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
-
Артур Закиров Postgres Professional Разработчик
Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQLПолнотекстовый поиск в PostgreSQL является, вероятно, наиболее совершенным из всех, которые имеются в реляционных СУБД. Мы расскажем о том, как настроить полнотекстовые конфигурации и словари и покажем настройку полнотекстового поиска на примере небольшого научно-популярного сайта, в котором можно выполнять поиск, используя различные функции ранжирования. Также расскажем о новом индексе RUM, который позволяет значительно ускорить некоторые виды полнотекстовых запросов и добавляет новую функцию ранжирования результатов для лучшей сортировки.
-
Дмитрий Вагин Avito Lead EngineerНебольшой доклад о том как Avito собирает и мониторит нагрузку на базы данных. Отправка метрик из хранимых процедур в Graphite. Сбор метрик pg_stat* и отображение их в Grafana. Примеры из жизни.
ВИДЕО
-
Владимир Бородин Яндекс DBAМногие знают, что соединения в PostgreSQL дорогие, а потому их надо экономить. Для решения этой задачи давно есть PgPool-II и PgBouncer. В Яндексе никого не удивить десятками тысяч соединений к одной базе и с незапамятных времён мы используем pgbouncer. В этом докладе я расскажу о проблемах, с которыми мы сталкивались, и способах их решения.
ВИДЕО
-
Олег Иванов Postgres Professional РазработчикОптимизация запросов является важной задачей, решение которой существенно влияет на производительность СУБД, особенно при выполнении сложных запросов. В докладе будет рассмотрен оптимизатор запросов PostgreSQL, и, в частности, задача определения мощности вершины с зависимыми условиями, которая является одной из самых известных проблем стоимостных оптимизаторов. Предлагается решение этой проблемы, использующее методы машинного обучения и доступное в виде расширения с патчем для PostgreSQL 9.6. В докладе приводятся результаты экспериментального исследования предложенного решения, обсуждаются его плюсы и минусы, а также область применимости.
ВИДЕО
Фотографии
Архив фотографий