Как обфусцировать базу в Postgres для задач нагрузочного тестирования веб-приложений
Postgres - отличная база данных для высоконагруженных веб-приложений. В свою очередь для таких веб-приложений периодически встает задача нагрузочного/стресс тестирования. Кроме очевидных сложностей: эмуляции рабочего окружения близкого к продуктовому и генерации трафика есть задача подготовки базы данных для тестового окружения. В эпоху борьбы за приватность персональных данных (152-ФЗ, GDPR, HIPAA) использование базы с прода выглядит плохой идеей. Выход один - обфусцировать данные.
Существуют различные инструменты для обфускации данных в Postgres. В докладе я расскажу, какие из них мы выбрали и почему, с какими трудностями столкнулись во время использования, насколько удачно решили задачу.
Вы узнаете возможно ли получить идентичный отклик на тестовой базе без реальных данных с прода, посмотрим графики, обсудим ограничения, которые возникают при обфускации, я познакомлю вас с нашими наработками, упрощающими задачу.
Видео
Другие доклады
-
Павел Борисов Postgres Professional программист
Ускорение 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.
-
Александр Никитин ЗАО ЦФТ Администратор баз данных
Неочевидные 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.
-
Федор Сигаев Postgres Professional технический директорАнтон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель Отдела-ИТ
1С:Предприятие + Постгрес = ...
В диалоге технического директора Postgres Professional, ведущего разработчика PostgreSQL Федор Сигаев и известного 1С-эксперта Антон Дорошкевич обсудят имеющиеся проблемы эксплуатации 1С на Постгресе и их возможные решения.
-
Henrietta Dombrovskaya Braviant Holdings Зам.директора по СУБД
NORM - фреймворк без ORM
Хорошо известно, что, хотя производительность базы данных велика и каждый запрос выполняется за миллисекунды, общее время отклика приложения может быть медленным, поэтому пользователи могут долго ждать ответа. Мы знаем, что проблема не в базе данных, а в том, как разработчики приложений с ней общаются. В частности, речь идет об ORM - Object-Relational Mappers. Разработчики баз данных ненавидят их, но разработчики приложений любят их, потому что они позволяют разрабатывать приложения без каких-либо знаний о внутреннем устройстве СУБД. В результате производительность системы часто оказывается неприемлемо низкой.
Единственный способ изменить это - предоставить разработчикам приложений такой же простой в использовании инструмент, как ORM, но позволяющий избежать распространенных ошибок ORM. Вот почему мы разработали NORM - No-ORM Framework. Во время этой презентации мы рассмотрим примеры кода из репозитория https://github.com/hettie-d/NORM и узнаем, как создавать «транспортные объекты» для эффективной передачи данных между приложениями и базами данных.