PGConf.Russia 2024

Довольно часто в кластерных конфигурациях PostgreSQL можно встретить настройку, отвечающую за ввод отказавшего ведущего сервера обратно в кластер в качестве реплики. Утилита pg_rewind выполнит синхронизацию данных между двумя серверами. Она копирует изменения из WAL-файлов основного сервера, которые не применялись на отстающем сервере (бывшем мастере). Однако без механизма fencing существует риск потери данных, если оба сервера (старый мастер и новый мастер) активны одновременно и оба принимают изменения данных. Эта ситуация называется split-brain, возникновение ее катастрофично для целостности данных. Поговорим о том, как минимизировать риски потери данных, какие есть варианты fencing-а, какие практики стоит использовать и в каких ситуациях.

Есть много opensource (и еще больше проприетарных) форков pg_stat_statements, которые позволяют смотреть планы выполнения запросов:

pg_stat_plans https://github.com/2ndQuadrant/pg_stat_plans
pg_store_plans https://github.com/ossc-db/pg_store_plans
pg_stat_monitor https://github.com/percona/pg_stat_monitor

Все они мне чем-то не подошли и я написал свое https://github.com/postgredients/pg_stat_query_plans. Расскажу что и как сделал, и что хотелось бы добавить в оригинальный pg_stat_statements, чтобы мое расширение было не нужно

С каждым днем объемы данных, количество инсталяций, обслуживаемых систем приумножается. Зачастую можно проследить даже геометрическую прогрессию. Вопросы инпортозамещения, требования регулятора, новые проекты - все это форсирует развитие Postgres. Такие реалии ставят перед нами амбициозные цели слежения за соблюдением SLA, качественный мониторинг, дашборды по критичным элементам производительности систем. Поделимся нашим опытом и наработками в рамках Tinkoff.

Разработчикам часто приходится встречаться с оптимизацией различных бизнес-процессов. В этом докладе спикер покажет процесс оптимизации вставки в PostgreSQL с использованием фреймворка Spring со стороны прикладного разработчика. Также расскажет о проблемах медленной вставки данных в БД и о том, как можно ускорить этот процесс от простых настроек до использования кастомных методов PostgreSQL.