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
  • Kevin  Grittner
    Kevin Grittner EnterpriseDB

    Когда множество пользователей, процессов или потоков выполнения одновременно модифицируют их общие данные, это может вызывать проблемы, если каким-то образом не урегулировать условия гонки. Эти проблемы особенно остро проявляются в базах данных, реализующих семантику ACID. Набор изменений, объединённых в транзакцию базы данных, должен проявляться атомарно, и для параллельных транзакций, и для процесса восстановления после сбоя. Каждая транзакция должна переводить базу данных из одного согласованного состояния (с точки зрения бизнес-правил) в другое. Для эффективной разработки необходимо иметь возможность запрограммировать каждую транзакцию независимо от других транзакций, которые по стечению обстоятельств могут выполняться в то же самое время. В случае сбоя все изменения, внесённые транзакциями, об успешном завершении которых были уведомлены приложения, а также все изменения, ставшие видимыми для других транзакций, должны оставаться в базе после восстановления. За многие годы были выработаны различные стратегии обеспечения этих гарантий, а иногда гарантии корректировались тем или иным способом. В данном докладе будет рассказано, каким образом обеспечиваются эти гарантии или их компромиссные варианты, с упором на методику сериализуемой изоляции снимков (SSI, Serializable Snapshot Isolation), применяемую в PostgreSQL (и ни в какой другой производственной СУБД на данный момент). Хотя SSI уже работает быстрее и с большей степенью параллельности, чем любая другая методика управления условиями гонки с наиболее типичной нагрузкой, есть много путей для дальнейшего увеличения производительности, некоторые из которых требуют помощи эксперта по различным методам доступа индексов; эти вопросы и будут обсуждены в данном докладе. Кроме того, на докладе будут представлены некоторые общие идеи о том, как можно использовать методики SSI с XTM в распределённой системе. В конце мы оставили время для группового обсуждения оптимизации и возможных применений в распределённой среде.

  • Лев Ласкин
    Лев Ласкин Электрон Ведущий специалист по внедрению решений на базе СПО

    В этом коротком мастер-классе будет показано, как легко поднять действующую базу 1С на PostgreSQL.

  • Heikki Linnakangas
    Heikki Linnakangas Pivotal PostgreSQL hacker

    PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов: GiST, SP-GiST, GIN и, конечно, обычное B-дерево. Администраторы БД знают, когда применять каждый из них: GIN для полнотекстового поиска, GiST для геометрических данных и т. д., но как они устроены внутри? Благодаря чему они хорошо работают в сценариях использования, для которых предназначены? В этой презентации я познакомлю вас с внутренней структурой каждого из этих типов индексов и расскажу, каковы их сильные и слабые стороны.

  • Michael   Paquier
    Michael Paquier

    Резервное копирование это то, без чего не должна обходится эксплуатация PostgreSQL, поскольку позволяет восстановить систему в случае сбоя.

    Мы обсудим, почему резервное копирование необходимо при грамотной эксплуатации PostgreSQL (хотя это и кажется очевидным), а также рассмотрим различные опции, доступные для формирования хорошей стратегии резервирования. На этой основе, поговорим о будущем резервного копирования, особенно в свете различных инструментов резервирания, набирающих популярность у пользователей с большими объемами данных.

Все доклады