title

text

Марк Локшин
Марк Локшин Мэйл Ру Старший программист
11:00 06 февраля
45 мин

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.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Игорь Успенский
    Игорь Успенский Rambler&Co Системный администратор
    45 мин

    PostgreSQL SaaS в Rambler&Co

    Rambler&Co - это множество изданий, сервисов и проектов. Появляются новые и растут существующие. Такой среде нужна надежная, отказоустойчивая, масштабируемая, автоматизированная система.

    Расскажу об устройстве нашего PostgreSQL SaaS, какие инструменты и технологии мы используем. Кворум из 3 Дата-центров. Единая точка входа для клиентов на основе динамической маршрутизации. Аварийное переключение мастера. Прозрачное масштабирование на чтение. Создание реплики без нагрузки на кластер. Прозрачный перенос PostgreSQL cluster на другие серверы. Актуализация dev окружения из prod для разработки. Резервное копирование с компрессией и использованием нескольких CPU на стороне database, восстановление одной БД из basebackup. Мониторинг sql запросов.

  • Андрей Бородин
    Андрей Бородин Яндекс Разработчик
    45 мин

    Разработка дельта-копий в WAL-G

    WAL-G - простой и эффективный инструмент для резервного копирования PostgreSQL в облака. По своей основной функциональности он является наследником популярного инструмента WAL-E, но переписанным на Go. Но в WAL-G есть одна важная новая особенность - дельта-копии. Дельта-копии WAL-G (где это возможно) хранят страницы файлов, изменившиеся с предыдущей версии резервной копии. В этом докладе я расскажу о том, как эту особенность разрабатывал.

    Наиболее важным и сложным, как ни странно, являлся вопрос интерфейса: WAL-E - простой и понятный, это свойство хотелось сохранить в первую очередь. Технические детали реализации также готовили несколько неожиданных открытий. Кроме того, хотелось бы обсудить перспективы развития технологии и поговорить о взаимодействии и координации со стороны разработчиков инструментов резервного копирования.

  • Александр Коротков
    Александр Коротков Postgres Professional Руководитель разработки
    45 мин

    Подключаемые хранилища

    Тема подключаемых хранилищ для PostgreSQL стала уже притчей во языцех. Период споров о том, нужны ли подключаемые хранилища, или нет закончился. Позиции скептиков, говорящих, что подключаемые хранилища не нужны, поскольку являются источником неконсистентного поведения СУБД, заметно ослабли после критики реализации MVCC в PostgreSQL со стороны Uber'а. Стало понятно, что подключаемые хранилища нужны как-минимум для альтернативной реализации MVCC через undo-лог, и это стало одним из ориентиров для проектирования интерфейса.

    На текущий момент работа над подключаемыми хранилищами перешла в практическую плоскость: ведётся тред, в котором несколько человек разрабатывают набор патчей, и ещё больше делают ревью.

    В данном докладе будут рассмотрены следующие вопросы:

    • обзор получившегося интерфейса для подключаемых хранилищ;
    • изменения в ядре PostgreSQL, которые потребовались для реализации данного интерфейса;
    • текущие и потенциальные применения данного интерфейса, включая heap с undo-логом и in-memory OLTP движок;
    • текущее состояние патчей и перспектива их принятия в ядро;
    • дальнейшее развитие интерфейса с целю расширения возможностей подключаемых хранилищ (columnar, index-organized, LSM и т.д.).

  • Olivier Courtin
    Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
    180 мин

    Мастер-класс: продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python

    На мастер-классе будут рассмотрены: продвинутый анализ пространственных данных на чистом PostGIS, включая новейшие функции PostGIS; приведение в соответствие разных типов данных в PostgreSQL и Python (массивы в NumPy, таблицы в Pandas); секреты эффективной работы с инструментами и средами обработки данных (Jupyter, dataviz и др.); дальнейшее развитие с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.