Опыт внедрения Greenplum в Aviasales

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

Встроенный шардинг: текущее состояние и будущее

Шардингом базы данных называют распределение данных по большому количеству серверов для повышения производительности при работе с большими объемами данных. С появлением технологии Foreign Data Wrappers (FDW), стало возможным рассматривать шардинг в постгресе при разумном объеме изменений программного кода. Я занимаюсь улучшением инфраструктуры FDW, в т.ч. наследованием внешних таблиц и push-down запросов, что позволяет постгресу эффективно исполнять распределенные запросы через FDW. В этом докладе мы рассмотрим шардинг на FDW и его сценарии использования, затем я продемонстрирую, как организовать шардинг, и покажу, что для этого было сделано в постгресе. В заключение мы рассмотрим основные планы на будущее - в первую очередь, это асинхронное исполнение запросов и поддержка распределенных транзакций.

JSON в PostgreSQL: дорожная карта

В прошлом году был принят стандарт ISO/IEC 9075-2:2016, в котором наконец-то был стандартизирован синтаксис и семантика JSON и операций над ним в языке SQL. В докладе будет рассказано о требованиях этого стандарта и чем они отличаются от реализации JSON/JSONB в PostgreSQL, в частности, о JSON Path (аналог XPath для XML), о SQL/JSON функциях и о том, что мы планируем сделать в PostgreSQL для соответствия стандарту.

ВИДЕО

Адаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL

Оптимизация 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