Типичные ошибки при построении высокодоступных кластеров и как их избежать

Вы только что установили PostgreSQL и запустили ваш первый кластер, создали несколько таблиц, загрузили данные, и даже немного подкрутили конфигурацию Постгреса для улучшения производительности. Теперь вы думаете о том, как сделать ваш кластер высокодоступным. К сожалению, Постгрес не умеет сам выполнять автоматическое переключение при недоступности мастера, но, к счастью для нас, этого можно достичь с помощью сторонних утилит. Задача ясна, и вы начинаете изучать преимущества и недостатки всех утилит, чтобы выбрать лучшую. И... вы уже на неправильном пути, потому что в первую очередь вы должны определиться со значениями SLA, RTO и RPO. В этом докладе я планирую рассказать о ряде ошибок, которые допускают администраторы баз данных при настройке и эксплуатации высокодоступного кластера Постгреса с автоматическим переключением.

Миграция с Oracle на PostgreSQL

Хватит платить за яхту Ларри!

PostgreSQL - это полнофункциональная система управления базами данных с открытым кодом уровня предприятия, которая дважды кряду получает статус "СУБД года". И это также наилучший кандидат для миграции с Oracle. PostgreSQL поддерживает продвинутый SQL, она проста в администрировании, а pl/pgsql является заменой ораклового PL/SQL. Пора прекратить тратить сотни тысяч или миллионы долларов на лицензии для СУБД - лучше направьте эти деньги на инвестиции в свою команду, улучшение инфраструктуры или ПО.

Присоединяйтесь к мастер-классу, чтобы за полдня изучить лучшие практики, инструменты и некоторые секреты успешного мигрирования с Oracle на PostgreSQL. Учитесь у команды, которая провела миграцию на PostgreSQL Blackberry на GCP с 150М пользователей с практически нулевым временем простоя, и у ключевого создателя orafce - набора Oracle-совместимых функций поверх PostgreSQL.

Мониторинг Postgres по USE и RED

Есть две методологии перформанс мониторинга: USE (Utilization, Saturation, Errors) Брендана Грегга и RED (Requests, Errors, Durations) от Тома Уилки. В докладе я хочу рассказать о том, как мы на них ориентировались и продолжаем ориентироваться, когда реализуем мониторинг Postgres в okmeter.io.

Битемпоральность: отслеживание воспроизводимых изменений в PostgreSQL с помощью типа данных RANGE

Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покожу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.