PGConf.Russia 2018

Одно из преимущество документо-ориентированных баз данных, таких как MongoDB и Cochbase, перед РСУБД заключается в возможности изменять схему данных легко, быстро и часто. Традиционный подход мира РСУБД заключается в использовании дорогостоящего ALTER TABLE, медленной миграции существующих данных, и подобных вещей. Этот подход часто слишком медлен и неудобен для разработчиков приложений.

Для решения описанной проблемы PostgreSQL предоставляет типы JSON и JSONB. Также существуют расширения zson, pg_protobuf и другие. Из этого доклада вы узнаете, как пользоваться описанными решениями, каковы их сильные и слабые стороны, и т.д. Также вы узнаете о связанных работах, которые сейчас находятся в процессе.

От разработчиков часто требуются результаты, которые трудно получить обычными SQL-запросами. К счастью, стандартом SQL предусмотрены мощные средства - общие табличные выражения (CTE) и оконные функции, который весьма расширяют круг возможного.

SQL является декларативным языком, что означает, что пользователь только формирует запрос, с база данных определяет, как его следует оптимально исполнять. CTE позволяют запросам быть более императивными, дают возможность организовать циклы и обработку иерархических структур, что обычно делается только в императивных языках.

Обычные SQL-запросы возвращают наборы строк, в которых одна строка не зависит от других. Оконные функции позволяют добавлять в запрос поля, значения которых зависят от других строк.

Этот мастер-класс поможет прикладным разработчикам в использовании CTE, что позволит перенести часть логики из приложения в SQL-код, и разъяснит возможности оконных функций и особенности их использования.

Видео

Часть I «Programming the SQL Way with CTE»

Часть II «Postgres Window Magic»

Хранение бинарных данных в таблицах базы данных иногда является хорошим решением для конкретного проекта. Но иногда, в силу изменения условий или недостаточной проработки решения, такое хранение становится настоящей головной болью. И даже если есть понимание, как и где нужно разместить такие данные, переход к новым решениям зачастую очень не прост, часто требуется доработка в прикладном коде и останов системы для миграции. В докладе представляется частное решение подобной проблемы. Разработанный extension позволяет освободить базу от таких данных, перекладывая бинарные данные в хранилище Ceph и не только. Причем прозрачно для приложений.

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum. По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам vacuum, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про вакуум. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум - главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.