Записки программиста

Потоковая репликация в PostgreSQL имеет ряд ограничений. Наиболее существенное среди них, пожалуй, заключается в том, что вы не можете перейти на следующую версию PostgreSQL без полной остановки кластера хотя бы на несколько минут. Поэтому в PostgreSQL 10 была представлена логическая репликация, решающую как эту, так и ряд других проблем.

В продолжение темы о полнотекстовом поиске в PostgreSQL хотелось бы также рассказать о расширении под названием pg_trgm. Данное расширение предназначено для поиска текстовых документов по триграммам, то есть, всем подпоследовательностям из трех букв, входящих в индексируемый текст. На практике такой поиск интересен, помимо прочего, тем, что позволяет находить документы по запросам, содержащим опечатки.

Полнотекстовый поиск (Full-Text Search, FTS) это когда вы ищите какие-то документы, скажем, товары в интернет-магазине или статьи в блоге, по текстовому запросу, как в Google. Немногие знают, что в PostgreSQL из коробки есть полнотекстовый поиск, притом, в отличие от некоторых других РСУБД, очень даже неплохой. Далее в этой заметке будет рассказано, как им пользоваться.

Нет причин не продолжить наше с вами изучение библиотек для языка C. Ранее в этом блоге рассматривались библиотеки libcurl, libpcap, а также некоторые сильно менее распространенные. Сегодня же мы узнаем, как программы на C могут работать с реляционными базами данных.

При разработке нового проекта в качестве основной СУБД нередко выбираются реляционные базы данных, такие, как PostgreSQL или MySQL. В этом действительно есть смысл. Первое время у проекта мало пользователей, и потому все данные помещаются в один сервер. При этом проект активно развивается. Нельзя заранее сказать, какой функционал в нем станет основным, а какой будет выкинут. Есть много историй о том, как мобильный дейтинг в итоге превращался в криптомессанджер, и подобного рода. РСУБД удобны на ранних этапах, потому что они универсальны. Так, PostgreSQL из коробки имеет встроенный полнотекстовый поиск, умеет эффективно работать с геоданными, а также подходит для хранения очередей и рассылки уведомлений. По мере развития проекта и роста нагрузки часть данных может быть перенесена в специализированные NoSQL решения. Также нагрузку можно распределить, поделив базу на несколько совершенно не связанных между собой баз, а также при помощи потоковой репликации. Но что делать в случае, если все это не помогло? В этом посте я постараюсь ответить на данный вопрос.

Для PostgreSQL существует множество так называемых high availability решений, наиболее известными из которых, пожалуй, являются repmgr и patroni. Согласно некоторым отзывам, они не слишком удобны в использовании и иногда могут терять данные. Поэтому сегодня мне хотелось бы рассказать о более новом решении под названием Stolon. Разработка Stolon ведется с сентября 2015-го года. Он написан на языке Go, активно паразитирует на Consul или etcd (на выбор пользователя) и из коробки имеет интеграцию с Kubernetes. Но самое главное — он сравнительно прост в использовании и выглядит очень правильно с точки зрения дизайна системы. При правильном использовании Stolon переживает нетсплиты и не теряет данные.

Недавно я выложил на GitHub ZSON, расширение к PostgreSQL для сжатия JSONB. Сжатие происходит путем анализа существующих в базе документов и создания словаря с наиболее часто встречающимися в документах строками. Притом строки могут быть не только именами ключей, но и значениями в массивах, и так далее. В этой статье на примере ZSON мы разберемся, как вообще пишутся расширения к PostgreSQL, как они покрываются тестами, как происходит их установка и удаление, и так далее.

CouchDB (не путать с Couchbase!) — документо-ориентированная СУБД, написанная на языке Erlang. В вышедшей недавно версии 2.0 в CouchDB добавили Riak-подобное шардирование, что наконец-то делает эту СУБД кому-то интересной. К тому же, в отличие от Riak, в CouchDB всегда была совершенно бесплатная (не в enterprise edition версии и т.д.) кросс-датацентровая master-slave и master-master репликация. Давайте попробуем разобраться, как же этим хозяйством вообще пользоваться, и подходит ли оно уже для продакшена.

Мне нравится Python, а также мне нравится PostgreSQL. И вот я подумал — ей, а почему бы не использовать их вместе? :) Для работы с PostgreSQL в мире Python большой популярностью пользуется пакет psycopg2. Но он, по всей видимости, до сих пор не поддерживает prepared statements. Поэтому для своих задач я пока что остановился на чуть менее популярном пакете py-postgresql. Этот пакет, как я понимаю, поддерживает все, что нужно.

Многие скажут, что сегодня я выступаю в роли Капитана Очевидности, и будут совершенно правы. Тем не менее, в разных мейлинг листах и чятиках то и дело появляются люди с вопросами типа «посоветуйте мне идеальную базу данных, а то у меня SQL тормозит и вообще все говорят, что MongoDB сейчас в моде». C 2007-го года я успел поработать со многими СУБД, не исключая ряда NoSQL решений, и по данному вопросу я имею сказать следующее.