PGConf.Russia 2018

В последние шесть месяцев я работал с массивным OLAP окружением, охватывающим порядка 400TB данных. Приходите и узнайте, как мы заставили это все работать, с какими трудностями сталкивались и какие навыки нам потребовались.

Этот доклад будет иметь мало общего с докладом про 10TB и выше, так как среды данных значительно отличаются. Мы рассмотрим эффективность аналитики, выравнивание данных, причины для разработки расширений на С, перемещение данных между серверами в нескольких центрах обработки данных.

Доклад рассмотрит следующие компоненты СУБД PostgreSQL, сравнивая архитектурные решения с СУБД ORACLE:

1. Что представляет из себя экземпляр работающей базы, какие процессы присутствуют и за что они отвечают?
2. Какими структурами оперирует база?
3. Механизм отказоустойчивости.
4. MVCC механизм и возможности восстановления базы.
5. Хранение базы на физических носителях.

Каждое из рассматриваемых решений будет оценено с точки зрения накопленного опыта работы в выбранных СУБД, удобства администрирования и доступных способов развития в будущем.

Доклад будет интересен:

• пользователям PostgreSQL, т.к. позволит взглянуть на другую СУБД и её особенности;
• администраторам PostgreSQL, т.к. ORACLE предлагает большие административные возможности, которые могли бы быть реализованы и в Postgres;
• разработчикам PostgreSQL, т.к. Postgres активно развивается и этот доклад может задать новые направления развития;
• желающим перейти с ORACLE (или другой СУБД) на проекты с открытым исходным кодом, т.к. доклад продемонстрирует возможности открытой СУБД Postgres в сравнении с коммерческим продуктом, в котором Postgres выглядит очень достойно!

С необходимостью завести в корпоративном IT-ландшафте аналитическую СУБД сталкивается большинство компаний, чей бизнес так или иначе затрагивает информационные технологии. В докладе я расскажу о самых главных нюансах развёртывания и эксплуатации распределённой аналитической open-source СУБД, основанной на PostgreSQL - Greenplum, разберу типичные ошибки при её использовании, приведу best practices и обращу внимание на тонкие места.

Соединяем доказуемость и неизменяемость блокчейна с производительностью и эффективностью традиционных СУБД.

Технология блокчейн имеет ряд уникальных свойств, среди которых есть доказуемость и неизменямость. Каждая транзакция в блокчейне имеет цифровую подпись своего автора, которая может быть проверена любым участником сети. Кроме этого, однажды попавшие в блокчейн данные уже не могут быть изменены в дальнейшем. Тем не менее, для большинства современных информационных систем запись всех данных в публиный блокчейн оказалась бы слишком дорогой.

Credereum – это платформа, которая позволяет создавать и поддерживать базы данных, содержимое и история которых доказуемы и неизменяемы, без принесения в жертву производительности и эффективности традиционных СУБД. Благодаря Credereum владелец базы данных может доказывать корректность результатов запроса, а пользователи могут их проверять. Владельцу базы данных не обязательно раскрывать всё содержимое базы данных или всю историю транзакций для того, чтобы доказывать корректность результатов отдельного запроса к базе данных. Таким образом, база данных Credereum подходит и для хранения приватной информации. Credereum использует передовые технологии, такие как децентрализованное облако и блокчейн с шардингом. Credereum – это зарождающаяся тенология приватных и доверенных баз данных.

Мы объясним, почему PostgreSQL является подходящей основной для проекта Credereum, а также расскажем, что потребовалось доработать в постгресе для поддержки цифровых подписей и криптографического хранилища данных.