PGConf.Russia 2022

Лет 7 назад я пришёл от разработки под Windows к непреодолимому желанию дописать некоторые части PostgreSQL. В этом докладе я бы хотел рассказать о деталях вещей, которые были мне не очевидны, когда я начал работать с исходным кодом, системой сборки и тестирования PG. Я собираюсь говорить о самых простых вопросах - рутинные задачи IDE, навигация, сборка и всё такое. И совсем не претендую на какой-то истинный путь. Возможно, что-то покажется совсем проблемами чайников :) Я был бы рад, если бы другие разработчики тоже поделились секретами своего разработческого быта. Можем устроить обсуждение grep vs IDE :)

В докладе я расскажу о новом методе для быстрого создания GiST индекса в PostgreSQL 14, какие проблемы были выявлены при добавление поддержки нового метода в PostGIS и как они будут решены в будущем. Так же в докладе будет обзор нововведений PostGIS 3.2.

Традиционные дисковые базы данных имеют врожденное физическое ограничение по сравнению с In-Memory СУБД в виде подсистемы хранения, которая даже в случае All-Flash NVMe на порядки более медленная, чем оперативная память CPU. Это особенно критично для развития приложений бизнес-аналитики и OLAP-сценариев на дисковых СУБД. Есть достаточное количество примеров ускорения традиционных СУБД, в том числе и PostgreSQL, которые мы рассмотрим, и предложим новый, Storage-центричный подход к аппаратному ускорению дисковых баз данных.

Одной из задач современной базы данных является задача хранения больших значений. Само по себе хранение больших значений не представляет собой особых сложностей, но оперирование такими значениями или полями представляет собой нетривиальную задачу. PostgreSQL может предложить несколько вариантов сохранения больших значений, но все они обладают теми или иными недостатками. Как ответить на этот вызов? Наш ответ в докладе - как хранить большие и сложные значения и как с ними оперировать.