Most developers will have to interact with SQL at some point in their career, and often nowadays that means working with Postgres. I’ve been using Postgres with Go for a few years now and have found a couple of libraries that work really well together to make the Go Postgres experience productive, safe and fun. TL:DR; I have created an example repo that puts all of the below into practice: github.
After working for four months, we are here to bring you the last alpha release of pgModeler 1.1.0. This version was mainly focused on improving performance on several parts of the tool. A lot of effort was put into refactoring lots of code which led to an amazing (almost unbelievable) result. Basically, pgModeler has improved by ~80% in the database model loading speed, validation, object searchin
Today, I am excited to announce the general availability (GA) of Azure Database for MySQL and Azure Database for PostgreSQL. The GA milestone means that, starting today, these services are bringing the community versions of MySQL and PostgreSQL with built-in high availability, a 99.99% availability SLA, elastic scaling for performance, and industry leading security and compliance to Azure. Since w
先日、「How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x」というPostgreSQLのSSD環境でのチューニングの記事を見つけたのですが、これをTweetしたらRTやLikeを比較的たくさん頂きました。 How a single PostgreSQL config change improved slow query performance by 50x https://amplitude.engineering/how-a-single-postgresql-config-change-improved-slow-query-performance-by-50x-85593b8991b0 How a single PostgreSQL config change improved sl
Webオペレーションエンジニアの id:y_uuki です。 2017年8月7日に、メンテナンスの完了報告及びデータ消失とカスタムダッシュボード、式監視の不具合に関するお詫びにてお知らせしたメンテナンス作業時間中のデータ消失について、本エントリにて技術的な観点から原因の詳細をお伝えいたします。 概要 2017年8月7日(日本時間)に、オンプレミスデータセンターからAWSへ、Mackerelをシステム移行するためのメンテナンスを実施しました。 メンテナンス開始時間である14:30以降のデータ同期に失敗していたPostgreSQLデータベースサーバへの意図しないフェイルオーバーが、メンテナンス作業途中の15:30に発生した結果、14:30から15:30の間に更新されたデータを消失しました。 移行作業後のアプリケーションの動作確認中に、特定時間帯のデータを消失していることを発見し、データの復旧を
Microsoft が MySQL/PostgreSQL のマネージドサービスを始めます 内部的にはずっと前から取り組みがされていて、多くの新規 Azure ユーザから望まれていた一方なかなか出てこなかった MySQL/PostgreSQL のマネージドサービスがいよいよ出てきました。 azure.microsoft.com azure.microsoft.com 何年も待ったわ～ほんとに。。。 これまでの MySQL/PostgreSQL マネージドサービスの課題 各種クラウドにあるサービスには大きく2つの課題があったと思います “インスタンス” というサイジング どのサービスも基本的に “仮想マシン” 単位で要求性能とキャパシティを決めて、そこにセットアップの自動化とバックアップ、そして別インスタンスへのフェイルオーバーを提供するものでした。 仮想マシンでのプロビジョニングはこれまでの
YAPC::Kansaiでトークしてきました。 yapcjapan.org RDBアンチパターンの話してきました。 去年、PHPカンファレンスでRDBアンチパターンの話をして盛り上がったのでそれの第二弾です。 b.hatena.ne.jp speakerdeck.com 僕が伝えたい事はたったひとつ。 このブログを読んだらすぐ自分たちのサービスのバックアップとリストア手段確認してください！ お兄さんとの約束だぞ！！ このトーク応募したらGitLab.comが大事故起こしたり、S3が落ちたり世の中では大変そうでした。 www.publickey1.jp ヒューマンエラーとかあるんですよほんと。 僕もいっぱい見てきたし、やったし（ぉぃ なので本当にもうこれだけは絶対確認してほしいって思います。 実際に「バックアップ無いDBをバグで飛ばしたんですけどどうすればいいですか？」とか相談来ます。 ほん
JPUG新潟で発表した資料です
PostgreSQL GUI tool for macOS PSequel provides a clean and simple interface for you to perform common PostgreSQL tasks quickly. FAQWhy yet another PostgreSQL GUI client? Why not just pgAdmin?Well, pgAdmin is great for its feature-richness. However, I found its UI is clumsy and complicated. I know there is a list of PostgreSQL GUI Tools. However, they are either web-based, Java-based* or don't supp
先日、PostgreSQLアンカンファレンスを開催した際、「pgRoutingを使って巡回セールスマン問題を解く」という発表を国府田さんがされていました。 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス＠東京（2016/9/10） - connpass http://pgunconf.connpass.com/event/37285/ 第8回 PostgreSQLアンカンファレンス ツイートまとめ - Togetterまとめ http://togetter.com/li/1023030 非常に面白そうな機能で、私も少し使ってみましたので、今回はその使い方や使用例などを含めてご紹介します。 ■「巡回セールスマン問題」とは何か 「巡回セールスマン問題」というのは、以下のようなものです。 巡回セールスマン問題（じゅんかいセールスマンもんだい、英: traveling salesman probl
こんにちは。Cacooチームのイニエスタこと、とおのぶです。CacooはデータベースのPostgreSQLのバージョンアップを実施しました。基本的には公式のpg_upgradeの手順に従っています。ここではドキュメントには記載の少ない具体的な作業内容の流れを紹介したいと思います。 理由 ユーザアンケートからみる Cacoo のコア・バリューで記されたとおり、全体的なパフォーマンスの向上については重要度の高い課題の一つです。PostgreSQL 9.5ではソート性能の大幅な改善が強化点の一つで、パフォーマンスの改善が見込まれます。またフェイルオーバ後、新しいマスターに追従するスタンバイとして、古いマスターサーバをオンラインに戻すことができるpg_rewindも、PostgreSQL 9.5の魅力の一つです。 バージョンアップ前の構成 構成は、マスタとスレーブのストリーミング・レプリケーション
IT Cutting Edge ─世界を変えるテクノロジの最前線 第7回UberエンジニアがブログでPostgreSQLにダメ出し、PostgreSQLコミッター石井達夫氏に反論を聞く デジタルディスラプションを象徴する企業として、いまこの瞬間も破竹の勢いで成長を続け、交通サービスの世界を大胆に塗り替えているUber。未上場ながらすでに企業価値は6兆円を超えているとも言われており、世界最大のユニコーン企業として、その動向はつねに注目されつづけています。 クラウドやビッグデータ分析、オープンソースなど、最先端のITをフル活用し、ごく短期間で劇的にビジネスを拡大させたUberに対しては、やはり技術者からの強い関心があつまります。現在、1200名を超えると言われるUberのエンジニアたちは何をどんな環境で使い、どう動かしているのか ―Uberのエンジニアリングチームが公開している技術ブログ「Ub
数日前、Uberのブログで「Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL」というエントリが公開されました。 Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL - Uber Engineering Blog https://eng.uber.com/mysql-migration/ それに対して、PostgreSQLコミュニティ界隈でもいろいろなブログエントリが公開されました。 Robert Haas: Uber's move away from PostgreSQL http://rhaas.blogspot.jp/2016/08/ubers-move-away-from-postgresql.html On Uber’s Choice of Databases http:/
We’ve represented the old version in red and the new row version in green. Under the hood, Postgres uses another field holding the row version to determine which tuple is most recent. This added field lets the database determine which row tuple to serve to a transaction that may not be allowed to see the latest row version. With Postgres, the primary index and secondary indexes all point directly
YAP(achimon)C::Asia Hachioji 2016midの資料です。
PHP（pdo_pgsql）から PostgreSQL に SELECT 文でデータを取得する際に、カーソルを使った場合と使わなかった場合で、どのようにリソース消費（主にメモリと実行時間）の違いがあるのかを計測してみました。 検証内容 PostgreSQL テーブルに、1,000,000 件のレコードを持つテーブルを用意し、下記のようなパターンにて、PHP から全レコードを取得して、実行時間と消費メモリを計測します。カーソル利用時は、1度のフェッチで取得する件数によって計測しています。ここでは、前方向のカーソルのみ扱っています。 1) カーソル未使用 + 1 件づつフェッチ 2) カーソル利用 + 1 件づつフェッチ 3) カーソル利用 + 100 件づつフェッチ 4) カーソル利用 + 10,000 件づつフェッチ 5) カーソル利用 + 100,000 件づつフェッチ 6) カーソル利
こんにちは、せーのです。今日は昨日、今日と2日間にわたって行われている「Open Source Confference」の北海道版、「OSC Hokkaido 2015」よりPostgreSQLで監視運用を行う際のツールを速報としてレポート致します。スピーカーはTIS OSS推進室の中西 剛紀氏。 レポート 今回の動作確認 PostgreSQL9.4.3 Zabbix 2.4.5 Fluentd 0.12.7 CentOS 6.6 データベースの運用管理 目的は「DBの状態を把握して健全な状態に保つ」ため 種類 死活監視 リソース監視 性能監視/分析/チューニング バックアップ/リストア 監視が運用管理の基本なので、正しく現状を把握する POstgreSQL標準機能を使った運用 監視に使うPostgreSQLの機能 稼働統計情報 内部のアクティビティ情報を蓄積 stats_collecto
弊社では、RDBMSにPostgreSQLを利用して数年間サービスを運営しています。 PostgreSQLはMySQLと違って、Webサービスでの運用事例をあまり見かけないので、今回は弊社サービスの「夜行バス比較なび 」でどのように運用しているかを紹介いたします。 システムの特徴 ユーザからのアクセスは、9割が参照処理。 データはバッチ処理で、随時 ( 毎分 ) 更新されている。 参照SQLの結果はmemcachedを利用してキャッシュをしているが、データの更新頻度が高いため長時間のキャッシュはしていない。 参照SQLは、集計処理が多いため比較的重いSQL。 参照対象となるテーブルのデータ量は、最大で数100万レコードと比較的少ない。 24/7で稼働。 構成 AWSのEC2上に、PostgreSQL 9.3を導入しています。c4系のインスタンスを使いたいので、RDSは使っていません。インス
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