title

text

15 – 17 марта 2017

PgConf.Russia 2017

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.

Итоги конференции: Под созвездием Слона

Обзор докладов конференции

  • более
    0 участников
  • 0 докладчиков
  • 0
    минут общения
  • 63 доклада
  • оффлайн
    формат

Доклады

Архив докладов

PgConf.Russia 2017
  • Игорь Ведёхин
    Игорь Ведёхин IBS Заместитель генерального директора

    Машины 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.

  • Иван Фролков
    Иван Фролков Postgres Professional инженер-консультант

    Большие потоки данных нередко могут создавать проблемы даже с самой их загрузкой в БД - кроме загрузки собственно данных необходимо создавать для них индексы, проводить после загрузки VACUUM как для корректной работы Index-only scans и т.п. О том, как можно если не избежать этих проблем, то, по крайней мере, в значительной степени избежать их и посвящен этот доклад.

    ВИДЕО

  • Александр Коротков
    Александр Коротков Postgres Professional Руководитель разработки

    Я представлю новый метод доступа, который расширяет имеющиеся возможности GIN-индексов, используя дополнительную информацию, хранящуюся в списке/дереве идентификаторов. Например, дополнительная информация о позициях позволяет новому методу доступа возвращать результаты по релевантности, что может значительно сократить время исполнения полнотекстовых запросов. Это также может ускорить фразовый поиск, так что данный метод будет весьма эффективным при полнотекстовом поиске. Сохранение временных меток открывает перед нами несколько интересных возможностей – мы можем отсортировать результаты по времени (например, свежие статьи, удовлетворяющие полнотекстовому запросу) на основе временных меток как таковых или сохраненных указателей, упорядоченных по временным меткам. Оба способа обеспечивают на порядок большее ускорение для таких типов запросов.

  • Александр Алексеев
    Александр Алексеев Postgres Professional Software Developer

    ZSON - это расширение PostgreSQL для прозрачног сжатия JSONB-документов. Сжатие основывается на использовании разделяемого словаря строк, наиболее часто используемых в заданных JSONB документах (не только ключей, но также и значений, элементов массивов, и т.д.) В некоторых случаях ZSON может сэкономить до половины дискового пространства и увеличить количество TPS на 10% за счет меньшего I/O.

    ВИДЕО

Все доклады