MobilityDB: расширение PostgreSQL для управления мобильными данными
В ходе доклада мы представим MobilityDB - расширение PostgreSQL, которое раздвигает границы системы типов в PostgreSQL и PostGIS на абстрактные данные для адекватного представления изменяющихся данных об объектах. Эти типы данных могут представлять эволюцию во времени значений некоторого типа элементов, называемого базовым темпоральным типом. Например, темпоральный целочисленный тип данных может использоваться для демонстрации изменения во времени количества сотрудников департамента. В данном случае базовым типом данных будет целочисленный или темпоральный целочисленный. Аналогично, темпоральный тип данных с плавающей точкой может использоваться для записи изменения во времени температуры в помещении или местоположения автомобиля по GPS-координатам. Темпоральные типы данных оказываются полезны, поскольку для работы многих приложений, например, мобильных, принципиально необходимо обрабатывать изменяющиеся во времени величины.
В расширении MobilityDB темпоральные типы данных основаны на булевых, целочисленных, с плавающей точкой и текстовых типах данных от PostgreSQL, а также на геометрических и географических типах данных от PostGIS (ограниченных размерностью 2D или 3D). MobilityDB соответствует действующим стандартам по перемещаемым объектам OGC http://www.opengeospatial.org/standards/movingfeatures, в частности, OGC Moving Features Access, в котором определены операции, применимые к изменяющимся во времени геометриям.
Для проведения разноообрзаных операций над темпоральными типами данных доступен богатый набор функций и операторов. В общем случае они разделюятся на три типа:
- Пожизненные функции и операторы: операторы над базовыми типами (такие как арифметические операции над целыми числами и числами с плавающей точкой, пространственные отношения и расстояния для геометрий) интуитивно обобщаются на случай изменяющихся во времени значений. Пространственно-темпоральные функции в MobilityDB обобщают пространственные функции PostGIS как для геометрических, так и для географических типов данных, к примеру для "ST_Intersection". На базовом уровне, MobilityDB принимает в расчет аспект темпоральности и делегирует обработку пространственных данных в PostGIS.
- Темпоральные функции и операторы обрабатывают изменяющиеся во времени размерности величины, которая может представлять собой единичное значение, диапазон значений, массив значений или массив диапазонов. Примерами являются функции периодов, которые ограничивают темпоральный тип заданным массивом временных диапазонов, а также функции продолжительности, которые извлекают время определения значения величины.
- Пространственно-темпоральные функции и операторы - в эту категорию попадают все остальные функции. Примеры: speed(tgeompoint/tgeogpoint), azimuth(tgeompoint/tgeogpoint), maxValue(tfloat/tint), взвешенное по времени среднее twAvg(tfloat) и т.д.
Как GiST, так и SP-GiST индексы были расширены для поддержки темпоральных типов данных. Индекс GiST реализует R-дерево для темпоральных численно-буквенных типов данных, а TB-дерево - для темпоральных координат. Индекс SP-GiST реализует Quad-дерево для темпоральных численно-буквенных типов данных, а Oct-дерево - для темпоральных координат. Подход, использованный в MobilityDB при разработке SP-GIST индекса, позволил нам добавить индексы SP-GIST для двумерных, трехмерных и n-мерных геометрий в PostGIS.
Доступны два типа числовых функций аггрегирования. В дополнение к традиционным функциям min, max, count, sum, and avg, теперь есть и их оконные версии (также известные как кумулятивные). Для заданного промежутка времени w, оконная аггрегативная функция вычисляет значение функции в момент времени t, принимая в расчет значения на интервале [t − w, t]. В противоположность стандартной аггрегации, темпоральная аггрегация может возвращать результат большего размера, чем входящие данные. По этой причине темпоральные функции аггрегирования были подвергнуты жесткой оптимизации, чтобы обеспечить их эффективную работу.
В MobilityDB также есть предварительная реализация функций сбора статистики и селективности для темпоральных типов данных.
С точки зрения размера, расширение состоит из 67k строк кода на C, 19k строк SQL кода и 67k строк модульных тестов SQL. В нем определены 40 типов, 2300 функций и 1350 операторов.
В ходе доклада будет проиллюстрирована пространственно-темпоральная концепция и модель данных для темпорального типа. Кратко остановимся на основных компонентах MobilityDB: индексах, аггрегировании, функциях и операторах, а также SQL-интерфейсе. Рассказ будет дополнен примерами запросов и практических случаев использования. Также будет рассказано о текущем статусе проекта MobilityDB и планируемых разработках.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Джошуа Дрейк Command Prompt, Inc. Pioneer
Производительность и эксплуатация Postgres
Когда вы оптимизируете Postgres, обычно вопросы эксплуатации оказываются задвинуты на обочину. Каким образом наладить autovacuum? Почему bloat? Из-за чего я получаю IO spikes? Как мне заставить RDS правильно себя вести?! Почему коммиты при репликации происходят так медленно? Ответ на все эти вопросы лежит в понимании взаимосвязи между надлежащей эксплуатацией Postgres и его производительностью. Приглашаю присоединиться к увлекательному 3-часовому путешествию по хитрому миру отладки Postgres!
-
Александр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директорРустам Абдрахимов ООО Форс-Телеком Главный эксперт
Live Universal Interface (LUI) - средство коллективной разработки WEB-интерфейса прикладных систем для Postgres
В нашей компании разработан программный продукт Live Universal Interface (LUI), - инструмент для быстрого создания и изменения унифицированных экранных форм для WEB-браузеров без компиляции программного кода, при этом достаточно знать только SQL.
LUI нацелен на сегменты В2В, В2G, G2C и B2C, и предназначен для использования в системах биллинга, управления финансами, учета и контроля производства, где необходимо решать, в первую очередь, функциональные задачи, а не демонстрировать излишние графические элементы.
Коллективная разработка обеспечивается хранением всего объема наработок в базе данных, которая может располагаться как на корпоративном сервере, так и в «облаке» на сторонней площадке.
-
Дмитрий Юхтимовский Gilev.ru технический лидер
Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG)
Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG):
- Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
- Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
- Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.
-
Александр Смолин Красноярский ИВЦ - СП ГВЦ - ОАО "РЖД" Программист 1 категории
Настройка и профилирование виртуальной инфраструктуры VMware для интенсивного ввода/вывода PostgreSQL
Виртуализация в компаниях стала альтернативой консервативного подхода "одна задача - один сервер", позволяющая эффективно использовать аппаратные ресурсы, централизованно управлять серверной инфраструктурой, экономить электроэнергию и ресурсы на охлаждение. В докладе рассказывается о настройке среды VMware для интенсивного ввода-вывода PostgreSQL и инструментах профилирования виртуальной инфраструктуры для контроля производительности и устранения выявленных проблем.