psycopg3: как Питон полюбил Постгрес

На сегодняшний день Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире. Он прост в изучении и использовании и легко совместим с любыми известными сервисами и протоколами. psycopg2 - наиболее часто используемый драйвер PostgreSQL для Python: он обеспечивает хорошую производительность и делает взаимодействие между ЯП и СУБД максимально удобным.

За последние годы Python существенно изменился, и его первоклассная поддержка асинхронного программирования меняет способ написания новых программ. В PostgreSQL также было внесено множество изменений, поэтому требуется новое поколение драйвера, который позволит питонистам использовать все возможности Postgres по максимуму.

psycopg3 - это новое поколение наиболее часто используемой библиотеки-адаптера Python-PostgreSQL: она предлагает знакомый интерфейс и удобный процесс обновления, кроме того, она спроектирована для получения максимальной производительности от базы данных и ЯП: она поддерживает асинхронное программирование, связываемые переменные (prepared statements), двоичные параметры.

psycopg3 также экспериментирует с инновационной поддержкой JSONB и конвейерной обработкой запросов! Приходите и узнайте, что нового происходит на стыке вашего любимого языка программирования и базы данных!

Повреждение данных: как его избежать, обнаружить и обеспечить восстановление

Повреждение данных в PostgreSQL может происходить по ряду причин, в числе которых аппаратные ошибки, программные сбои и ошибки пользователя. В данном докладе я расскажу о своём опыте работы с повреждёнными базами. В частности, я упомяну о частых причинах повреждения данных в базе, среди которых процедурные ошибки при снятии резервных копий или восстановлении из них. Также я остановлюсь на частых последствиях повреждения данных в базе - например, ошибках, которые говорят о несоответствии между таблицей и ее индексами либо таблицей и TOAST-таблицей. Также я уделю некоторое внимание техникам, которые используют для восстановления базы или исправления ошибок после повреждения данных, в том числе моему опыту использования pg_resetxlog. Основой для данного доклада послужили реальные кейсы, с которыми я сталкивался в ходе работы с клиентами EnterpriseDB. Надеюсь, что они будут полезны разработчикам PostgreSQL для возможных улучшений этой СУБД, а пользователи получат представление о том, как избежать повреждения данных, обнаруживать его, если оно произошло, и справляться с ним.

Новое в учебных курсах Postgres Professional

Образовательные проекты нашей компании создаются, чтобы помочь в изучении PostgreSQL. В прошлом году мы сосредоточились на курсах для прикладных разработчиков: обновили базовый курс DEV1 и выпустили совершенно новый курс DEV2. Что изменилось в нашем подходе к учебным материалам, как мы видим дальнейшее развитие курсов и есть ли у нас что-то кроме них, будут ли обновлены курсы для администраторов и как это отразится на сертификации – обо всем этом я и расскажу.

Как преобразовать Postgres в облачную платформу

Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:

• Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
• Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
• Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
• Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
• Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
• Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.

Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!