PGConf.Russia 2024

В 2023 году было анонсировано рекордное количество новых векторных баз данных. Mы расскажем о феномене векторных баз данных, раскроем суть этого явления и продемонстрируем, как векторные СУБД решают проблему производительности операций с векторами больших размерностей, и что препятствует реляционным базам данных конкурировать с ними в настоящее время. Несмотря на общий интерес к векторным базам данных, есть мнение о том, что существующие реляционные СУБД скоро смогут эффективно поддерживать операции с многомерными векторами, сохраняя традиционно богатый функциональный набор, что особенно важно для корпоративных пользователей. Например, для PostgreSQL уже созданы несколько расширений для работы с многомерными векторами, таких как pgvector, diskann, а также несколько коммерческих вендоров PostgreSQL объявили о поддержке работы с векторами. Мы рассмотрим используемые в этих расширениях алгоритмы, остановимся на недостатках и покажем возможные пути их улучшения.

Что вы можете вспомнить по ключевому слову «безопасность»? Скорее всего, только ролевую модель доступа. На самом деле арсенал средств защиты современных СУБД гораздо шире. Если вам незнакомы такие аббревиатуры, как RLS, FGAC, DLP, PAM, WAF, LBAC, TDE, KMS и масса других, то этот доклад — для вас. Мы расшифруем эти иероглифы, поговорим о том, какие из них действительно важны, а главное — когда и от чего надо защищать базу данных.

В этом году даты проведения конференции совпадают с завершением релизного цикла 17 версии. 8 апреля в 15:00 MSK прием изменений завершится. А мы сможем обсудить, что ожидать в осеннем релизе. Здесь и инкрементальное резервное копирование, изменения в логической репликацией, триггер на подключение и наверняка появится что-то любопытное в начале апреля.

В настоящее время приложения с автоматически генерируемыми запросами получают все большее распространение, однако это приводит к тому, что оптимизаторы современных СУБД из-за некоторых ограничений не могут найти оптимальный план их выполнения. Поэтому это вынуждает выполнять их в течение длительного времени. В основном эта ошибка возникает из-за неправильной оценки мощности, что еще хуже, ошибка может повторяться оптимизатором снова и снова. В нашем повествовании мы расскажем о весьма нетрадиционной попытке решения этой проблемы методом перепланирования запросов, который путем анализа дерева выполнения запроса с сохранением фактической мощности, использует знания для генерации более корректного плана запроса.