title

text

Олег Бартунов
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
Никита Глухов
Никита Глухов Postgres Professional Разработчик
14:00 07 февраля
45 мин

"Умное" индексирование jsonb

PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

Материалы к докладу

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Андрей Литуненко
    Андрей Литуненко 2ГИС Программист
    45 мин

    Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL

    В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

    Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

    Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

  • Виктор Егоров
    Виктор Егоров Data Egret DBA
    45 мин

    Сравнительный обзор архитектуры PostgreSQL и ORACLE

    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!

  • Дмитрий Шитов
    Дмитрий Шитов ООО "ЦТП" специалист
    22 мин

    Хроники 1Сников: миграция с Windows+1С+PostgreSQL на Linux+1C+PostgreSQL

    Во что может вылиться желание не платить за винду 1С-нику? Есть ли жизнь без COM-а (консоли сервера 1С нет, но есть RAS; ODBC из 1С как вызывать)? Гарем постгресов, адресация и нюансы. i9-7900x и Linux, жизнь без turboboost 3. Планирование дисковых ресурсов. Как побороли падения OC CentOS.

  • Михаил Тюрин
    Михаил Тюрин ИТ предприниматель предприниматель
    Константин Евтеев
    Константин Евтеев X5 FoodTech Главный архитектор
    45 мин

    Кейсы использования логической репликации для восстановления данных в PostgreSQL 10

    В Avito объявления хранятся в базах данных PostgreSQL. При этом уже на протяжении многих лет активно применяется логическая репликация. С помощью неё успешно решаются вопросы роста объема данных и количества запросов к ним, масштабирования и распределения нагрузки, доставки данных в DWH и поисковые подсистемы, межбазные и межсервисные синхронизации данных и пр.

    Но ничего не бывает "бесплатно" - на выходе мы имеем сложную распределенную систему. Отказы оборудования - это норма, к ним нужно быть готовым. Можно найти много примеров конфигурации логической репликации и success stories ее использования, при этом практических примеров по восстановлению после аварий почти нет, не говоря уже про готовые инструменты. За годы эксплуатации репликации PgQ мы наработали обширный опыт, многое переосмыслили, реализовали собственные надстройки и расширения для восстановления и согласования данных после аварий в распределенных системах обработки данных.

    В докладе мы покажем, как наш опыт можно переложить на новую подсистему логической репликации в 10-ке. В текущей реализации это нетривиальные решения – остается ряд вопросов для комьюнити, сводящихся к реализации простых механизмов восстановления - таких же простых как и настройка репликации в 10-ке.