Статья является вольным переводом вот этого материала. Любителям длинных и заумных первоисточников можно сразу читать оригинал.

Когда перед нами ставится задача при изменении кодбейса, например, в Github-репозитории выполнить пересборку/перезапуск какого-нибудь приложения на каком-то нашем окружении, то первое, что приходит на ум в качестве возможного триггера такой пересборки, это предоставляемый тем же гитхабом механизм веб-хуков: при наступлении какого-либо события с нашим удаленным репозиторием (т.к. появление нового коммита в какой-нибудь его отслеживаемой ветке) гитхаб задействует соответствующий веб-хук и «дернет» указанный в его настройках сервис, который и запустит процесс пересборки/перезапуска нашего приложения. Это стандартный широкоиспользуемый и простой механизм для таких случаев, все так делают, и все такое…

Но что, если наше приложение живет на хосте, доступ к которому по каким-то причинам гитхабу не положен? Например, хост находится в закрытой сети или за NAT'ом и недоступен из интернета?

Данная статья может быть интересна тем, кто уже имеет поверхностное представление о видах и проблематике репликации внутри кластера PostgreSQL, а так же тем, кто решил использовать стриминговую СУБД PipelineDB в качестве реплики в подобном кластере.

PipelineDB — одна из реализаций ныне набирающих популярность стриминговых СУБД. О преимуществах стриминговых СУБД в различных кейсах Вы можете без труда прочитать сегодня на множестве ресурсов. Очень просто принцип их работы визуализирован на сайте www.pipelinedb.com в разделе “How It Works”.

Конкретно PipelineDB это форк PostgreSQL с дополнительной функциональностью, позволяющей хранить только агрегированные данные, рассчитывая дельту из поступающего стрима (отсюда и название этого типа СУБД) на лету. Эти данные хранятся в специальных объектах PipelineDB, называемых continuous views. Сам же стрим в простейшем случае формируется из обычных таблиц, хранимых в этой же БД. Использование данного инструмента позволяет нам избавиться от необходимости создания и поддержки ETL-слоя при подготовке данных для систем отчетности, и может сэкономить Вам кучу времени и нервов. Но я полагаю, что раз Вы это читаете, то Вы уже что-то знаете об этом в объеме достаточном для появления интереса к описываемым здесь событиям.

Мы рассмотрим кейс, в котором на продуктовой среде у нас уже работает СУБД PostgreSQL версии 9.4+, а нам нужно получить ее риалтайм (ну или практически риалтайм) реплику для того, чтобы разгрузить основную базу от множественных и тяжелых SELECT-запросов, получаемых от, например, систем отчетности, DWH или наших витрин данных. И после изучения вопроса Вы можете решить, что именно стриминговая СУБД очень хорошо подходит для такой задачи.