PostgreSQL vs Redis: Making the Right Choice

With the rise of NoSQL databases, a number of falsehoods have flourished regarding how to choose a database engine. This talk focuses specifically on Redis and PostgreSQL, and why one might choose one or the other.

At small scales, we can often get by thinking of database servers as black boxes, but as we scale, the internals and architecture become more and more important. This talk focuses on behavior of these systems at scale and under load.

In this presentation you will learn:

• How Redis and PostgreSQL differ architecturally
• How differences in architecture affect scalability and performance
• Cases here Redis is the clear winner
• Cases where PostgreSQL is the clear winner

Additionally, some notes will be offered in terms of where PostgreSQL can improve in to compete with the sorts of workloads that generally favor Redis.

Познакомимся с GEQO за 20 минут

----------------------------------------QUERY PLAN--------------------------------------------
Hash Join
  Hash Cond: (Subject = GEQO)
   -> Hash Join
        Hash Cond: (Задача оптимизатора = выбрать наилучший план выполнения запроса)
        -> Seq Scan on Количество потенциальных планов экспоненциально растет при увеличении числа таблиц в запросе
        -> Hash
              -> Seq Scan on PostgreSQL решает эту проблему с помощью использования генетического оптимизатора (GEQO)
  -> Hash
        -> Seq Scan on Темы доклада:
              Filter: ((Что такое GEQO) AND (Достоинства и недостатки) AND (Принцип работы))
(10 rows)

Пять оттенков шардинга

Колоссальное значение сейчас приобретает шардинг. Размеры современных БД перешагивают 100 терабайтные пределы, вертикальное масштабирование, добавление реплик, содержащих полную физическую копию БД, становится затруднительным, особенно при дефиците вычислительных ресурсов. Шардирование базы данных – это способ горизонтально масштабироваться, разделив данные между независимыми друг от друга вычислительными узлами.

В мире PostgreSQL существуют как давно известные инструменты масштабирования: CitusDB, Greenplum, так и решения нового поколения – Cockroach DB, Yugabyte DB, SPQR, Shardman.

В нашем докладе мы будем рассуждать о разнице между этими реализациями, достоинствах и недостатках этих решений, рассмотрим текущее состоянии реализации шардинга в ванильном PostgreSQL, а также затронем и не менее важны темы – предоставления гарантий целостности и согласованности данных в масштабах распределенного кластера.

Миграция Oracle на PostgreSQL в высоконагруженной системе с микросервисной архитектурой

Доклад о нашем опыте внедрения PostgreSQL вместо Oralce в высоконагруженную систему с микросервисной архитектурой, обрабатывающую несколько террабайт данных. Расскажем о том, как прошли путь от пилотирования Greenplum до перехода на несколько взаимодействующих баз PosgreSQL с разными профилями нагрузки, и о проблемах, с которыми столкнулись в процессе.