Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)
В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.
Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.
В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:
- моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
- интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
- сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Simon Riggs Enterprise DB Эксперт по PostgreSQL, ответственный за стратегическое развитие и технические коммуникацииPostgreSQL и стандарты SQL
PostgreSQL - одна из СУБД, в наибольшей степени соответствующая стандартам. В этом докладе будет рассмотрено влияние Постгреса на стандарт SQL и фичи из стандарта, которые были релизованы в Постгресе, в том числе фичи, планирующиеся в 14й и последующих версиях.
-
22 мин
Александр Никитин ЗАО ЦФТ Администратор баз данныхНеочевидные моменты процесса копирования и переноса баз данных и кластеров PostgreSQL
Копирование и перенос баз данных и кластеров PostgreSQL, казалось бы, что может быть проще?
Однако, практика показывает, что даже в таких простых действиях можно запутаться. Во время доклада я покажу какие подводные камни могут подстерегать вас в процессе копирования/переноса баз данных и кластеров PostgreSQL. Попробуем ускорить эти операции, посмотрим, с какими неожиданными проблемами вы можете столкнуться при выполнении этих, казалось бы, простых действий.
-
45 мин
David Steele Crunchy Data Principal ArchitectЛучшие практики для бэкапов с помощью pgBackRest
Резервное копирование является важной частью любого решения для корпоративных баз данных, но оно часто выполняется плохо или вообще игнорируется, что может привести к потере данных в случае отказа оборудования или другого сбоя.
В этом докладе мы рассмотрим лучшие практики резервного копирования баз данных и способы их реализации с помощью pgBackRest, в том числе:
- архивирование и хранение журнала предзаписи (WAL);
- частоту снятия резервных копий и срок их хранения;
- достижение целей по времени / точке восстановления;
- варианты конфигурации;
- обоснование с точки зрения производительности.
-
45 мин
Павел Борисов Postgres Professional программистУскорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM
Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.
До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.
В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.