Опыт плавной миграции высоконагруженного проекта (20+ млн. пользователей) c MySQL на PostgreSQL

Небольшая история о том, как переход на PostgreSQL увеличил на порядок эффективность работы компании:

1. Программный код сократился в 50 раз, в команде разработки бэкенда вместо 15 человек осталось трое
2. Сроки разработки нового функционала стали измеряться днями, а не месяцами
3. Стоимость владения в расчете на 1 млн. пользователей снизилась в 20 раз
4. Структура данных и документация существенно упростилась: вместо 100 тыс. таблиц со сложными связями стало 20 простых таблиц
5. Повышение безопасности системы за счет запрета внешних SQL команд к базе данных
6. Быстрый сбор аналитики по ключевым параметрам
7. Без остановки работы бизнеса

PostgreSQL cluster высокой доступности под управлением Patroni для 1С. Единая точка входа организована Consul DNS на Windows.

200 баз, несколько кластеров, несколько терабайт данных Поделимся своим опытом настройки и использования patroni cluster Кластер СУБД под Linux, сервер 1С под windows. Используем: Сборка PostgreSQL для 1С, Patroni, Consul, Consul dns, Commvault, Ansible Vagrant файл и Ansible playbook c ролями прилагается.

Как я перестал беспокоиться и перенес 60K строк из 150 процедур PL/SQL в Postgres.

В докладе рассказывается об опыте переноса серверного приложения, работающего на полигоне железных дорог от Калининграда до Хабаровска, с Oracle 11g Standard Edition на ванильный PostgreSQL 11.5.
На момент начала миграции база данных насчитывала порядка 200 хранимых процедур на языке Oracle PL/SQL общим объемом порядка 60000 строк (которые создавались с 2006 года, т.е. уже более 12 лет), около 250 таблиц и 50 Гбайт данных.
Доклад содержит описание сопровождавших этот процесс приключений, приятных и неприятных открытий, а также пролог, эпилог и хэппи-энд.

Повествование ведется от лица пользователя Oracle, открывающего для себя Postgres.

Introducing Bagger: Massive Application Log Management on PostgreSQL

This talk discusses the open source components we use at Adjust to manage a massive number (5+PB) of application log messages on PostgreSQL in a massively multi-parallel way. It provides both a use case for PostgreSQL in a big data (high volume/velocity/variety) environment, and can be used to show the power of PostgreSQL with JSONB, GIN, and more.

This talk covers the capabilities of the components in depth, sufficient to inspire similar solutions.