PgConf.Russia 2017

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.

В процессе построения и эксплуатации сервиса МойСклад был разработан и поддерживается механизм для полуавтоматической корректировки схемы базы данных. В докладе - история появления и развития, варианты поддерживаемых конверсий.

ВИДЕО

1. Особенности взаимодействия 1С:Предприятие 8 и PostgreSQL 9 1.1 Изменения в редакциях платформы 1С 1.2 Схемы v81c_data и v81c_index 1.3 Трансляция запросов 1С в SQL 1.4 События технологического журнала 1С для диагностики PostgreSQL
2. Анализ запросов, вызывающих проблемы производительности в PostgreSQL 2.1 Бесплатный инструмент для автоматизации разбора логов 2.2 Правило Парето на практике 2.3 Установка и настройка инструмента 2.4 Практический пример оптимизации запроса 2.4.1 Проблема в запросе PostgreSQL 2.4.2 Выяснение нерациональных операций в запросе 2.4.3 Способы устранения неоптимальностей
3. Статистка PostgreSQL для диагностики производительности 3.1 Сравнение с возможностями MS SQL Server, различия 3.2 Диагностика блокировок 3.3 Диагностика рабочей нагрузки 4 Примеры из практики команды gilev.ru

После того как в компании стало копится много данных для анализа перед нами стал вопрос поиска колоночной бд, ибо обычный Postgresql уже не справлялся с объемами. Изучив рынок мы остановились на Greenplum, в докладе я расскажу про то почему мы выбрали именно его, опыт внедрения и эксплуатации и о том как мы делали мониторинг для него

ВИДЕО