Управление данными подвижных объектов с MobilityDB

MobilityDB - это расширение PostgreSQL and PostGIS для работы с движущимися объектами. В нём определяются типы данных и функции для полноценной работы с геопространственными траекториями. Основной тип данных - tgeompoint (темпоральная геометрическая точка). Она представляет собой полную траекторию движения точки - автомобиля, птицы или человека. Функция speed(tgeompoint) вычисляет скорость точки как функцию времени, в форме tfloat (темпоральное число с плавающей точкой). Подобным образом в MobilityDB определяется 6 темпоральных типов и около 300 функций. Благодаря этому, MobilityDB представляет собой весьма функциональную платформу для управления подвижными данными.

В этом мастер-классе Вы:

• узнаете о базах данных подвижных объектов
• напишете SQL запросы для MobilityDB для изучения базы траекторий объектов
• ознакомитесь с типами данных, функциями и индексами MobilityDB.

Продвинутые техники pg_upgrade

На сегодняшний день утилита командной строки pg_upgrade является наиболее популярным инструментом для обновления между мажорными версиями Postgres. Однако помимо достоинств, у неё есть и известные проблемы. Одна из наиболее критичных: что делать, если произошёл сбой? Цель данного доклада - раскрыть те маленькие секреты, благодаря которым любой из слушателей сможет существенно улучшить процесс выполнения обновлений.

Мы начнём с обсуждения базового режима фунционирования pg_upgrade. Потом мы изучим то, что позволяет обновить многотерабайтный кластер за считанные минуты. В конце мы обсудим те самые ситуации сбоя, которых все боятся, а также разберёмся, что делать в случае их возникновения, чтобы обрести уверенность и определённость.

Список подтем доклада приведён ниже:

• Как работает pg_upgrade? Общая картина
• О pg_upgrade (вызов из командной строки)
  • аргументы и опции

• Пошаговое выполнение обновления
• О репликации на основе РОЛИ
  • с атрибутом REPLICATION
  • с атрибутом LOGIN

• Опции для обновления: копирование или жёсткие ссылки?
• Что делать после обновления?
  • о производительности
  • об анализе
  • о команде REPACK
  • о переиндексации

• Когда что-то идёт не так, и точка невозврата уже пройдена (пройдена ли?)
• Обновляем РЕПЛИКУ
  • Метод по умолчанию: pg_basebackup
  • Продвинутый метод:
    • - используем rsync
    предупреждение: закольцовка vacuum

Ускорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM

Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.

До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.

В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.

Сколько нужно инженеров, чтобы скобки заработали?

Недавно появившийся в PostgreSQL, jsonb subscripting не выглядит так же захватывающе, как другие улучшения в jsonb. Но те изменения, которые видны пользователю - всего лишь верхушка айсберга. Как много людей было вовлечено в разработку, и какие решения были сделаны в дизайне? Как много времени это заняло, и какие хорошие/плохие идеи существуют для продвижения патча? Эти и несколько других вопросов будут целью это презентации.