PGConf.Russia 2021

Сжатие протокола PostgreSQL уже длительное время обсуждается в сообществе. За это время было высказано и протестировано множество различных гипотез, а патч на сжатие получил большое количество изменений и улучшений. В этом докладе я рассмотрю различные подходы, протестированные в ходе реализации сжатия протокола, а также расскажу про текущий статус.

Я не буду вас учить, как строить БД, как писать запросы и т.д. В этом докладе мы с вами поговорим про драйвера Python, как вообще можно использовать PostgreSQL в Python, какие инструменты для этого есть в синхронном и асинхронном мире, и почему так сложилось. Будем разговаривать про такие библиотеки Python, как: aiopg, psycopg2, asyncpg, pgbouncer, ну и, конечно же, как это все дружит с Postgres.

Расширение pg_profile предназначено для анализа исторической нагрузки в базах данных Postgres. Его главной особенностью является экстремальная простота установки и использования - оно не требует для работы ничего кроме самой СУБД и любого планировщика заданий. Расскажу о новых возможностях расширения pg_profile и о новых статистиках, доступных в Postgres 14. У pg_profile есть расширенная версия, доступная в базах данных PostgresPro, главным образом, она отличается поддержкой расширения pgpro_stats. Расскажу какие дополнительные возможности это дает. Кроме того, обсудим некоторые существующие проблемы и перспективы дальнейшего развития Postgres в части мониторинга потребления ресурсов.

Что может быть важнее скорости в вопросе загрузки данных в базу? Миграция данных одна из самых востребованных функций в DBeaver, поэтому вопрос производительности стоял для нас очень остро, причем не только в применении для PostgreSQL, но и для Greenplum, Redshift и других баз, основанных на Postgres. Мы готовы поделиться маленькими секретами, как ускорить загрузку данных в 10, 100, 1000 и даже 10 000 раз без всякой магии.