title

text

03 – 05 февраля 2016

PgConf.Russia 2016

Пост-релиз

PGConf.Russia 2016 – российская конференция международного уровня, посвященная PostgreSQL, прошедшая в Москве 3-5 февраля 2016. В рамках конференции состоялся круглый стол, посвященный роли PostgreSQL в современной России, на котором выступили министр связи и массовых коммуникаций Н.А. Никифоров, советник Президента РФ Г.С. Клименко, представители крупных компаний и органов власти. На конференции было сделано 50 докладов, проведено 7 мастер-классов и сессия блиц-докладов. Полное количество участников составило 602 человека.
  • более
    0 участников
  • 0 докладчика
  • 0
    минут общения
  • 60 докладов
  • оффлайн
    формат

Доклады

Архив докладов

PgConf.Russia 2016
  • Ronan Dunklau
    Ronan Dunklau Dalibo DBA

    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.

  • Дмитрий Васильев
    Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБД

    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.

  • Александр Чистяков
    Александр Чистяков ISST Lab, ITMO University Researcher

    Замечательная компания servers.com предоставила нам один из своих серверов для тестов, что позволило нам протестировать производительность PostgreSQL на реальном железе под разными операционными системами, включая SmartOS, DragonFly и Windows. Полученные результаты мы хотим представить сообществу.

  • Will Leinweber
    Will Leinweber Heroku Engineer

    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

Все доклады