PgConf.Russia 2016

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.

Механизм секционирования в Postgres имеет ряд ограничений, которые не позволяют использовать концепцию секционирования в полной мере. Среди таких ограничений можно выделить неэффективность планирования запросов для секционированных таблиц (линейный рост времени планирования при увеличении количества секций), отсутствие HASH-секционирования, необходимость ручного управления секциями. Однако, средства расширяемости Postgres предоставляют разработчику широкие возможности, позволяющие обойти некоторые ограничения. В докладе будет рассказано, как внедрившись в код планировщика удалось оптимизировать время планирования запросов. Так метод бинарного поиска позволяет добиться логарифмического роста времени планирования для RANGE-секционированных таблиц. Поэтому использование даже тысяч секций не будет приводить к существенным накладным расходам. Также удалось реализовать HASH-секционирование с близким к константному времени планирования.

Будут рассмотрены традиционные аргументы на тему "почему следует выбрать PostgreSQL среди других баз данных"... Помимо этого, и что достаточно ново для сообщества, будут рассмотрены последствия такого выбора. Переход на PostgreSQL влечет за собой переход не только к таким вещам, как например Linux, но и переход к мышлению в стиле свободного ПО. Быстрый темп развития PostgreSQL диктует новые методы проверки, к которым компании должны адаптироваться.

Использование слабоструктурированных данных определенно является трендом современности, и это верно не только для NoSQL, но и для традиционных RDBMS. Многие реляционные базы данные (например, PostgreSQL, Oracle, db2, Mysql) позволяют хранить данные в json формате, и, очевидно, реализуют это по-разному.

Доклад содержит две части:

• Сравнение поддержки json в PostgreSQL и других реляционных базах данных, а именно Mysql, Oracle, db2, MSSql в контексте реализованных возможностей, функций и т.д.
• Сравнение производительности для баз с наиболее полной поддержкой json (PostgreSQL и Mysql) а также MongoDB на различных видах нагрузок и конфигураций.