PGConf.Russia 2024

Диапазонные типы в Postgres

После того, как импортозамещение состоялось, можно немного перевести дух и заняться дальнейшим развитием нашего приложения. При этом оказывается, что Postgres - это не упрощенная версия Oracle, как могло показаться некоторым в процессе миграции, а самобытная СУБД, заметно его превосходящая во многих вопросах.

Поговорим о диапазонных типах - одном из бриллиантов в короне Postgres, про которые, как оказалось, знают далеко не все разработчики.

Диапазонные типы позволяют эффективно решать задачи, которые в реляционной модели традиционно решались довольно громоздко; например, ведение календарей событий или объектов, поддержка версионности объектов, поиск перекрывающихся или покрывающих диапазонов, построение огибающей для системы ограничений, проверка выполнения сложных диапазонных условий и т.п.

В докладе рассматривается решение нескольких типовых для диапазонных типов задач, что может быть полезно при проектировании новых и развитии существующих приложений.

Greenplum: командный центр вместо pg_stat_statements

В greenplum используется отличный от PostgreSQL подход для сбора статистики выполнения запросов: вместо pg_stat_statements - командный центр. Командный центр - отдельное приложение. А значит нет необходимости хранить статистику в разделяемой памяти. Но нужно отправлять ее отдельному процессу. Расскажу: - как мы его реализовали; - почему использование grpc в postgreSQL - плохая идея и с какими еще проблемами мы столкнулись; - какие хуки было бы неплохо добавить в postgreSQL; - как не тормозить на отправке данных; - какие новые возможности появляются у отдельного приложения.

Как начать контрибьютить в Postgres: моя версия

В докладе я расскажу как работает сообщество Postgres-а. Как начать разработку, как сообщить об ошибке, как вести коммуникацию и как функционирует экосистема.

Что в черном ящике? Или как помочь разработчику понять, что требует оптимизации в БД

Всем нам хочется быть немножко Шерлоками и расследовать интересные и запутанные дела. Жизнь, однако, вносит свои коррективы и большинство задач на выходе имеют банальные решения вроде - добавьте индекс по такому-то полю. Обилие баз и команд приводит к постоянному фону таких задач. Ситуацию усложняет повсеместное использование всякого рода ORM. И сами разработчики и ORM, зачастую не особенно беспокоятся вопросами эффективного доступа к данным (построение запросов, наличие и оптимальность состава индексов итд). В докладе рассматривается инструмент мониторинга и анализа состояния баз данных Postgres созданный на основе Grafana. Особенно подробно рассмотрены части, которые помогают разработчикам самостоятельно понять, где и каким образом образуются слабые места в его взаимодействии с базой.