PgConf.Russia 2016

В конце 2006 компанией 1С была реализована работа платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL, которая может функционировать под управлением операционных систем Windows или Linux. В докладе будет предпринята попытка обобщить опыт совместного использования платформы 1С:Предприятие с СУБД PostgreSQL начиная с 2008 года. Будут рассмотрены несколько историй успеха, технические особенности работы, приведены примеры решения конкретных задач, даны рекомендации по выбору за и против. Доклад может быть интересен сотрудникам компаний рассматривающих вариант использования PostgreSQL для платформы 1С:Предприятие, DBA, специалистам интересующимся возможностями расширяемости PostgreSQL.

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.

When new versions of Postgres are released most of the attention is focused on new features. Inevitably a release note claiming speed improvements seems relatively mundane and doesn't provide the compelling argument for upgrading. However the reality is that these speed improvements represent pain points that have been identified and solved.

Reviewing the changes to the sort code in Postgres over the last 10 years clearly shows the kinds of problems users have run into. As usage patterns changed over years, databases scaled up, and hardware changed new problems arose and drove further development to solve them.

Upcoming changes in 9.5 and 9.6 will dramatically change the experience further. Making sorting UTF8 and other encodings less of a problem and handling scaling to larger machines with many processors and memory cache more effectively.

Последние новости о продвижении PostgreSQL в Китае. Postgres проходит этап бурного развития в Китае, в частности в 2015 г. Postgres внедрила одна из крупнейших компаний, Alibaba начала предоставлять сервисы Postgres в своём открытом облаке, и в целом наблюдается значительный прогресс в признании Postgres. На этом докладе будет представлен обзор успехов Postgres в Китае в 2015 г.