Темпоральные типы и их использование
Я пересмотрел за жизнь много всякого кода, и очень часто встречал некоторый разнобой в обработке дат и времени: то у сторон не сходились отчеты за месяц, то суточные отчеты получались разные в Москве и Сан-Франциско, то еще чего-нибудь в таком же роде. Это не сказать чтобы сильно страшно, но довольно утомительно. Причина такого рода проблем всегда была связана с неаккуратной обработкой дат и времени. Тому, как этого можно постараться избежать, и посвящен мой доклад.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
22 минДДенис Волков Яндекс Разработчик
SPQR - легковесное шардирование
Stateless Postgres Query Router - новая система для роутинга запросов по диапазоном. Система написана на Go и стремится решить проблемы OLTP шардирования. Также система предполагает управление перемещением данных между шардами.
-
45 мин
Егор Рогов Postgres Professional экспертИзнанка «PostgreSQL изнутри»
Книга. Обычно читатель видит лишь конечный продукт — то, что напечатано на бумаге или открывается на экране монитора. А я предлагаю посмотреть изнанку своего недавно вышедшего труда «PostgreSQL изнутри». Приходите, если вам интересно, зачем автору писать скрипты, менять исходный код Постгреса и программировать картинки.
-
45 мин
Александр Никитин ЗАО ЦФТ Администратор баз данныхАпдейты? Да кому нужны ваши апдейты?!!
Поговорим про то как можно изменить записи в БД без апдейтов, спустимся на самый нижний из всех возможных уровней, посмотрим, что может случиться, если вносить изменения в файлы данных в разных режимах работы.
-
45 мин
Михаил Цветков эксперт экспертУскорение баз данных нетрадиционными методами
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.