Fuzzing-исследование PostgreSQL. Как мы искали и что мы нашли

Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.

Диагностика производительности базы данных PostgreSQL / Diagnostics of PostgreSQL database performance

ЦТП ФОРС имеет более чем 30 летний опыт поддержки промышленных СУБД на основе Oracle, последние 9 лет мы оказываем услуги по PostgreSQL. Накопленную за много лет методику применяем в нашей работе. В докладе делаем обзор с примерами использования штатного инструментария диагностики производительности СУБД и ОС. Представляем собственный инструмент PGARM, и как он помогает нам вести диагностику замедлений, в том числе в реальном времени.

FORS Center of Technical Support with over 30 years of experience in supporting Oracle-based RDBMS has been providing support services for PostgreSQL-based DBMS for the last 9 years. We leveraged our extensive experience gained over many years while developing our PGARM tool. In the presentation we provide a comparison between standard tools for diagnosing DBMS and OS performance and our PGARM. Today we would like to present our own tool: PGARM and to demonstrate how it can help you diagnose slowdowns, including real time diagnostics.

Управление сценариями миграции большого объёма данных из Oracle в PostgreSQL

Инструмент Ora2PgCopy представленный на PgConf.Russia-2023 (https://pgconf.ru/talk/1589503) получил новое развитие и дополнен новым средством для инкрементальной миграции данных Ora2PgSync. В докладе рассматриваются следующие стадии процесса переноса данных большой БД: - многопоточная миграция данных (в том числе со сжатием при передаче по медленной сети) - создание индексов и ограничений целостности - инкрементальная миграция изменений данных после переноса основного объёма. Особое внимание уделяется обработке нештатных ситуаций с целью предотвращения полного повторения сценария миграции данных. Представлено несколько способов обеспечения равномерного и полного использования вычислительных ресурсов в течение всего времени отведённого на перенос БД. Обсуждаются проблемы инкрементальной синхронизации БД Oracle и PostgreSQL: - Почему надо анализировать все транзакции в Oracle, а не только зафиксированные - Что происходит, когда в Oracle один оператор delete удаляет 1млн. строк.

Использование gdb python API для исследования внутреннего мира Postgres и Oracle

В своём докладе я собираюсь рассказать о сравнительно малоизвестном и малоиспользуемом функционале встроенном в популярный отладчик GDB. Я собираюсь дать небольшой обзор по данному API и на примере PostgreSQL и Oracle показать как можно использовать данное API чтобы более наглядно показать/исследовать то что происходит внутри базы данных. В качестве примера я предполагаю рассмотреть некоторые аспекты парсинга SQL внутри данных баз данных.