GPU-версия PostGIS и индекса GiST
В рамках данного доклада мы представим GPU-версию PostGIS и индекса GiST, которую мы разработали в качестве новой функциональности PG-Strom.
Сегодня наши устройства (например, мобильные телефоны) динамически генерируют геолокационные данные. Это часто используют для маркетинга на основе местоположения устройства, доставки push-уведомлений, оповещения о чрезвычайных ситуациях, и так далее. Люди часто используют технологию GIS для получения данных о пользователях, находящихся в данный момент в данном месте. Даже если определения географических областей представляют собой сложные многоугольники, функции PostGIS могут генерировать правильные пересечения, однако это часто требует интенсивных вычислительных нагрузок. Графический процессор (GPU) был разработан для массовых параллельных вычислений с тысячами ядер на чип и более. Мы разработали расширение PG-Strom для частичного выполнения SQL-запросов на устройствах GPU. В новом релизе PG-Strom v3.0 будет добавлена поддержка для нескольких функций PostGIS и GiST-индексов для выполнения ресурсоёмких вычислений с обработкой геолокационных данных.
В рамках этого доклада мы расскажем о создании этой технологии, её использовании, реализации и представим результаты сравнительного тестирования для GPU-версии PostGIS и GiST-индекса.
Другие доклады
-
90 мин
Игорь Косенков Postgres Professional Администратор БДОтказоустойчивый кластер PostgreSQL с помощью crmsh
В некоторых дистрибутивах ОС отсутствует утилита настройки pcs для создания отказоустойчивого кластера PostgreSQL. В этом случае нам поможет утилита crm из пакета crmsh. Она сложнее в использовании, но такая же мощная и эффективная.
В своем мастер-классе я покажу, как этой утилитой пользоваться, а также настрою отказоустойчивый кластер в разных конфигурациях.
-
22 мин
Алексей Фадеев Sibedge Старший разработчик .NET, евангелист Postgres.Multicorn Foreign Data Wrapper против plpython
Технология Multicorn позволяет разрабатывать FDW на языке Python, что гораздо проще и быстрее создания FDW на языке C. Однако есть и обратная сторона, Multicorn FDW хорошо работают с примитивными условиями WHERE, но на чуть более сложных случаях возникают трудности, про которые я расскажу. Случаи будут рассмотрены на примере моего Multicorn FDW для получения данных OpenStreetMap. Так же я покажу примеры использования одного и того же кода в Multicorn FDW и функции на plpython, в том числе сравнение производительности. В заключение поделюсь своими выводами, когда лучше использовать plpython, а когда Multicorn FDW.
-
45 мин
Robert Haas EnterpriseDB Вице-президент, руководитель исследований в сфере СУБДПовреждение данных: как его избежать, обнаружить и обеспечить восстановление
Повреждение данных в PostgreSQL может происходить по ряду причин, в числе которых аппаратные ошибки, программные сбои и ошибки пользователя. В данном докладе я расскажу о своём опыте работы с повреждёнными базами. В частности, я упомяну о частых причинах повреждения данных в базе, среди которых процедурные ошибки при снятии резервных копий или восстановлении из них. Также я остановлюсь на частых последствиях повреждения данных в базе - например, ошибках, которые говорят о несоответствии между таблицей и ее индексами либо таблицей и TOAST-таблицей. Также я уделю некоторое внимание техникам, которые используют для восстановления базы или исправления ошибок после повреждения данных, в том числе моему опыту использования pg_resetxlog. Основой для данного доклада послужили реальные кейсы, с которыми я сталкивался в ходе работы с клиентами EnterpriseDB. Надеюсь, что они будут полезны разработчикам PostgreSQL для возможных улучшений этой СУБД, а пользователи получат представление о том, как избежать повреждения данных, обнаруживать его, если оно произошло, и справляться с ним.
-
45 мин
Daniel Westermann dbi services Principal ConsultantКак переносить данные из Oracle в PostgreSQL и обратно
Использование PostgreSQL стало обычным делом во множестве организаций. В большинстве случаев PostgreSQL устанавливают в дополнение к уже имеющимся СУБД Oracle, и довольно скоро возникает закономерный вопрос: как перебрасывать данные из Oracle в PostgreSQL и наоборот? Давайте перенесёмся в прошлое, в март 2001, когда вышло новое расширение SQL стандарта, определившее общие принципы создания API для управления внешними данными: SQL/MED (ISO/IEC 9075-9:2008). Сообщество PostgreSQL довольно быстро создало фреймворк для использования рекомендаций стандарта в виде так называемых обёрток сторонних данных (foreign data wrappers). Это случилось в 2011 с выходом PostgreSQL 9.1. С тех пор число обёрток сторонних данных постоянно растёт. Сегодня благодаря им PostgreSQL может интегрировать данные почти из любого внешнего источника, будь то обычные файлы, другие реляционные СУБД или даже неструктурированные данные. В рамках этого доклада мы рассмотрим обёртку сторонних данных для Oracle и то, как её можно использовать для получения данных из Oracle в PostgreSQL. Однако обратное тоже верно: данные из PostgreSQL также можно отправить в Oracle, и это может быть важно для соблюдения требований. Обещаю, что в докладе будет две части: слайды и много демонстраций.