title

text

PGConf.Russia 2018

PGConf.Russia – международная техническая конференция по открытой СУБД PostgreSQL, ежегодно собирающая более 500 разработчиков, администраторов баз данных и IT-менеджеров для обмена опытом и профессионального общения. В программе – мастер-классы ведущих мировых экспертов, доклады в три тематических потока, примеры лучшего опыта и разбор ошибок, гостиная разработчиков и блиц-доклады из зала.

Темы встречи

  • PostgreSQL на переднем крае: большие данные, интернет вещей, блокчейн
  • новое в PostgreSQL и вокруг: развитие PostgreSQL и его экосистемы
  • PostgreSQL в реальных системах: архитектура, миграция, эксплуатация
  • Использование PostgreSQL в платформе 1С
  • PostgreSQL в геоинформационных системах (GIS)
  • более
    0 участников
  • 0 докладчиков
  • 0
    минут общения
  • 54 доклада
  • оффлайн
    формат

Доклады

Архив докладов

PGConf.Russia 2018
  • Иван Фролков
    Иван Фролков Postgres Professional инженер-консультант

    Pgpro_scheduler, помимо основной функции выполнение заданий по расписанию, способен выполнять цепочки связанных транзакций. Это может использоваться в различных сценариях асинхронной обработки данных.

    Данный мастер-класс предназначен для демонстрации использования возможностей pgpro_scheduler для обеспечения надежной обработки последовательности транзакций на примере отправки криптовалют.

    pgpro_scheduler – расширение, входящее в состав Postgres Pro Enterprise.

  • Максим Соболевский
    Максим Соболевский JetBrains Менеджер по марткеингу

    JetBrains 15 лет производит среды разработки для работы со многими языками программирования. Самая популярная из них – IntelliJ IDEA для java, но она поддерживает и базы данных. В какой-то момент мы решили, что эту функциональность и глубокий опыт компании в работе с языками можно привнести и в мир SQL – так появилась среда разработки DataGrip. В докладе я расскажу о том, как DataGrip помогает писать код и работать с данными быстро, как расширить самому функциональность инструмента и постараюсь выяснить, какие проблемы в инструментарии актуальны для российского PostgreSQL сообщества.

  • Константин Книжник
    Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчик

    СУБД Постгрес успешно используется во многих OLTP приложениях, выполняющих большое число простых запросов. Но для аналитики, требующей обработки большого количества данных, Постгрес на порядки отстаёт от специализированных СУБД, оптимизированных для массовой обработки данных. Скорость работы Постгреса для OLAP запросов сдерживается следующими факторами:

    • Большие накладные расходы на распаковку записей.
    • Затраты на интерпретацию запроса (Постгрес интерпретирует план выполнения запроса)
    • Поддержка работы с абстрактными типами
    • Недостатки PULL модели выполнения запроса
    • Издержки MVCC

    Все эти проблемы могут быть в большой степени решены за счёт использования векторного исполнителя запросов, который за одну операцию в состоянии обработать целый блок (вектор) значений. В этом докладе описывается способ добавления векторных операций в Посгрес, с помощью стандартного механизма расширения Посгреса, без внесения изменений в ядро. Такие механизмы Посгреса как UDT (определяемые пользователем типы), FDW (абстракция внешнего поставщика данных), расширения исполнителя запросов позволяют реализовать в Постгресе вертикальный таблицы, с которыми можно работать как с обычными таблицами. Но на порядки быстрее благодаря использованию векторных операций.

  • Алексей Клюкин
    Алексей Клюкин Zalando SE Database Engineer
    Александр Кукушкин
    Александр Кукушкин Zalando SE Database Engineer

    Patroni - это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary - replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.

    Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:

    • область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
    • обзор архитектуры
    • создание тестового кластера
    • утилита patronictl
    • изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
    • мониторинг с помощью API
    • подходы к переключению клиентов
    • дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
    • настройка синхронной репликации
    • расширяемость и универсальность
    • частые ошибки и их диагностика

    Для полного участия в мастер-классе вам понадобится ноутбук с установленным git, vagrant и virtual box.

    Vagrant можно загрузить со страницы https://www.vagrantup.com или установить с помощью пакетов в вашем дистрибутиве. Virtualbox: https://www.vagrantup.com

    После установки Vagrant и Virtualbox нужно выполнить:

    $ git clone https://github.com/alexeyklyukin/patroni-training
    $ cd patroni-training
    $ vagrant up
    

    После того, как patroni box поднимется и установит необходимые пакеты к нему можно подключиться с помощью vagrant ssh.

Все доклады

Партнёры

PGConf.Russia 2018

Серебряный партнёр

Организационный партнёр

Информационные партнёры

Партнёр