PgConf.Russia 2016

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.

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.

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.

Тема правильных настроек очень важна для достижения высокой производительности, это касается любого софта, и PostgreSQL — не исключение. Илья Космодемьянский – опытнейший консультант в области PostgreSQL, и его выступления всегда собирают большую аудиторию.