title

text

Дмитрий Гребенщиков
Дмитрий Гребенщиков Диасофт Платформа Заместитель Директора
: декабря
22 мин

Практический опыт миграции с Oracle и MS SQL Server на PostgreSQL с помощью технологии Database Adapter

Практический опыт миграции с Oracle и MS SQL Server на PostgreSQL с помощью технологии Database Adapter.

Технология миграции: - Эмуляция протоколов взаимодействия клиент-сервер. - Миграция из одной СУБД в другую, критичные отличия и способы решения. - Обзор успешных проектов. - Референс: Рассказ об опыте миграции от Босс Кадровик при участии заместителя генерального директора АО "БОСС. Кадровые системы" Гусева Михаила Анатольевича.

ВИДЕО

Слайды

Другие доклады

  • Алексей Лесовский
    Алексей Лесовский PostgreSQL Consulting LLC Администратор баз данных
    45 мин

    Поиск и устранение проблем при эксплуатации потоковой репликации

    Потоковая репликация появилась в PostgreSQL в 2010 году и практически сразу же стала очень популярной. В настоящее время практически ни одна инсталляция не обходится без использования потоковой репликации. Она надежна, высокопроизводительна и легка в настройке. Однако несмотря на все свои положительные качества, в её эксплуатации могут возникать различные проблемы и неприятные ситуации. Для диагностики и решения проблем связанных с потоковой репликацией есть как встроенные в PostgreSQL средства так и сторонние утилиты. В этом докладе я сделаю обзор инструментов и расскажу как с помощью этих средств диагностировать и устранить проблемы связанные с потоковой репликацией. Также рассмотрю проблемы которые возникают чаще всего при эксплуатации потоковой репликации и методы их решения. Доклад будет полезен DBA и системным администраторам.

  • Дмитрий Мельник
    Дмитрий Мельник ИСП РАН разработчик
    22 мин

    Динамическая компиляция SQL-запросов в PostgreSQL с использованием LLVM JIT

    В данный момент в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов применяется интерпретатор, реализующий модель итераторов (Volcano-модель). В то же время можно добиться существенного ускорения, выполняя динамическую компиляцию запроса «на лету». В этом случае можно генерировать код, специализированный для конкретного SQL-запроса, а также применять компиляторные оптимизации, учитывая, что во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Такой подход особенно актуален для сложных запросов, скорость выполнения которых ограничена производительностью процессора.

  • Станислав Мерзляков
    Станислав Мерзляков ФГБУ НИИ "Восход"
    Иван Богданов
    Иван Богданов НИИ "Восход" Ведущий разработчик
    Сергей Королев
    Сергей Королев МЦСТ инженер-программист
    Игорь Чижевский
    Игорь Чижевский НИИ "Восход" Заместитель руководителя департамента разработки
    Дмитрий Погибенко
    Дмитрий Погибенко ФГБУ "НИИ Восход"
    Илья Космодемьянский
    Илья Космодемьянский Data Egret
    45 мин

    Восход PostgreSQL на Эльбрус

    Тотальное импортозамещение: не только Эльбрусы, но только хардкор. Практический опыт использования PostgreSQL на отечественном оборудовании в одной из важных государственных информационных систем.

    В докладе будет рассказано о практике применение отечественного оборудования и свободного ПО, включая PostgreSQL, для миграции центра обработки данных государственной информационной системы, использовавшей оборудования и ПО IBM. Будет рассказано о применённом подходе и технологиях миграции БД “наживую” без останова работы Системы с IBM DB2 на PostgreSQL, о оптимизациях PostgreSQL для использования на процессорах Эльбрус, о практическом опыте эксплуатации cистемы.

  • Олег Иванов
    Олег Иванов Postgres Professional Разработчик
    45 мин

    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