PgConf.Russia 2020

Серверные технологии не стоят на месте и иерархия хранения и обработки данных стремительно меняется. В приходом в 2019 году принципиально новой памяти Intel® OptaneTM DC persistent memory типовой сервер получил возможность конфигурироваться с терабайтами прямо адресуемой памяти или использовать эти модули как сверхбыстрый энергонезависимый кэш. Параллельно, активно ведется работа по переносу части операций СУБД c ядер ЦПУ на акселераторы на базе ПЛИС.

Недавно мне пришлось поработать над проектом, где для запросов к бэкенду на .NET Core использовали GraphQl, о чём потом пожалели. Дело в том, что GraphQl-запрос представляет собой объект с динамическим набором полей и иерархией любой вложенности. Обрабатывать такие объекты на языке со статической и сильной типизацией, да ещё и через ORM, как это предлагают библиотечные решения – очень неудобно. И тогда мне пришла идея использовать plv8 и разбирать запросы в формате GraphQl прямо на стороне БД. За пару часов я написал работающий прототип, реализующий функционал, который разрабатывали более месяца! Затем было сделано несколько усовершенствований, всё это я собираюсь показать. Тем, кто собирается в своих проектах использовать GraphQl, а не REST, информация из данного доклада может особенно пригодиться и возможно поможет сэкономить уйму времени.

PostgreSQL is one of the most readily extensible databases in the world. Custom data types, aggregations, functions, and more can be easily and safely written in C.

This hands-on tutorial covers the basics of writing functions, data types, and aggregates in C. It is recommended (though not strictly required) that bring their own laptops and be prepared to actually try the exercises.

Topics covered include: 1. The PostgreSQL type system 2. Creating a simple custom type in C 3. Common errors for non-C programmers 4. Creating a simple aggregate in C

There will be many opportunities for questions and discussion through the tutorial.

Я расскажу о том, как приспосабливал индекс GiST для решения одной частной задачи на примере поиска текстов, "похожих" на данный в большом наборе текстов. Сама по себе задача довольно узкая и в общем случае ценности не представляет. Но она простая, понятная и отлично подходит в качестве иллюстрации. Интересен подход к построениею стратегии индексирования и поиска при решении нестандартной поисковой задачи почти без программирования с использованием сильных сторон индекса GiST. Возможно, это поможет вам найти решение для каких-то других поисковых задач.