title

text

Олег Правдин
Олег Правдин Lingualeo CTO
11:00 05 февраля
45 мин

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

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Дарья Вилкова
    Дарья Вилкова Postgres Professional младший инженер баз данных
    Вадим Ипатов
    Вадим Ипатов Zabbix SIA Разработчик
    45 мин

    Плагин для мониторинга PostgreSQL для нового zabbix-agent

    В zabbix-server 4.4 стал доступен новый zabbix-agent. Он написан на Golang, имеет плагинную структуру, держит постоянное подключение и дает возможность контролировать метрики в runtime. В докладе будет рассказано о новом агента в целом, о том, как разрабатывать плагины под него, и в частности, о плагине для мониторинга PostgreSQL, разработанного компанией Postgres Professional совместно с Zabbix.

  • Иван Панченко
    Иван Панченко Postgres Professional рзаместитель генерального директора
    90 мин

    Интересные случаи использования JSON

    В этом небольшом мастер-кластер классе мы решим несколько программистских задач, в которых JSON эффективно расширяет возможности SQL, и превращает реляционную базу в почти готовый сервер приложений. :)
    Рассмотрим использование агрегатов, как готовых, так и самодельных, попробуем извлечь пользу из рекурсивного характера JSON.

  • Premnath Jangam
    Premnath Jangam CSG Systems International DBA
    Abhinav Sagar
    Abhinav Sagar CSG International Sr database consultant
    45 мин

    Life cycle of Database Migration from Oracle, DB2 to PostgreSQL

    Many businesses which use Database management systems like Oracle, DB2 & MS SQL are unreliable these days. Moreover, the costs incurred in maintaining these systems and its product licenses keeps on increasing. As the competitors are migrating over to the new technologies and tools available in the market, it is necessary for these businesses to migrate to new environment which is efficient, consistent and reliable to stay in the market and the technologies used in the current environment have become obsolete or no longer serve the business purpose. PostgreSQL has emerged as a top open-source RDBMS software. Since there is no licensing cost associated with it most of the companies are planning to migrate the databases which are currently running on other RDBMS like Oracle, DB2, MS SQL server to PostgreSQL. This report summarizes the various methodologies, procedures and techniques involved in successfully migrating the data from Oracle to PostgreSQL & DB2 to PostgreSQL. Migration is not a simple effort there should be proper planning and testing involved in this right from database connectivity to performance analysis. In this paper we are going to cover most of the steps which we need to consider before the migration and after the migration like choosing the correct tools for implementing the migration, time taken to migrate ,data compatibility, code conversion, application connectivity to database, database configuration parameters, performance analysis, replication setups, database monitoring, patching and backup strategies.

  • Валерий Попов
    Валерий Попов Postgres Professional Руководитель группы информационной безопасности и сертификации
    Николай Чадаев
    Николай Чадаев Postgres Professional Старший инженер
    45 мин

    Построение защищенных БД с использованием мандатного разграничения доступа в PostgreSQL

    Ролевая модель разграничения доступа (RBAC) является основным механизмом разграничения доступа во многих СУБД, в том числе и в PostgreSQL. Эта модель является разновидностью дискреционного разграничения с присущими ей ограничениями. Во многих ОС в дополнение к традиционному дискреционному разграничению доступа используется мандатное разграничение (MAC) на основе меток безопасности, которое является обязательным для защиты информации высоких классов, а также представляет дополнительный механизм защиты. Естественно, хочется использовать возможности мандатного разграничения доступа к данным в среде СУБД при работе в ОС с включенным мандатным разграничением.
    В нашем докладе мы рассмотрим имеющиеся реализации MAC в СУБД, а также предлагаем свой подход к использованию в PostgreSQL механизмов защиты, которые предоставляет SELinux, расширение sepgsql для PostgreSQL, а также стандартный механизм политики защиты строк (RLS, row level security), который есть в PostgreSQL начиная с версии 9.5.
    Созданный прототип работает в enforced режиме под управлением ОС CentOS 7 с включенным SELinux, системными политиками MLS/MCS (Multi Level Security/Multi Category Security). В дополнение к функциональности модуля sepgsql реализовано мандатное разграничение MLS/MCS на уровне строк таблиц. Обеспечивается сетевое взаимодействие с передачей меток по сети с использованием механизмов IPSEC, CIPSO, что позволяет использовать этот подход в многопользовательской, многоузловой сети. Реализация MLS в СУБД оформлена в виде стандартных расширений PostgreSQL. Одно является оберткой вокруг расширения sepgsql, и обеспечивает легкую инсталляцию расширения sepgsql в БД, а также восстановление контекстов безопасности данных при дампе/восстановлении БД. Второе расширение предоставляет сервисные функции для работы с метками, в том числе в доверенном режиме, позволяющем менять контексты безопасности.
    В качестве демо-примера мы использовали демонстрационную базу данных Авиаперевозки, подготовленную компанией Postgres Professional, на которой мы продемонстрируем защиту чувствительной информации и персональных данных, сравним различные механизмы организации хранилища меток безопасности и производительность решения.