Шардман - естественный подход к шардингу в PostgreSQL

Объем данных, с которым работают современные корпоративные и интернет системы, постоянно растет. При этом все сложнее становится иметь и синхронизировать несколько копий данных в разных системах. Возникает необходимость работать с большими объемами данных непосредственно в транзакционной СУБД, Часто такое требование накладывает и логика приложений, которым необходимы результаты в реальном времени. В докладе рассмотрим какой может быть универсальная распределенная транзакционная СУБД. Разберем такие аспекты как типы нагрузки и их приоритизация, динамическое выделение ресурсов, уровень консистентности. Расскажем на каких инструментах в PostgreSQL можно построить такую систему, что у нас уже получилось и какие задачи еще предстоит решить.

Бесшовная оптимизация запросов PostgreSQL, версия 2.0

Существует два способа анализировать SQL-запросы:

1. На макроуровне: в этом случае мы анализируем рабочую нагрузку как единое целое (есть три основных подхода: использование метрик из pg_stat_statements или аналогичного модуля, анализ логов с помощью pgBadger или другого похожего решения и запрос выборки в представлении pg_stat_activity).

2. На микроуровне: в этом случае мы погружаемся в детали исполнения одного конкретного запроса (тут главную роль играет команда EXPLAIN).

Между этими двумя подходами есть немало "белых пятен", которые обнаруживаются с ростом нагрузки. Главные проблемы:

• Нужно переключаться между макро- и микроуровнем без больших накладных расходов.
• Требуется надёжная проверка гипотез относительно возможных оптимизаций.
• Есть необходимость минимизации рисков при развёртывании новой функциональности.

Чтобы справляться с этими задачами в растущем проекте, требуется продвинутый опыт в качестве администратора баз данных, и – иногда – интуиция. Также могут помочь новые инструменты, которые (к счастью для нас!) не так давно начали появляться.

В рамках данного мастер-класса мы разберёмся, как можно настроить процесс беспроблемной и бесшовной оптимизации SQL-запросов в вашей организации: а) какие инструменты следует выбрать в вашем конкретном случае? б) как эффективно заполнить вышеупомянутые пробелы в сфере анализа запросов?

Postgres и искусственный интеллект в современном мире

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.

Новости и роудмап СУБД Postgres Pro

Сооснователь Postgres Professional расскажет о работе компании над СУБД Postgres Pro, опишет её отличия от PostgreSQL и обозначит направления её дальнейшего развития.