряли решение на pgpool-II, писали failover сценарии, тестировали Postgres-XL и придумывали необычные конфигурации Stolon. Немного поговорим о проблемах балансировки нагрузки, пуллинга соединений и бекапировании.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Михаил Балаян
    Михаил Балаян Acronis Chief Database Architect
    45 мин

    MVCC в картинках и когда длинные транзакции - это проблема

    Многие из нас знают о том, что именно MVCC обеспечивает многопользовательский доступ к данным во многих реляционных базах данных, которые гарантируют согласованность и изолированность транзакций. Но именно глубокое понимание реализации этого механизма в PostgreSQL позволяет нам лучше понимать процессы, происходящие в базе, проектировать логику работы приложений и структуры таблицы, чтобы быть наиболее эффективными в мире высоких нагрузок. На примере одного из процессов в нашем продукте мы разберемся в том, как реализована MVCC в PostgreSQL и раскопаем одну из особенностей, когда казалось бы, несвязанные активности могут влиять друг на друга.

  • Андрей Зубков
    Андрей Зубков ООО "Пармалогика" Администратор баз данных
    45 мин

    Инструмент анализа исторической нагрузки или "AWR для Postgres"

    Администратор баз данных регулярно сталкивается с необходимостью поиска проблемных запросов в своих базах данных. Для оперативного поиска хорошо подходит PGCenter, но что делать если проблемы производительности наблюдались в прошлом? В этом докладе я хочу поделиться своим опытом разработки и применения инструментария, позволяющего производить ретроспективный анализ нагрузки запросов в базах данных PostgreSQL - pg_profile

  • Андрей Хитрин
    Андрей Хитрин RedSys Системный архитектор
    Александр Федоров
    Александр Федоров dbeaver.com Директор по развитию
    45 мин

    DBeaver - IDE для Postgres с открытым исходным кодом

    DBeaver - это универсальный графический клиент для работы с базами данных. Мы создаем DBeaver по модели Open Source Software. Особенное внимание уделяем СУБД PotgreSQL из-за её возможностей, её популярности и открытости. Мы расскажем как развивается DBeaver, покажем внутреннее устройство, продемонстрируем основную функциональность. Отдельно остановимся на трудностях, которые возникают при создании клиента для PostgreSQL. Обсудим модель управления требованиями и способы взаимодействия с сообществом PostgreSQL. Детально рассмотрим интерактивную отладку хранимых процедур PL/pgSQL. Представим новые возможности ближайшего релиза, поделимся планами на будущее.

  • Иван Картышов
    Иван Картышов Postgres Professional Разработчик ядра
    Дмитрий Иванов
    Дмитрий Иванов Postgres Professional Developer
    22 мин

    Басня про тестирование и postgres

    Однажды вот Питон и Слон
    Вести тестирование взялись.
    И вместе все в него впряглись!

    В нашей компании (Postges Professional) разрабатываются разные проекты: multimaster, pg_probackup, pg_pathman, pg_shardman, RUM, и другие. Совладать со всей этой оравой весьма непросто, поэтому нам необходим инструмент, который способен облегчить и ускорить написание всевозможных тестов.

    В данном докладе мы расскажем о фреймворке testgres, написанном на Python, который уже позволил решить множество проблем и протестировать функциональность, которую нельзя так просто покрыть прямолинейными регрессионными тестами.

    Вы узнаете, как при помощи нескольких строчек кода запускать узлы PostgreSQL, настраивать всевозможную репликацию и создавать бекапы, меняя параметры на лету, и про многое другое. Также мы расскажем, как эти возможности позволяют нам проверять "самые труднодоступные места" и улучшать качество наших продуктов.

    Мы стремимся сделать testgres фреймворком для проведения функциональных тестов пользовательских запросов, хранимых процедур и прочей серверной логики, привнося практику TDD на уровнь разработки БД.