title

text

Вадим Яценко
Вадим Яценко ООО Прогресс Софт Начальник Отдела разработки систем хранения данных
: декабря
45 мин

Очень большие таблицы в PostgreSQL. Или как превратить 60+ Tb в 10+ Tb

В докладе будет рассказано о том, как мы реализовали хранение таблиц с большим количеством строк (1 млрд + строк в сутки). Проект существует в production 2 год. Это крупный транспортный проект всероссийского масштаба.

Суммарный объем данных 300 Tb на 25 серверах PostgreSQL * 2 Data Center. Будет рассказано об ошибках организации хранения больших таблиц на начальном этапе проекта, и о том как эти ошибки были устранены. Так же расскажу о том, как организована ротация данных и архивирование. Затрону вопросы о том, чего нам не хватало в PostgreSQL 9.4 из того, что появилось в 9.5 и в 9.6. А так же, какие новые возможности, нам хотелось бы увидеть в новых релизах PostgreSQL.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Юрий Жуковец
    Юрий Жуковец ЗАО Дилжитал-Дизайн Архитектор ПО
    45 мин

    Миграция Системы документационного управления «Приоритет» с MS SQL на Postgres

    Доклад посвящён миграции Системы документационного управления «Приоритет» в рамках идеологии импортозамещения с MS SQL на Postres 9.5 и выше. Будут затронуты особенности архитектуры решения и сложности с которыми столкнулись при миграции T-SQL кода на pgsql и как они были решены.

    Подробнее: https://pgconf.ru/news/94168

    ВИДЕО

  • Алексей Мергасов
    Алексей Мергасов НОКСА Дата Лаб Директор по разработке
    22 мин

    Эффективная работа с 10+ ПБ данных в PostgreSQL или новая парадигма построения "бережливых" инфраструктур данных для Data-Driven Enterprise

    Алексей расскажет о технических деталях и опыте применения подхода экстремальной нормализации данных для создания инфраструктур данных с уникальными потребительскими характеристиками. В сравнении с решениями лидеров рынка такие инфраструктуры обладают, например, такими преимуществами, как: - оперативная обработка 10 ПБ данных и больше, - в 2-6 раз более высокая производительность, - сквозная 100% консистентность данных, - практически линейная горизонтальная масштабируемость, - в 4-10 более низкая стоимость владения, - и т. д. Изложенный подход уже нашел применение за пределами России в решениях для операторов связи, ритейла, финтеха, современном производстве (Industry 4.0, индустриальный IoT), в государственном секторе.

    ВИДЕО

  • Егор Рогов
    Егор Рогов Postgres Professional эксперт
    90 мин

    ProBackup: быстро, надежно, инкрементально

    Современное состояние средств резервного копирования для PostgreSQL определенно оставляет простор для улучшений. Штатные средства дают исключительно базовую функциональность, сторонние инструменты решают некоторые, но не все, проблемы. Для того, чтобы резервная копия была надежной, могла выполняться быстро и инкрементально на уровне страниц, нужна в том числе и поддержка со стороны базы данных. На мастер-классе мы расскажем про новый инструмент резервного копирования и восстановления ProBackup, который мы разрабатываем в нашей компании, и покажем его в действии.

    Скрипт демонстрации:

    ФОТО:

  • Markus Nullmeier
    Markus Nullmeier University of Heidelberg software developer
    45 мин

    Оптимизация запросов к данным типа “множество” с помощью индексов GIN, GiST, и пользовательских расширений для индексирования

    Очевидно, что множества удобно использовать в различных типах приложений. Хотя в PostgreSQL и нет встроенного типа для множеств, до некоторой степени их можно смоделировать с помощью встроенных типов “массив” и “JSONB”. Кроме того, возможность ускорения запросов с операциями вхождения уже встроена в реализацию индексов GIN.

    После краткого обзора существующей функциональности, мы рассмотрим, как добавление пользовательских типов “множество” и, в частности, модификация кода на С ("классы операторов") для индексов GIN и GiST, может повысить производительность.