PGConf.Russia 2018

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.

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.

В последнее время PostgreSQL все чаще используется для Enterprise. Наша компания Ingram Micro Cloud была одной из первых, кто сделал это. Мы уже много лет используем PostgreSQL в качестве основной СУБД для наших продуктов. В докладе мы хотим рассказать об эволюции нашего High Availability (HA) кластера PostgreSQL: как мы в сжатые сроки внедряли решение на pgpool-II, писали failover сценарии, тестировали Postgres-XL и придумывали необычные конфигурации Stolon. Немного поговорим о проблемах балансировки нагрузки, пуллинга соединений и бекапировании.

На мастер-классе будут рассмотрены: продвинутый анализ пространственных данных на чистом PostGIS, включая новейшие функции PostGIS; приведение в соответствие разных типов данных в PostgreSQL и Python (массивы в NumPy, таблицы в Pandas); секреты эффективной работы с инструментами и средами обработки данных (Jupyter, dataviz и др.); дальнейшее развитие с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.