Автоматическое инкрементальное обновление материализованных представлений
Материализованное представление служит для хранения результатов запросов определения представления в БД, чтобы добиться более быстрого ответа на запрос. Однако данные в представлении устаревают после изменения базовых таблиц. Следовательно, для поддержания актуальности содержимого необходимо обновлять представление. В PostgreSQL есть команда REFRESH MATERIALIZED VIEW для обновления материализованного представления, но эта команда вычисляет его содержимое с нуля, что неэффективно в случаях, когда изменяется только небольшая часть базовой таблицы.
Инкрементальное обновление представлений (IVM) - это метод эффективного обновления материализованных представлений, который вычисляет и применяет к материализованным представлениям только инкрементальные изменения вместо повторного вычисления. Эта функциональность требуется для быстрого обновления материализованных представлений, но еще не реализована в PostgreSQL.
Поэтому мы разработали IVM для PostgreSQL и предлагаем реализовать его в качестве основной функции. Патч сейчас обсуждается в списке рассылки hackers. Наша реализация делает возможным автоматическое инкрементальное обновление материализованных представлений при изменении базовой таблицы. Вам не нужно писать собственную триггерную процедуру для обновления представлений. После продолжительной работы нашей команды текущая реализация IVM поддерживает некоторые возможности аггрегации, подзапросы, соединение одной таблицы (self-join), внешние соединения (outer join) и CTE (предложения WITH) в запросе определения представления. Результат оценки производительности с использованием запросов TPC-H показывает, что наша реализация IVM может обновлять материализованное представление в 200+ раз быстрее, чем повторное вычисление с помощью команды REFRESH.
В данном докладе мы опишем нашу реализацию IVM и ее возможности.
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Daniele Varrazzo Codice Lieve Директорpsycopg3: как Питон полюбил Постгрес
На сегодняшний день Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире. Он прост в изучении и использовании и легко совместим с любыми известными сервисами и протоколами. psycopg2 - наиболее часто используемый драйвер PostgreSQL для Python: он обеспечивает хорошую производительность и делает взаимодействие между ЯП и СУБД максимально удобным.
За последние годы Python существенно изменился, и его первоклассная поддержка асинхронного программирования меняет способ написания новых программ. В PostgreSQL также было внесено множество изменений, поэтому требуется новое поколение драйвера, который позволит питонистам использовать все возможности Postgres по максимуму.
psycopg3 - это новое поколение наиболее часто используемой библиотеки-адаптера Python-PostgreSQL: она предлагает знакомый интерфейс и удобный процесс обновления, кроме того, она спроектирована для получения максимальной производительности от базы данных и ЯП: она поддерживает асинхронное программирование, связываемые переменные (prepared statements), двоичные параметры.
psycopg3 также экспериментирует с инновационной поддержкой JSONB и конвейерной обработкой запросов! Приходите и узнайте, что нового происходит на стыке вашего любимого языка программирования и базы данных!
-
45 мин
Dimitri FontaineАрхитектуры с Postgres в продакшне
При использовании PostgreSQL в продакшне крайне важно реализовать стратегию высокой доступности. В случае с сервисом БД требования к высокой доступности будут касаться как самого сервиса, так и набора данных.
В рамках данного доклада мы попробуем определить потребности вашей конкретной продакшн-среды в высокой доступности и постараемся выполнить необходимые требования с использованием открытых бесплатных инструментов, разработанных для PostgreSQL. В частности, мы рассмотрим многие возможности, которые можно реализовать для Postgres, чтобы превратить его из обычного набора инструментов в реально работающий. Что это означает в контексте высокой доступности? Как выполнить эти требования?
-
22 мин
Александр Любушкин ООО "ФОРС Телеком" Технический директор
Юлия Голубева ООО "ФОРС Телеком" Ведущий экспертНовое развитие LUI (Live Universal Interface) - LUI4ORA2PG, инструмент миграции
В докладе будет рассказано о новом инструменте миграции прикладных систем из среды Oracle в среду Postgres. Инструмент разработан на основе средства ora2pg (Gill Darold) и отечественного средства разработки приложений LUI. О LUI делались доклады на конференциях в 2019-м и 2020-м годах:
-
180 мин
Álvaro Hernández OnGres FounderКак преобразовать Postgres в облачную платформу
Сводится ли развёртывание Postgres на Kubernetes к простой перераспаковке в контейнере? Или Postgres может использовать другой cloud-native софт для более качественной интеграции с K8s? Мы поговорим об этом на данном мастер-классе и продемонстрируем несколько примеров на StackGres:
- Как преобразовать Postgres в контейнер без инициализации с несколькими контейнерами-"прицепами" для создания пула соединений, резервного копирования, агентов и т.п.
- Определение высокоуровневых CRD в качестве единого API для взаимодействия с Postgres оператором.
- Использование авторизации на основе K8s RBAC для аутентификации пользователя веб-интерфейса управления.
- Использование Prometheus для мониторинга; сборка узла, использование экспортёров и Postgres, и PgBouncer.
- Проксирование трафика Postgres traffic через Envoy. Завершение работы Postgres SSL с помощью плагина Envoy, который также экспортирует метрики "проводного" протокола в Prometheus.
- Использование Fluentbit для сбора логов Postgres и их пересылки в Fluentd, который хранит их в централизованной постгрессовой базе данных.
Во время мастер-класса вы сможете повторить все действия на собственном Kubernetes-кластере и с лёгкостью пройти путь от новичка до профи в Postgres на Kubernetes! Вы сможете создавать собственный Postgres-as-a-Service на Kubernetes всего за несколько минут!