title

text

Антон Дорошкевич
Антон Дорошкевич
13:30 03 февраля
180 мин

Мастер-класс настройки PostgreSQL для 1С

Вас ждёт увлекательное путешествие по настройкам PostgreSQL. Мы поговорим о том что с 1С не так или наоборот так, что под неё надо специально настраивать СУБД. Обсудим подходы к тестирования скорости работы 1С. Рассмотрим различные варианты схем резервного копирования и обеспечения отказоустойчивости. В процессе мы сравним скорость работы 1С на PostgreSQL настроенном по умолчанию со скоростью работы на настроенном для 1С PostgreSQL. Так же мы создадим реплику PostgreSQL, и переключим на неё Сервер 1С "на живую", посмотрим что увидят пользователи 1С при этой операции. И отдельный блок будет посвящён PostgresPro Enterprise Edition, как использование его приемуществ влияет на скорость работы 1С.

Видео

Другие доклады

  • Георгий Рылов
    Георгий Рылов
    22 мин

    WAL-G: новые возможности и расширение сообщества

    У меинтейнеров open-source возникает множество проблем по мере их роста. Как писать все больше требуемых фич, чинить все больше issues'ов и успевать смотреть все больше pull request'ов? На примере WAL-G(backup-tool for PostgreSQL) расскажу про то, как мы решали эти проблемы, запустив курс по Open-source разработке в университете, чего мы добились и куда будем двигаться дальше.

  • Камиль Исламов
    Камиль Исламов
    22 мин

    Методы использования Sequences в бизнес-логике

    Приводятся некоторые варианты использования возможностей Sequences в контексте бизнес-логики, реализованной с применением хранимых функций.

  • Shawn Kim
    Shawn Kim
    45 мин

    Make Your PostgreSQL 10x Faster on Cloud in Minutes

    Cloud storage has some unique characteristics compared to traditional storage mainly because it is virtualized and controlled by software. One example is that AWS EBS shows higher throughput with larger I/O size up to 256 KiB without hurting latency. Hence, a user can get only about 4 MiB/sec with 1,000 IOPS EBS volume if the I/O request size is 4 KiB, whereas a user can get about 250 MiB/sec if the I/O request size is 256 KiB. This is because EBS consumes one I/O in a given IOPS budget for every I/O request regardless of the I/O size (up to 256 KiB). Unfortunately, PostgreSQL cannot exploit the full potential of cloud storage because PostgreSQL has designed without considering the unique characteristics of cloud storage.

    In this talk, I will introduce the AppOS extension that improves the throughput of a write-intensive workload by 10x by transparently making PostgreSQL cloud storage-native. AppOS works like a storage driver that efficiently exploits the characteristics of cloud storage, such as I/O size dependency to storage throughput and latency, atomic write support in cloud block storage, and fast, but non-durable local SSDs. To do this, AppOS comprises a Linux-compatible file I/O stack including virtual file system, page cache, block I/O layer, cloud storage driver. On top of the file I/O stack, syscall module supports registering pre- and post-handler for file I/O-related system calls in order to transparently work without modifying PostgreSQL codes.

    I will focus on presenting key use cases and performance results of the AppOS extension after explaining the internals. Specifically, I will show the performance results of OLTP and some batch workloads using standard benchmarking tools like pgbench and sysbench. I will also present performance results and implications on multiple clouds including AWS, GCP, and Azure.

  • Александр Чирков
    Александр Чирков
    Александр Кварацхелия
    Александр Кварацхелия
    45 мин

    Миграция с Oracle на PostgreSQL с использованием автоматического конвертера

    В докладе мы хотим рассказать об опыте миграции одной большой системы с Oracle на PostgreSQL. Сама система построена на стеке PHP + Oracle, её отличительной особенностью было то, что вся бизнес-логика была реализована в PL/SQL коде. В СУБД - это более 3000 пакетов с 4-10 функциями (процедурами) в каждом. В PHP - более 10000 форм со вставками анонимных блоков, используемых для получения данных, обработки и сохранения результатов в Oracle.

    Для решения этой крайне объемной работы мы взяли ANTLR4 (синтаксический анализатор для чтения, обработки, выполнения или перевода структурированного текста), грамматику PL/SQL и создали автоматический конвертер, который позволяет преобразовать все объекты схемы и нашей системы из Oracle в рабочий код для PostgreSQL.