Как перестать бояться стереотипов при выборе СУБД для 1С

Кнопка, крупнейший аутсорсинг бухгалтерии, расскажет о своем опыте перевода 500Gb баз 1С Fresh на PostgreSQL. В докладе затронуты темы выбора СУБД и борьбу со стереотипами, с чего мы начали и как развивали использование PostgreSQL, подходы к резервированию и восстановлению ИБ, наши текущие показатели работы СУБД и 1С, взгляд в будущее. Поделимся, почему мы считаем, что 1С+PostgreSQL это просто, надежно и быстро.

Опыт миграции высоконагруженных игровых проектов с MySQL на PostgreSQL

В докладе будет рассказано о том, как мы переносили два высоконагруженных игровых проекта, изначально разработанных для работы с MySQL на Postgres. Какие проблемы мы видели изначально при миграции на Postgres, с какими очевидными и не очень сложностями столкнулись во время миграции и как их решали. Какие проблемы выявились в процессе эксплуатации. Какие фичи Postgres нам оказались очень полезными, а чего нам не хватало при переносе.

"Умное" индексирование jsonb

PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

PostgreSQL на 20TB и выше

В последние шесть месяцев я работал с массивным OLAP окружением, охватывающим порядка 400TB данных. Приходите и узнайте, как мы заставили это все работать, с какими трудностями сталкивались и какие навыки нам потребовались.

Этот доклад будет иметь мало общего с докладом про 10TB и выше, так как среды данных значительно отличаются. Мы рассмотрим эффективность аналитики, выравнивание данных, причины для разработки расширений на С, перемещение данных между серверами в нескольких центрах обработки данных.