Администратор баз данных PostgreSQL
Всем привет! Я Сергей, работаю в B2B-команде Яндекс Маркета последние 3,5 года. Как уже понятно из заголовка, сейчас я вам расскажу про yet-another-миграцию с базы на базу, которая началась в середине 2021 года и заняла почти год. Получается, мемуары.
Вас ждёт рассказ о том, как мы:
- несколько месяцев чинили тесты и делали трансформер;
- десятки раз переливали данные;
- чинили баги незаметно для пользователей;
- заставили сервис работать на PostgreSQL быстрее, чем он работал на Oracle.
Привет, Хабр!
О том, как правильно готовить кластеризацию для PostgreSQL, написано уже достаточно. А потому сегодня вашему вниманию предлагается небольшой сборник рекомендаций, как администратору СУБД под управлением Patroni гарантированно проснуться в три часа ночи от звонка из отдела мониторинга.
В жизни любого разработчика наступает момент, когда он роняет прод. Представьте: полдень, в Skyeng час пик, тысячи запланированных онлайн-уроков, а наша платформа лежит…
Все упало из-за ошибки в процессе деплоя, которая связана с тонкостью PostgreSQL. К сожалению, на этом моменте у нас прокололась не одна команда. И чтобы такое больше не произошло ни у нас, ни в другой компании — велкам под кат.
В статье рассказываем, как оптимизировать базу данных PostgreSQL на примере Linux на IBM Z. Опираясь на представленные примеры, вы шаг за шагом узнаете, какие опции и параметры конфигурации улучшат установку PostgreSQL с точки зрения:
Когда говорят «мы ускорили выполнение нашего запроса в N раз» это значит, что сначала сделали плохо а потом начали думать как улучшить.
Так я думал раньше.
Примечание редактора: Любые рекомендации по изменению параметров всегда стоит сравнивать в других докладах
Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum (далее по тексту просто "вакуум"). По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам вакуум, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про него. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум — главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.
Общеизвестно, что PostgreSQL - крайне эффективная СУБД с богатой функциональностью. При этом не секрет, что PostgreSQL масштабируется только вертикально и её производительность ограничена возможностями одного сервера.
Написано много хороших постов, в которых сравнивают архитектуру монолитных и распределенных СУБД. К сожалению, обычно авторы ограничиваются теоретическим сравнением и не приводят конкретные цифры. Данный пост же наоборот основан на эмпирическом исследовании с использованием бенчмарка TPC-C, который является промышленным стандартом для оценки производительности транзакционных СУБД (On-Line Transaction Processing, OLTP).
Мы расскажем, когда именно одного Postgres'a становится мало, и какие возможны компромиссы между производительностью и надежностью. Для тех, кто не готов к компромиссам, мы покажем, что могут предложить такие распределенные СУБД, как CockroachDB и YDB.
Время от времени наш профсоюз получает истории подписчиков и других неравнодушных. Тема неоплачиваемых дежурств достаточно болезненная. Она встречается не только в IT-сфере, а повсеместно.
Сами по себе дежурства — это стандартная практика. Есть сервисы и процессы, которые работают без перерывов. Им требуется обслуживание 24/7, это понятно. Однако человек не способен работать в таком режиме. Ему нужен отдых и покой.
Часто работодатель преподносит дежурства как необходимое зло. Бесперебойность сервиса — это конкурентное преимущество. Оно позволит увеличить выручку компании, получить новых клиентов и ещё много чего.
Но это всё бенефиты для бизнеса, а что работник? А работник получает «большое спасибо», недосып и нехватку времени.
Даже если переработки оплачиваются, иногда на следующий день тебя ждут на твоём рабочем месте. А это дополнительный стресс.
Так кому выгодны дежурства? Во сколько можно оценить рабочие сутки сотрудника?
Привет, Хабр! С вами снова AliExpress Order Management System. Сегодня поговорим о том, как мы увеличивали количество шардов без длительного даунтайма. Спойлер: в конце - самое интересное ;)
PostgreSQL 16 вносит немало улучшений в планировщик запросов и позволяет выполнять многие SQL-запросы быстрее, чем в предыдущих версиях PostgreSQL.
Если вы посмотрите на PG16 release notes, то увидите некоторые из этих улучшений. Но из-за объема изменений, вносимых в каждом выпуске PostgreSQL, невозможно предоставить достаточно подробную информацию о каждом изменении.
В этом посте вы получите глубокое представление о 10 улучшениях, внесенных в планировщик запросов PostgreSQL 16. Для каждого из улучшений будет сравнения выходных данных планировщика PG15 и PG16, а также примеры того, что изменилось, в виде автономного теста, который вы можете попробовать сами.
Patroni – опенсоурсный инструмент, с которым можно подключить аварийное управление для кластеров Постгресе. Т.е можно автоматически преключать работу на резервный сервер в случае сбоя основного.
Patroni может интегрироваться с различными системами распределенной конфигурации, включая etcd, ZooKeeper, Consul и Kubernetes.
Привет, Хабр! Недавно мы делали доклад на конференции HighLoad 2023 — «Мифы и реалии Мультимастера в архитектуре СУБД PostgreSQL». Мы — это Павел Конотопов (@kakoka) и Михаил Жилин (@mizhka), сотрудники компании Postgres Professional. Павел занимается архитектурой построения отказоустойчивых кластеров, а Михаил — анализом производительности СУБД. У каждого за плечами более десяти лет опыта в своей области.
Порассуждаем о том, как развивалась технология «Мультимастер» в экосистеме PostgreSQL, остановимся на том, что она из себя представляет, на каких внутренних механизмах PostgreSQL основана и как её можно использовать.
Мы также поговорим о том, существует ли «Честный Мультимастер» (само понятие «Честный Мультимастер» достаточно специфично и в основном употребляется в кругу разработчиков), какие реализации у него есть и как его следует применять.
В начале 2024 года мы решили провести новое исследование производительности 1С:Предприятие на СУБД MSSQL и PostreSQL и вот что получилось...
В чем сила, бр..Постгреса? Сила PostgreSQL во многом заключается в его расширяемости, которая позволяет открыть больше функциональности.
В статье рассмотрим четыре популярных расширения на PostgreSQL на 2024 год.
Бэкап в Postgres состоит из набора граблей, которые нужно обойти для успешного восстановления. Они заложены в самых неожиданных местах от предмета резервного копирования (база или кластер), до структуры каталогов. Один неверный шаг и восстановление будет невозможным. Почему нельзя было сделать проще как в MS SQL или Oracle? Почему бэкап в Postgres оставляет впечатление чьей то лабораторной работы? Статья адресована прежде всего специалистам 1С избалованным комфортом в MS SQL, в суровых буднях импортозамещения на Postgres.
В СУБД-строении есть не новая, но не теряющая актуальности задача. Сформулировать её можно примерно так: как убрать возможность суперпользователя взаимодействовать с данными, но оставить ему все возможности по управлению СУБД? Эта функция затребована не только большими компаниями с жёсткими требованиями к информационной безопасности, но и крайне нужна всем, кто попадает под различного вида государственные регуляции, вроде приказа ФСТЭК №64 или страшного GDPR.
Всё это необходимо, чтобы закрыть риски, связанные с доверием как к самому DBA, так и обезопасить себя на случай угона учётной записи злоумышленником.
В этой статье мы хотим поговорить о том, какие есть подходы к решению этой проблемы, какие можно найти реализации на рынке, и что решили сделать мы в Postgres Professional.
Использовать стандартные библиотеки и общеизвестные реализации алгоритмов — признак хорошего тона. Вместо изобретения своего алгоритма шифрования данных или своей хэш функции лучше взять уже готовое решение. Избегаем ошибок и не изобретаем велосипед заново. Но что если готового решения нет? В наше время это что-то невероятное. Есть github.com, есть набор платных решений.Тем интереснее обсудить необычную проблему. В данной статье расскажу о своем опыте оптимизации работы с данными, которые по своей природе представляют граф. А точнее сеть — разновидность графов.
