VOPS: Векторное расширение Постгреса
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.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Александр Коротков Postgres Professional Руководитель разработкиCredereum – Postgres с поддержкой блокчейн
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.
-
180 мин
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientistМастер-класс: продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python
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.
-
45 мин
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
Александр Коротков Postgres Professional Руководитель разработки
Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQLЧто нам ждать в PG 11?
10-я версия получилась богатой на новые фичи, но что же нас ожидает в новой 11 версии?
Мы расскажем последние новости из мира разработчиков постгреса, а именно: новые фичи, улучшения и развитие старых, прорывные разработки. Не все из них видны простому пользователю, но мы постараемся представить разработки ядра постгреса в простом и доступном виде.
-
22 мин
Камиль Исламов Stickeroid Ai CTOPostgreSQL и MQTT в качестве системы обработки IoT данных
MQTT - это эффективный протокол обмена данными для IoT устройств. Построенная с помощью доработанного EMQTT плагина, архитектура IoT проекта использует PostgreSQL в качестве центра обработки и хранения данных, поступающих от сенсоров в реальном времени. В докладе будет представлен пример решения программно-аппаратной платформы IoT, реализованного на базе протокола MQTT, где PostgreSQL выполняет ключевые функции, обеспечивая оперативный учёт, сбор и хранение данных от распределённой сети IoT устройств.