Глубокое погружение во вселенную RDS PostgreSQL
В ходе доклада мы с головой окунемся в пространство восхитительных возможностей службы Amazon RDS для PostgreSQL, включая новые версии релизов PostgreSQL, новые расширения, более крупные таблицы. Мы посмотрим на бенчмарки новых типов сущностей RDS и их ценность, на то, как работают высокая доступность и масштабируемость по чтению. Разберем уроки, которые мы вынесли из опыта управления большим парком сущностей с помощью PostgreSQL, включая важные настройки и возможные подводные камни, связанные с pg_upgrade.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Степан Данилов РТ Лабс Разработчик
Оптимизация оптимизированного и не очень
Хочу поделиться опытом оптимизации запросов PostgreSQL для Региональной Медицинской Информационной Системы (РМИС). Опыт работы с PostgreSQL и с этой системой - более 6 лет.
-
Антон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель ИТ
Первый в России BlockChain на 1С+PostgreSQL
В ходе доклада хотелось бы поделиться опытом реализации BlockChain в реальной бизнес-задаче на базе 1С+PostgreSQL. Откуда возникла такая задача? От кого защищаем данные с помощью технологии? Как получать отчёт о целостности цепочки в десятки миллионов записей за считанные секунды?
-
Алексей Лесовский PostgreSQL Consulting LLC Администратор баз данных
Поиск и устранение проблем в Postgres с помощью pgCenter
Время от времени при эксплуатации Postgres'а возникают проблемы, и чем быстрее найдены и устранены источники проблемы, тем благодарнее пользователи. pgCenter это набор CLI утилит которые является мощным средством для выявления и устранения проблем в режиме "здесь и сейчас". В этом докладе я расскажу как эффективно использовать pgCenter для поиска и устранения проблем, в каких направлениях осуществлять поиск и как реагировать на те или иные проблемы, в частности, как:
- проверить, все ли в порядке с Postgres'ом;
- быстро найти плохих клиентов и устранить их;
- выявлять тяжелые запросы;
- и другие полезные приемы с pgCenter.
-
Максим Вихарев Alytics Технический директор
GreenHouseSQL - масштабируемая система аналитики на postgresql, greenplum и clickhouse
На pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.