title

text

Олег Правдин
Олег Правдин Lingualeo CTO
: декабря
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

  • Василий Пучков
    Василий Пучков ООО Главный эксперт
    45 мин

    Опыт эксплуатации серверов PostgreSQL в корпоративной сети

    Специфика корпоративной сети, возникающие проблемы, пути их решения. Годовой опыт эксплуатации продуктивных систем 1С на PostgreSQL в режиме 24x7 Достоинства и недостатки PostgreSQL по сравнению с MS SQL с точки зрения DBA. Опыт миграции систем 1С с MS SQL на PostgreSQL

  • 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.

  • Shawn Kim
    Shawn Kim Apposha CEO
    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.

  • Дмитрий Урсегов
    Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
    22 мин

    Средства Greenplum для работы с внешними данными, примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse

    Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL.  Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.