Тонкости эксплуатации PostgreSQL для 1С
В процессе эксплуатации баз достаточно больших 1С на СУБД PostgreSQL часто возникают вопросы, ответы на которые не так просто найти даже в документации. Хотелось бы поделиться опытом решения таких вопросов на базе нескольких переводов 1С с MS SQL на PostgreSQL клиентов из рейтинга РБК500. В докладе будут освещены такие моменты как: Как регулировать уровень глубины расчёта статистики и чем это может быть опасно? Как создание явной и неявной временной таблицы может "положить" сервер СУБД и как с этим бороться? В каком случае процесс СУБД будет убит операционной системой из-за перерасхода оперативной памяти и что с этим делать? Чем хорошо когда на одном кластере СУБД одна база, чем плохо когда много баз на одном кластере СУБД? Как быть с ресурсами серверов для сред тестирования и разработки при подходе "1 кластер - 1 база"? Резервное копирование- тонкости разных вариантов снятия бэкапов на PostgreSQL.
Слайды
Дорошкевич_Тонкости_эксплуатации.pptxВидео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
45 мин
Максим Милютин Wildberries Разработчик/DBAАналитические open-source решения на базе PostgreSQL
Исторически PostgreSQL используется для транзакционной (OLTP) нагрузки. На это указывает строчное хранение данных и невозможность (или сложность) в организации распределённого исполнения запросов по канонам MPP (massive parallel processing) систем. Однако вследствие расширяемости ядра PostgreSQL (прежде всего, появления интерфейса подключаемых методов доступа) и либеральной лицензии (сходной с BSD) на свет появились различные форки и расширения, которые позволяют эффективно организовать обработку больших массивов данных для запросов аналитического толка.
В текущем докладе планируется дать исчерпывающий обзор форка Greenplum и расширений Citus и TimescaleDB с точки зрение разработчика по основным признакам (фичам) аналитических СУБД - колоночное хранение, сжатие данных, распределённая обработка и др. Результаты данного обзора будут полезны архитекторам, выбирающим СУБД для аналитики под свою систему.
-
22 мин
Игорь Алов Yandex.Bank SREPgpool-II работа в режиме "Master-Master" или Как должна выглядеть балансировка нагрузки PostgreSQL глазами сетевого инженера.
Одна из базовых задач для высоконагруженных проектов – это «правильно» настроенное распределение нагрузки внутри кластера базы данных (балансировка), которое бы отвечало определенным параметрам SLA. Большинство решений, с которыми я познакомился, в том числе и Pgpool-II, не в полной мере могли соответствовать требованиям бизнеса. Руками и глазами сетевого инженера мы попытаемся улучшить решение от Pgpool-II и настроим его работу в режиме «Master-Master», а так же рассмотрим случаи, в которых без аналогичных решений не обойтись.
-
45 мин
Андрей Чибук ООО "ФОРС Телеком" Ведущий эксперт
Александр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директорКак перенести 10Тб из Oracle в Postgres за 24 часа?
Предлагается вашему вниманию наш опыт по миграции данных и написанную на Java программу Ora2PgCopy для высокоскоростного переноса данных из Oracle в Postgres, которая применяется после создания таблиц и переноса программного кода прикладных систем. Высокая скорость переноса данных обеспечивается за счёт использования Postgres-команды “copy”, применения многопоточной технологии Java для обработки файлов, управления опцией таблиц nologged/ logged, поддержки типов данных LOB и CLOB. По результатам тестов Ora2PgCopy работает заметно быстрее таких аналогов как: Ispirer (convertum), oracle_fdw, ora2pg, Pentaho kettle. Ora2PgCopy может функционировать как модуль в составе системы автоматизации миграции (САМ) LUI4ORA2PG, так и независимо от неё. С историей развития инструмента разработки web-приложений Live Universal Interface (LUI) и инструмента миграции LUI4ORA2PG, можно ознакомится по предыдущим выступлениям на конференциях PgConf: https://pgconf.ru/2019/118109, https://pgconf.ru/201911/264095, https://pgconf.ru/2020/262456, https://pgconf.ru/2021/288310,
https://pgconf.ru/2022/316022. -
45 мин
Алена Рыбакина Postgres Professional Младший разработчикАдаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL
Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.