Postgres для разработчиков:
c нуля до продвинутого [Balun.Courses] [Олег Мифле] [Тариф Стандарт]

Складчина: Postgres для разработчиков:
c нуля до продвинутого [Balun.Courses] [Олег Мифле] [Тариф Стандарт]

Изучаем все тонкости на реально встречающихся кейсах — от тормозящих запросов и масштабирования БД до проблем
с индексами и транзакциями.

Подойдет middle/senior-разработчикам и архитекторам, если:

• БД начала тормозить
  Поставили индексы, чтобы ускорить чтение, а в проде упала скорость записи. Или произошло и то, и другое
• Проблемы с транзакциями
  По классике поставили Serializable для защиты от всех аномалий, а в подарок получили низкую пропускную способность
• Много данных
  Как их разложить, чтобы они занимали меньше места
• Нужно масштабироваться
  Пора скейлить БД, но страшно что-то сломать
• Случился инцидент в БД
  Ошибки чинятся вручную, миграции ломают прод — куда смотреть и как не наломать еще больше дров
• PgSQL как черный ящик
  Пользуешься «вслепую» и не понимаешь, как БД работает под капотом. Сложно обосновать выбор при проектировании архитектуры

Минимальные требования:

• Любой ЯП
• Базовый SQL
• Базовый Computer Science

Джунам может быть сложно:

• Программа рассчитана на тех, кто уже сталкивался с проблемами использования Postgres.
• Если хочешь «набить шишки» заранее — приходи.

В рамках курса разберем:

• PgSQL под капотом
  Почему простой Update может раздуть таблицу в разы, куда девается место и почему «база тормозит без причины»
• Индексы
  Как выбирать индексы под задачу, когда они спасают, а когда — забивают память и замедляют вставки
• Запросы и производительность
  Как читать план выполнения запроса, находить ошибки в SQL и ускорять запросы, не трогая индексы и схему
• Транзакции и конкурентный доступ
  Причины дедлоков и двойных списаний, какой уровень изоляции реально нужен, и как проектировать конкурентные операции без гонок и зависаний
• Надёжность и масштабирование
  Почему реплика может сделать еще хуже, когда внедрять партиционирование, и почему коннекты к базе заканчиваются
• Мониторинг и troubleshooting
  Как собрать health check по набору запросов и найти источник инцидента — на какие метрики смотреть и как интерпретировать

И все это — на задачах, которые постоянно встречаются в prod’e:

• «Раздуешь» БД до массовых Update / Delete
• Оптимизируешь 5 плохих запросов без добавления индексов
• Доведешь 1 запрос до «production-grade» со стабильной пагинацией и корректными join’ами
• Переработаешь одну из схем и подготовишь безопасную для прода миграцию
• Подберешь индексы для запросов, внедришь и измеришь результаты
• Реализуешь конкурентный доступ с выбором уровня изоляции, настроишь реплику и починишь production-инцидент

Из чего состоит курс:

• Живые созвоны
  Длятся по 1.5−2 часа и проходят 2 раза в неделю в свободное от работы время. Есть запись.
• 9 уроков в online-формате
  Построили курс от проблем, которые встречаются на практике. Отточим все на учебном стенде.
• Практика на реальных кейсах
• Q&A-сессии
  Online-встречи для ответов на вопросы по домашним заданиям и лекциям. Фидбек дает преподаватель — никаких кураторов и помощников.

В итоге освоишь Postgres на продвинутом уровне:

1. Внутреннее устройство и практическое применение
2. Тонкости, лучшие практики, паттерны и антипаттерны при использовании
3. Не будет потребности в чтении доплитературы — узнаешь все, что сейчас есть и используется
4. Можешь работать с любой реляционной БД — основополагающие концепции везде едины

Программа:

• Урок №1. База по PgSQL и реляционным БД
• Урок №2. Внутреннее устройство PgSQL
• Урок №3. Запросы и производительность без индексов
• Урок №4. Проектирование модели данных
• Урок №5. Индексы
• Урок №6. Транзакции и конкурентный доступ
• Урок №7. Надёжность и масштабирование
• Урок №8. Мониторинг и troubleshooting
• Урок №9. Бонус. PostgreSQL в System Design

Спойлер: Подробно

Урок №1. База по PgSQL и реляционным БД

Теория:

• зачем разработчику понимать Postgres глубже "ORM + SELECT"
• история и философия Postgres: расширяемость, надёжность, MVCC
• реляционная модель в прикладном виде: сущности, связи, ключи, ограничения
• базовый DDL: таблицы, PK/FK, UNIQUE/CHECK, типы данных

Практика:

• поднимаем учебный стенд: docker-compose, доступ, расширения, генерация данных

Домашнее задание:

• поднять стенд
• применить миграции (стартовый DDL)
• загрузить тестовые данные
• выполнить набор "sanity" SQL-запросов и прислать результаты

Результат:

• понимаешь роль схемы, ключей и ограничений в качестве продукта
• можешь описать предметную область в виде минимального DDL под конкретный сценарий

Урок №2. Внутреннее устройство PgSQL

Разбираем, почему простой UPDATE может раздуть таблицу в разы, куда девается место и почему «база тормозит без причины» — через внутреннюю кухню MVCC, WAL и autovacuum, которые обычно скрыты от разработчика.

Теория:

• архитектура процессов: backend, shared buffers, bgwriter/checkpointer/walwriter, autovacuum
• как данные лежат на диске концептуально: heap/pages, почему “update” не перезаписывает строку
• MVCC: снимки, видимость версий, dead tuples
• WAL: зачем нужен, crash recovery, связь с репликацией

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• «раздуть» БД до массовых UPDATE / DELETE
• измерить рост и базовые метрики (до / после)
• коротко описать, почему так произошло (MVCC + dead tuples)

Результат:

• умеешь объяснить MVCC и последствия для чтения / записи
• знаешь, какие системные представления смотреть для базовой диагностики активности

Урок №3. Запросы и производительность без индексов

Разбираем, как читать план запроса, находить структурные ошибки в SQL и ускорять запросы, не создавая ни одного индекса и не трогая схему.

Теория:

• как думать про запрос: селективность, кардинальности, объём промежуточных данных
• EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS): как читать план на уровне разработчика
• типовые причины медленных запросов без индексов
• техники оптимизации без индексов

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• оптимизировать 5 «плохих» запросов переписыванием и приложить исходный SQL, новый SQL, план до / после и короткое объяснение эффекта

Результат:

• умеешь читать план и находить лишнюю работу
• знаешь, как ускорять запросы
• можешь доказать улучшение по плану и метрикам в формате «до / после»

Урок №4. Проектирование модели данных

Учимся проектировать «защитный слой» в БД и эволюционировать схему без катастроф, когда база превращается в «свалку», ошибки данных чинятся вручную, а миграции ломают прод.

Теория:

• нормализация vs денормализация: критерии выбора
• сonstraints как бизнес-правила: PK/FK/UNIQUE/CHECK, дефолты, nullable/non-nullable
• типы данных: деньги / время / uuid
• когда нужны domain / enum
• JSONB: когда оправдан, где границы
• миграции: expand / contract, backward compatibility, опасные операции

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• переработать схему одного кейса: добавить constraints, исправить типы и описать миграционный план

Результат:

• умеешь проектировать схему, которая ловит ошибки приложения
• знаешь, как выбирать типы и ограничения под доменную модель
• понимаешь, как делать миграции безопасно для продакшена

Урок №5. Индексы

Разбираем, почему «создал индекс — не помогло», как выбирать индексы под задачу, когда составной / частичный / покрывающий индекс реально спасет, а когда он только съедает место и замедляет вставки.

Теория:

• B-tree: селективность, порядок колонок, range queries
• Covering indexes (INCLUDE), expression indexes
• Partial indexes для «горячих» подмножеств
• GIN / BRIN и когда они реально нужны
• Цена индексов: write amplification, обслуживание, bloat

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• для набора запросов предложить индексы + объяснить ожидаемое изменение плана. Приложить планы до / после после создания индексов

Результат:

• умеешь выбирать индекс под конкретный кейс и план
• понимаешь trade-off чтения и записи
• можешь собрать минимальную индексную стратегию под задачу

Урок №6. Транзакции и конкурентный доступ

Разбираем, откуда берутся «рандомные» дедлоки и двойные списания, какой уровень изоляции реально нужен, и как проектировать конкурентные операции без гонок и зависаний — от очередей до резервирования.

Теория:

• ACID и уровни изоляции в PG: что гарантируется и где ловушки
• Locks: что именно блокируется и почему
• Дедлоки: типовые причины, как воспроизвести и диагностировать
• Паттерны: idempotency, upsert, SKIP LOCKED, оптимистичные / пессимистичные подходы
• Advisory locks

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• 2–3 задачи на конкурентный доступ (очередь / резерв / списание) с выбором изоляции и объяснением
• доказать корректность сценария на уровне инвариантов

Результат:

• умеешь проектировать конкурентные операции
• знаешь, как предупредить, найти и устранить дедлоки
• понимаешь, почему «длинные транзакции» убивают систему

Урок №7. Надёжность и масштабирование

Разбираем, почему после добавления реплики может стать хуже, как и зачем проверять бэкапы, когда внедрять партиционирование, и почему коннекты к базе вдруг заканчиваются.

Теория:

• physical vs logical replication: когда что выбирать
• backup / restore и идея PITR
• failover и влияние на приложение: таймауты, лаг, read-after-write
• connection pooling (pgbouncer): зачем, режимы, типовые грабли
• партиционирование: критерии, ключ, жизненный цикл.
• шардирование: когда внедрять и границы применения (обзорно)

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• настроить реплику
• показать лаг
• отработать сценарий чтения с реплики
• сделать партиционирование events по времени + сравнение запросов

Результат:

• понимаешь базовые стратегии отказоустойчивости для Postgres
• понимаешь, когда партиционирование даёт эффект, а когда усложняет жизнь

Урок №8. Мониторинг и troubleshooting

Учимся собирать health check базы и искать источник инцидента.

Теория:

• pg_stat_statements: как найти самые дорогие запросы
• pg_stat_activity: что сейчас происходит, кто блокирует, кто ждёт
• симптомы проблем vacuum / bloat на уровне разработчика
• логи: slow queries, deadlocks, минимальные настройки

Практика:

• ...

Домашнее задание:

• собрать «DB health report»: набор диагностических SQL + интерпретация результатов
• предложить алерты / пороги и обосновать

Результат:

• умеешь собрать быстрый health check PostgreSQL по набору запросов
• можешь локализовать причину: запросы vs блокировки vs обслуживание
• знаешь необходимый минимум набора метрик и алертов для команды разработки

Урок №9. Бонус. PostgreSQL в System Design

Разбираем, как обосновать выбор Postgres на System Design интервью, чем он отличается от других БД в боевых сценариях, и соберем финальный артефакт — дизайн схемы, индексов, мониторинга и HA под конкретную нагрузку.

Теория:

• PG как компонент архитектуры: границы ответственности, where-to-cache, where-to- queue, где OLTP заканчивается
• highload-паттерны вокруг PG: идемпотентность, outbox, read-model, батчи, лимиты соединений
• Postgres vs MySQL / InnoDB vs SQL Server / Oracle — когда и что выбирать
• вопросы с собеседований: планы, индексы, транзакции, блокировки, vacuum, replication

Практика:

• мини-дизайн под один из кейсов: схема + запросы + индексы + мониторинг + HA

Домашнее задание:

• сделать финальный документ по выбранному кейсу: схема, ключевые запросы, индексная стратегия, миграции, мониторинг, HA / backup
• реализовать нагрузочный прогон, сделать выводы и составить план улучшений

Результат:

• можешь обосновать решения по базе в system design: trade-offs, риски, эксплуатация
• готов к большинству вопросов по БД на system design интервью
• умеешь говорить и проектировать на уровне продукта / нагрузки / рисков

Преподаватель Олег Мифле

• Team Lead разработки в Т-Банке
• Т-Банк: руководит командой разработки, разрабатывает функционал внутри чата обслуживания
• ВКонтакте: ex-Senior, разработка платформы для мини-приложений
• SkyEng: ex-Senior, разработка back office продукта
• Конференции: спикер Highload++, Стачка, PHP Russia, Podlodka Crew
• 15+ лет промышленного опыта разработки
• 7+ лет использует PgSQL в продакшене
• 12 терабайт максимальное кол-во данных в Postgres
• 10+ докладов по PgSQL на ведущих конференциях

Тариф Стандарт
Цена 54700 руб.
Скрытая ссылка