Lua в Postgres(из alpha в beta)
В докладе хотел бы рассказать про возможности использования языка луа в постгресе, способы расширения функциональности при помощи готовых модулей, возможности удаленной отладки, про проделанные изменения с версии 1.0, отличия в стиле написания кода plpgsql и pllua при использовании функций как аргументов. Так же можно рассказать про некоторые спорные моменты, такие как расширение поддерживаемых типов данных в этом языке. Если интересна другая сторона, то могу поделиться опытом доработки фунциональности скриптового языка в постгресе.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
22 мин
Александр Чистяков ISST Lab, ITMO University ResearcherСлон из нержавеющей стали: продолжаем тестирование производительности PostgreSQL
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.
-
45 мин
Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database ArchitectМногогранность развития Postgres
В Postgres 9.5 добавилось много нового: UPSERT, CUBE, ROLLAP, функции для работы JSONB, улучшения PostGIS. Для администраторов - Row Level Securlty, новый тип индекса, и улучшения производительности на больших серверах.
В этом докладе будет рассказано о 10 наиболее значимых возможностях версии 9.5, а также о некоторых фичах следующих релизов.
-
22 мин
Михаил Тюрин Avito Главный системный архитекторПять слайдов о Postgres
За годы моей работы с PostgreSQL возникло ясное представление, о том, каковы его основные достоинства ("Киллер-фичи", "вкусняшки"), из-за которых мы выбираем и рекомендуем выбирать эту СУБД.
1. Начало
2. Документация
3. Комьюнити
4.1 Транзакционный DDL
4.2 WAL и настоящая физическая репликация
4.3 Транзакционный снепшот и настоящая логическая репликация и PGQ
4.4 Потрясающая расширяемость
5. Успех -
45 мин
Ronan Dunklau Dalibo DBAMulticorn: разработка Foreign Data Wrapper'ов на языке Python
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.