Пост-релиз
PGConf.Russia 2017 – третья конференция PgConf, прошедшая в Москве 15-17 марта 2017 г. На конференции было сделано около 60 докладов и проведено 7 мастер-классов. Конференцию посетило 550 человек. Слайды докладов конференции опубликованы, видеозаписи появятся в июне 2017 г.
Доклады
Архив докладов
-
Jean-Paul Argudo Dalibo CEOКоманда Dalibo уже много лет выпускает open-source инструменты для работы с PostgreSQL наряду с другими программными решениями (см. http://dalibo.github.io/).
В этот раз я расскажу о temBoard, новом инструменте удаленного управления БД PostgreSQL. Данный проект доступен по ссылке https://github.com/dalibo/temboard.
temBoard позволяет осуществлять мониторинг состояния БД, контроль за выполнением процессов, удаленную настройку параметров и задач... А в будущем мы планируем еще больше новых полезных фич! Основное назначение temBoard – это создание полноценной консоли управления для PostgreSQL, которая так необходима DBA для выполнения ежедневных задач.
-
Игорь Ведёхин IBS Заместитель генерального директораМашины баз данных — представители «высшего света» в мире корпоративных ИТ; Teradata, Exadata, Netezza — не смотря на то, что в их основе вполне доступные серверные узлы архитектуры x86 — о них говорят и пишут как о hi-end-системах, на что есть определённые основания. Объективно машины баз данных востребованы многими корпоративными заказчиками, как за уникальные возможности, так и за те удобства, которые дают готовые предконфигурированные комплексы.
Консорциум в составе системного интегратора IBS, выполнившего немало проектов по внедрению различных машин баз данных, российского вендора PostgreSQL Postgres Professional и израильской компании-разработчика суперкомпьютерных сетевых решений Mellanox представил машины баз данных в различных конфигурациях для PostgreSQL под управлением СУБД Postgres Pro Enterprise.
-
Дмитрий Мельник ИСП РАН разработчикВ данный момент в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов применяется интерпретатор, реализующий модель итераторов (Volcano-модель). В то же время можно добиться существенного ускорения, выполняя динамическую компиляцию запроса «на лету». В этом случае можно генерировать код, специализированный для конкретного SQL-запроса, а также применять компиляторные оптимизации, учитывая, что во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Такой подход особенно актуален для сложных запросов, скорость выполнения которых ограничена производительностью процессора.
Фотографии
Архив фотографий