PostgreSQL на стероидах: большие данные, высокие нагрузки и масштабирование без боли

При работе с большими данными в PostgreSQL многие сталкиваются с проблемами производительности, масштабируемости и высокой нагрузки. Стандартные методы обработки данных, которые отлично работают на миллионах строк, могут становиться узким местом, когда объём таблиц достигает сотен миллионов и миллиардов записей. Долгие запросы, рост потребления ресурсов и проблемы с партицированием становятся критичными для аналитических и высоконагруженных систем. На этом уроке мы разберём, как разогнать PostgreSQL для работы с огромными объёмами данных, какие методы масштабирования и оптимизации действительно работают, а какие — устарели. Мы покажем практические кейсы, разберём ошибки и тормозящие запросы, а также обсудим интеграцию PostgreSQL с ClickHouse для быстрой аналитики. В результате слушатели получат чёткое понимание инструментов и подходов, которые помогут эффективно использовать PostgreSQL для Big Data без перехода на дорогостоящие облачные решения. Краткое содержание - Как разогнать PostgreSQL для работы с миллиардами строк - Оптимизация, партицирование и масштабирование без лишней боли - PostgreSQL vs. ClickHouse: когда нужны внешние решения - Живые примеры, фейлы и практические решения на реальных данных Какие темы рассмотрим? - Оптимизация больших запросов: индексы, партицирование, EXPLAIN ANALYZE - Высокая доступность и отказоустойчивость: Patroni, Stolon, PgPool-II - Горизонтальное масштабирование: Citus, YugabyteDB, партицирование - PostgreSQL + ClickHouse: построение real-time аналитики - Живая демонстрация: обработка миллиардов строк без тормозов Для кого может быть интересно? - Разработчикам и DevOps-инженерам, работающим с PostgreSQL - Архитекторам и DBA, которые проектируют масштабируемые системы - Аналитикам и Data Engineers, которые строят аналитику на больших данных Запишитесь сейчас! «Администрирование PostgreSQL. Экспертный уровень» - https://otus.pw/J5eos/ Преподаватель: Антон Герасименко - .net developer + lead Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/kQsS/ Следите за новостями проекта: → Хабр: https://otus.pw/S0nM/ → Макс: https://otus.pw/wVga/