PGConf.Russia 2024

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.

Сейчас у нас есть задачи разных классов, которые решают разные продукты, но, если "копнуть" глубже, эти продукты одного класса и решают много однотипных задач. После того, как мы представили на рынок встроенную отказоустойчивость (BiHA),мы решили продолжить модернизацию наших кластреных возможностей, которые работают "из коробки".

В данном докладе сделаем краткий обзор базовых технических требований к новой функциональности PostgresPro Enterprise, которая появится в 17 версии.

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.

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.