Конференция завершена. Ждем вас на РИТ++ в следующий раз!

Типовые ошибки в приложениях, которые ведут к bloat в postgresqlБазы данных

Доклад принят в программу конференции
Андрей Сальников
Data Egret

Пришел в мир баз данных по воле случая, как и многие другие ДБА. За время работы с базами данных успел поработать с ними в телекоме, в банковской сфере, в сфере интернет-рекламы, консультировал проекты, работающие в сфере государственных услуг. На своем пути ДБА много работал с Oracle в прошлом, сейчас в основном работает с PostgreSQL.

email: andrey.salnikov@dataegret.com
Тезисы

В данном докладе я разберу основные ошибки в приложениях, которые возникают на этапе проектирования и написания кода приложения. И возьму только те ошибки, которые ведут к bloat в Postgresql. Как правило, это начало конца производительности вашей системы в целом, хотя изначально никаких предпосылок к этому не было видно.

В практике нашей компании каждый клиент, независимо от его опыта и именитости, допускает те или иные ошибки, ведущие к bloat и последующим проблемам с производительностью базы данных. Детально разберу каждую проблемную ситуацию, расскажу, что стало причиной проблем с базой, что необходимо поменять в приложении, чтобы избежать этих проблем.

Этот доклад не будет наполнен внутренней технической информацией, интересной только для DBA, он целиком ориентирован на разработчиков backend-систем, так как они самые главные пользователи баз данных. И именно им придется иметь дело с DBA и DevOps, чтобы устранить возникшие проблемы в связке БД - приложение.

Помимо разбора проблем, вкратце расскажу об инструментах, которые будут необходимы для устранения последствий bloat в Postgresql, плюсы и минусы каждого инструмента, когда и какой из оных уместно использовать. Ну и, конечно, немного теории, но только самый небольшой и полезный кусочек теории - для общего понимания явления bloat, понимания, что bloat - это следствие тех преимуществ, которые дает MVCC-движок Postgresql, та самая ложка дегтя в бочке мёда.

Бэкенд / другое
,
PostgreSQL
,
Оптимизация производительности

Другие доклады секции Базы данных