PgConf.Russia 2016

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.

Самый часто используемый тип индексов в PostgresSQL - B-tree. Эта структура данных и связанные с ней алгоритмы развиваются уже больше 40 лет. Но, как мы знаем, нет предела совершенству. В этом докладе пойдет речь об особенностях структуры B-tree и его реализации в PostgreSQL, важных для оптимального использования индексов. Кроме того, мы представим улучшения функциональности B-tree в PostgreSQL, которые войдут в релиз 9.6. Это компрессия дубликатов и новые возможности использования покрывающих (covering) индексов.

Потоковая репликация это одна из тех прорывных технологий которая вывела PostgreSQL на совершенно новый уровень. Сочетая в себе легкость настройки, высокую производительность и почти неограниченную масштабируемость потоковая репликация является эффективным инструментом, а ее наличие становится неотъемлемым компонентом любого постгресового "сетапа". Более того, в процессе дальнейшего развития PostgreSQL, потоковая репликация продолжает развиваться и обзаводиться новыми функциями (каскадные конфигурации, слоты репликации) вплоть до того, что на данном этапе своего развития, потоковая репликация позволяет выстраивать bi-directional replication конфигурации.

Из доклада вы узнаете о том, как устроена потоковая репликация снаружи и внутри, и о практических аспектах эксплуатации потоковой репликации включая такие вещи как настройка, сопровождение, мониторинг, поиск и устранение проблем.

Участникам мастер-класса следует скачать себе образ виртуальной машины для KVM, Virtual box или VMWare, распаковать его (gzip2) и запустить виртуальную машину.

Если у Вас нет ни одной из перечисленных программ для виртуализации, то нужно запустить виртуальную машину с CentOS 7 и установленным postgresql из оф.репозитория yum.postgresql.org.

Ссылка на образы для скачивания: https://goo.gl/Yy4UzH