PgConf.Russia 2016

Наш облачный сервис по использованию реляционных баз данных предоставляет доступ к Постгресу (aliyun.com, в настоящий момент крупнейшее частное облако в Китае). Мы также используем Постгрес для наших внутренних приложений и готовы поделиться своим опытом.

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.

В отличие от большинства других баз данных, PostgreSQL разрабатывается сообществом, не компанией и даже не фондом. Те, кто участвуют в этом сообществе уже долгое время, обычно считают это преимуществом, но для людей со стороны, привыкших иметь дело с традиционными организациями, это часто бывает непонятно. Для тех, кто ещё не внутри, вместе с нами, в этом докладе будет рассказано, как работает сообщество PostgreSQL, как взаимодействуют различные группы, а также, как всё это изменилось за последние годы.

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.