Ускорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM

Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.

До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.

В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.

psycopg3: как Питон полюбил Постгрес

На сегодняшний день Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире. Он прост в изучении и использовании и легко совместим с любыми известными сервисами и протоколами. psycopg2 - наиболее часто используемый драйвер PostgreSQL для Python: он обеспечивает хорошую производительность и делает взаимодействие между ЯП и СУБД максимально удобным.

За последние годы Python существенно изменился, и его первоклассная поддержка асинхронного программирования меняет способ написания новых программ. В PostgreSQL также было внесено множество изменений, поэтому требуется новое поколение драйвера, который позволит питонистам использовать все возможности Postgres по максимуму.

psycopg3 - это новое поколение наиболее часто используемой библиотеки-адаптера Python-PostgreSQL: она предлагает знакомый интерфейс и удобный процесс обновления, кроме того, она спроектирована для получения максимальной производительности от базы данных и ЯП: она поддерживает асинхронное программирование, связываемые переменные (prepared statements), двоичные параметры.

psycopg3 также экспериментирует с инновационной поддержкой JSONB и конвейерной обработкой запросов! Приходите и узнайте, что нового происходит на стыке вашего любимого языка программирования и базы данных!

Продвинутые техники pg_upgrade

На сегодняшний день утилита командной строки pg_upgrade является наиболее популярным инструментом для обновления между мажорными версиями Postgres. Однако помимо достоинств, у неё есть и известные проблемы. Одна из наиболее критичных: что делать, если произошёл сбой? Цель данного доклада - раскрыть те маленькие секреты, благодаря которым любой из слушателей сможет существенно улучшить процесс выполнения обновлений.

Мы начнём с обсуждения базового режима фунционирования pg_upgrade. Потом мы изучим то, что позволяет обновить многотерабайтный кластер за считанные минуты. В конце мы обсудим те самые ситуации сбоя, которых все боятся, а также разберёмся, что делать в случае их возникновения, чтобы обрести уверенность и определённость.

Список подтем доклада приведён ниже:

• Как работает pg_upgrade? Общая картина
• О pg_upgrade (вызов из командной строки)
  • аргументы и опции

• Пошаговое выполнение обновления
• О репликации на основе РОЛИ
  • с атрибутом REPLICATION
  • с атрибутом LOGIN

• Опции для обновления: копирование или жёсткие ссылки?
• Что делать после обновления?
  • о производительности
  • об анализе
  • о команде REPACK
  • о переиндексации

• Когда что-то идёт не так, и точка невозврата уже пройдена (пройдена ли?)
• Обновляем РЕПЛИКУ
  • Метод по умолчанию: pg_basebackup
  • Продвинутый метод:
    • - используем rsync
    предупреждение: закольцовка vacuum

SQL данными

Почти каждое бизнесс приложение является в значительной степени генератором запросов к базе данных. Как можно легко строить запросы и делать их композицию? В этом докладе я расскажу про интересный подход из мира clojure, в котором sql записывается "данными" (data dsl) и какие возможности это открывает - от композиции и безопасного sql до макросов и анализа запросов.