PgConf.Russia 2019
PGConf.Russia – международная техническая конференция по открытой СУБД PostgreSQL, ежегодно собирающая более 500 разработчиков, администраторов баз данных и IT-менеджеров для обмена опытом и профессионального общения. В программе – мастер-классы ведущих мировых экспертов, доклады в три тематических потока, примеры лучшего опыта и разбор ошибок, гостиная разработчиков и блиц-доклады из зала.
Темы встречи
- PostgreSQL на переднем крае: большие данные, интернет вещей, блокчейн
- новое в PostgreSQL и вокруг: развитие PostgreSQL и его экосистемы
- PostgreSQL в реальных системах: архитектура, миграция, эксплуатация
- Использование PostgreSQL в платформе 1С
- PostgreSQL в геоинформационных системах (GIS)
Доклады
Архив докладов
-
Антон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель ИТВ ходе доклада хотелось бы поделиться опытом реализации BlockChain в реальной бизнес-задаче на базе 1С+PostgreSQL. Откуда возникла такая задача? От кого защищаем данные с помощью технологии? Как получать отчёт о целостности цепочки в десятки миллионов записей за считанные секунды?
-
Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директорPatroni становится де-факто стандартом для построения отказоустойчивых кластеров Постгрес.
В мастер-классе мы построим простой отказоустойчивый кластер из 3х нод на перечисленном стеке (на первый взгляд не выглядит простым).
Мы кратко познакомимся с архитектурой patroni, обсудим наиболее интересные параметры конфигураций.
Посмотрим как работает файловер и какими способами можно проинициализировать кластер.
После мастер-класса вы сможете запустить такой кластер с нуля, используя предоставленные плейбуки ansible.
-
Tatsuro Yamada NTT Comware Ведущий специалист по базам данныхПри OLAP и пакетной обрабокте данных часто наблюдается ситуация, что чем сложее запрос (содержит много джойнов, фильтров и аггрегативных функций), тем выше вероятность ошибок в оценке количества строк, в результате чего планировщик выбирает неэффективный план исполнения запроса.
Для того, чтобы решить эту проблему, я разработал инструмент под названием pg_plan_advsr - это расширение для PostgreSQL, которое исправляет ошибки оценки путем неоднократного возвращения в планировщик информации, собранной в ходе исполнения запроса.
Расширение содержит три фичи:
- Автоматическая оптимизация плана запроса за счет неоднократного возвращения информации о ходе выполнения запроса в планировщик.
- Сохранение всех выработанных при оптимизации планов запросов в таблицу истории.
- Создание и сохранение хинтов оптимизатора с тем, чтобы иметь возможность воспроизвести выработанные планы исполнения запросов в процессе настройки.
Я верифицировал эффективность pg_plan_advsr путем запуска join order benchmark (JOB) на PG 10.4, в ходе чего наблюдалось сокращение времени исполнения запроса до 50% от первоначального. Таким образом, расширение будет полезно пользователям, который хотят настроить планировщик для OLAP и пакетной обработки данных.
В ходе презентации я расскажу о следующие моментах:
- Принципы построения и архитектура pg_plan_advsr.
- Подробная информация о результатах тестирования JOB.
- Направления улучшений в будущем.
- Совместное использование расширений aqo и pg_plan_advsr together (экспериментальное).
-
Максим Вихарев Alytics Технический директорНа pgconf’17 я рассказывал про нашу велосипедную систему аналитики на основе PostgreSQL. После этого мы посматривали в сторону хадупов, s3, престо, друидов, вертики, пентахо и прочих страшил. А потом перестали cтрадать и сомневаться и просто добавили к постгресу готовые Greenplum и Clickhouse. Получив в итоге потрясающую скорость, простую миграцию, простое обслуживание, надежность и горизонтальное масштабирование, восстановление после сбоев в две команды, уменьшение костов на инфрастуктуру и широкие функциональные возможности за счет сочетания ANSI SQL, MPP и In-memory. Оставаясь в парадигме Open-source и полноценного SQL. В итоге у нас получилось то, что мы назвали GreenHouseSQL - наша внутренняя платформа данных полного цикла. В докладе вскроем простоту внутренностей решения и рассмотрим компоненты стека под микроскопом, расскажем об их достоинствах и недостатках, фишках начала работы с Greenplum, зачем нам Clickhouse, что осталось PostgreSQL'у и как вообще все это работает.
Фотографии
Архив фотографий