title

text

Александр Чистяков
Александр Чистяков ISST Lab, ITMO University Researcher
15:30 05 февраля
22 мин

Слон 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.

Материалы к докладу

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Tatsuo  Ishii
    Tatsuo Ishii

    О построении кластеров на основе потоковой репликации и PgPool II

    Речь пойдет о кластерных решениях для PostgreSQL на основе потоковой репликации и pgpool-II, которые очень популярны в Японии. Также рассматриваются новые возможности следующей версии pgpool-II, которая будет выпущена этой зимой.

  • Peter  van Hardenberg
    Peter van Hardenberg Heroku Главный исследователь
    45 мин

    Мега-масштабирование PostgreSQL: Советы от работающих с 10^6 баз данных

    Heroku Postgres is a cloud database service and the largest provider of PostgreSQL as a service anywhere. We operate more than 1,000,000 PostgreSQL databases with a team of about 10 people. We may be the most efficient DBAs in history, with approximately 100,000 databases per person on our team! This talk will introduce the opportunity and challenges of building and operating a cloud database service, as well as discussing the strategies we use to build, operate, and scale this product and team for the last six years now. We will include details about

    • a brief introduction to the service to provide context
    • strategies to design and build such a data service
    • operational war stories like how to recover from losing thousands of servers at once,
    • common challenges users have with Postgres
    • and a basic overview of the technical architecture

    This is a complementary talk to Will Leinweber's talk, which will go into much more depth on the architecture of the software we have written.

  • Михаил Тюрин
    Михаил Тюрин Avito Главный системный архитектор
    22 мин

    Пять 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

  • Ronan Dunklau
    Ronan Dunklau Dalibo DBA
    45 мин

    Multicorn: 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.