Как Patroni решает проблему потери слотов логической репликации?

Более семи лет назад вышел PostgreSQL 9.4, в котором впервые появились функции логического декодирования и слоты репликации. И, спустя несколько лет, на базе этих функций в PostgreSQL 10 наконец то появилась поддержка логической репликации встроенная в ядро. Казалось бы, наступило солнечное будущее к которому мы так долго шли, если бы не пара неприятных моментов: логическая репликация не работает на репликах, плюс в PostgreSQL нет механизмов создания логических слотов на реплике. Это означает что при переключении мастера на новый узел слоты репликации теряются и на практике делает невозможным использование логической репликации и CDC для серьезных промышленных решений.

Postgres-hackers уже много лет пытаются найти решение данной задачи, но к сожалению большинство попыток и горяих дискуссий в рассылке не привели ни к чему конкретному. Но, оказывается в PostgreSQL 11 была добавлена одна маленькая функция, которая позволила решить проблему потери слотов логической репликации с помощью внешних инструментов.

В докладе я расскажу как Patroni решает данную проблему используя исключительно на возможности PostgreSQL. Мы поговорим о плюсах и минусах данного решения, и попытаемся понять безопасно ли это немного погрузившись во внутренности Postgres.

Миграция учетной системы ФГУП «Госкорпорация по ОрВД» с СУБД Oracle на Postgres Pro

В докладе будет рассказано о проекте миграции учетной системы, отвечающей за финансовые операции ФГУП «Госкорпорация по ОрВД» в части взимания аэронавигационных сборов за использование воздушного пространства с СУБД Oracle на СУБД Postgres Pro.

Коллапс в планах запросов. Достигаем и управляем

Чем больше таблиц участвует в запросе, тем сложнее планировщику выбрать подходящий план выполнения (увеличивается время и используемая память). Как бы подсказать планировщику, что лучше эту пару таблиц соединить первой, а остальные - потом? Как поступить, если видно, что часть запроса можно улучшить, но оптимизатор этого не делает? В докладе я расскажу про управление порядком соединений - вы узнаете, как можно повлиять на формирование плана запроса стандартными способами "ванильного" PostgreSQL.

Ускорение баз данных нетрадиционными методами

Традиционные дисковые базы данных имеют врожденное физическое ограничение по сравнению с In-Memory СУБД в виде подсистемы хранения, которая даже в случае All-Flash NVMe на порядки более медленная, чем оперативная память CPU. Это особенно критично для развития приложений бизнес-аналитики и OLAP-сценариев на дисковых СУБД. Есть достаточное количество примеров ускорения традиционных СУБД, в том числе и PostgreSQL, которые мы рассмотрим, и предложим новый, Storage-центричный подход к аппаратному ускорению дисковых баз данных.