Сайт использует файлы cookie для эффективной работы. Продолжая использование сайта, вы соглашаетесь с использованием нами файлов cookie. Принять!
Доклады (51) Мастер-классы (6) Доклады и мастер-классы

Daniele Varrazzo

Codice Lieve

Директор

Python для PostgreSQL: как его использовать и преуспеть в этом?

В рамках данного мастер-класса мы посмотрим, как обеспечить бесперебойную связь между Python и PostgreSQL. На практических примерах мы разберём, как подключиться к серверу, обеспечить обмен данными, управлять уведомлениями и транзакциями, передавая параметры безопасно и в понятной форме.

Мы рассмотрим psycopg2, наиболее часто используемую библиотеку-адаптер PostgreSQL для Python, а также анонсируем предстоящий релиз psycopg3: что останется прежним, что изменится, как лучше реализовать программу на Python, чтобы использовать PostgreSQL по максимуму.

Mahmoud SAKR

Université libre de bruxelles

Профессор

Esteban Zimányi

ULB

Профессор

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.

Игорь Косенков

Postgres Professional

Старший инженер-консультант

Отказоустойчивый 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.

Álvaro Hernández

OnGres

Основатель компании

Как 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!

Ibrar Ahmed

Percona LLC

Старший инженер-программист - консультант по PostgreSQL

Оптимизация производительности PostgreSQL

PostgreSQL - одна из лидирующих технологий среди СУБД с открытым исходным кодом. По умолчанию конфигурация PostgreSQL не подходит для конкретной рабочей нагрузки. Эта дефолтная конфигурация PostgreSQL рассчитана на то, чтобы пользователь мог запустить Postgres на любой системе, используя минимум ресурсов. Следовательно, установленный на высокопроизводительной машине экземпляр PostgreSQL в конфигурации по умолчанию не даст оптимальной производительности, потому что машина настроена так, чтобы использовать все доступные ресурсы. PostgreSQL предоставляет возможности для настройки СУБД под вашу рабочую нагрузку и характеристики вашего оборудования. Помимо PostgreSQL также можно настроить ядро Linux для оптимизации работы СУБД под нагрузкой. В рамках данного мастер-класса мы научимся настраивать некоторые параметры PostgreSQL и посмотрим, какой эффект даёт такая настройка. Однако основной акцент мы сделаем на том, как сконфигурировать Linux для улучшения производительности Postgres. Поскольку в ядре Linux так много параметров, которые можно настроить для более оптимальной работы PostgreSQL, я также поделюсь результатами сравнительного тестирования для разных значений некоторых параметров Linux.

Николай Самохвалов

Postgres.ai

Основатель компании

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?