Программирование на уровне ядра и расширений PostgreSQL
На мастер-классе будет рассказано про устройство внутренних интерфейсов PostgreSQL, о том, как их использовать для написания собственных патчей или расширений, и как продвигать результаты своей работы в сообществе. Анастасия Лубенникова — российский разработчик PostgreSQL, уже известный мировому сообществу – работает над курсом «молодого бойца» для программистов PostgreSQL, что уже анонсировалось в Facebook и на Хабре: Hacking PostgreSQL.
Отдельные части этого курса, подкрепленные многолетним опытом Федора Сигаева и Александра Короткова, составят основу мастер-класса. Мастер-класс рассчитан на программистов, владеющих языком C.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Ronan Dunklau Dalibo DBAMulticorn: разработка Foreign Data Wrapper'ов на языке Python
Multicorn - это обобщенный Foreign Data Wrapper (FDW, интерфейс для подключения внешних источников данных, устоявшегося русского названия пока нет), предоставляющий возможность разработки конкретных FDW на языке Python, что упрощает их разработку.
Мы узнаем:
- Что такое FDW, как работает Multicorn, и какие готовые FDW поставляются вместе с ним.
- Как написать свой FDW на python, включая новый интерфейс IMPORT FOREIGN SCHEMA, появившийся в версии 9.5.
- Внутренности Multicorn: что он делает и что не делает внутри.
После общего рассмотрения FDW и Multicorn, мы детальнее рассмотрим некоторые FDW, поставляемые с ним.
Затем проведем полный тур по API Multicorn, чтобы научить вас создавать FDW на Python, включая следующие детали:
- испольование определений таблиц
- пробрасывание WHERE
- ограничения колонок
- как влиять на планировщик
- как писать во внешнюю таблицу
- как работать с импортом внешней схемы
- пробрасывание ORDER BY
- управление транзакциями
Все это будет объяснено наглядно, с примерами кода, позволяющими слушателям с нуля создать свой FDW на Python.
-
45 мин
Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБДМасштабируемость PostgreSQL
В докладе рассказывается о результатах тестирования производительности PostgreSQL на современных Hi-End серверах. Основное внимание было уделено блокировкам для доступа к разделяемым данным и связанными с этим узкими местами. Целью тестирования было проверить пределы линейного read scalability при увеличении количества ядер выделяемых для PostgreSQL. Тестирование проводилось для различных версий БД (9.4, 9.5, 9.6), чтобы проверить нововведения, призванные повысить производительность на многопроцессорных архитектурах.
-
Tatsuo IshiiО построении кластеров на основе потоковой репликации и PgPool II
Речь пойдет о кластерных решениях для PostgreSQL на основе потоковой репликации и pgpool-II, которые очень популярны в Японии. Также рассматриваются новые возможности следующей версии pgpool-II, которая будет выпущена этой зимой.
-
Will Leinweber Heroku EngineerHeroku Postgres: архитектура облачного сервиса баз данных
Помимо предоставления универсальной веб-платформы, Heroku предлагает крупномасштабные и поддерживаемые сервисы Postgres. За годы мы многое узнали о том, как использовать Postgres в большом масштабе.
На этом докладе мы расскажем:- почему Postgres привлекателен для запуска в облачном сервисе
- как подготовить, управлять и контролировать инфраструктуру Postgres
- чем придётся пожертвовать, чтобы Postgres работал в такой среде
- об автоматическом восстановлении после сбоя
- и о многом другом