PGConf.Russia 2024

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.

У разработчиков постоянно возникают проблемы при работе с базами данных. Они вызваны тем, что разработчики считают СУБД чёрным ящиком, который "просто работает" и даже не подозревают, что важно и нужно понимать не только стандарт SQL, но и подробности устройства конкретной СУБД.

Проекты разные, разработчики разные, но вот проблемы как правило одни и те же. Мы хотим продемонстрировать как разработчики пользуются базой данных и рассказать хорошо бы знать об устройстве СУБД, для того, чтобы писать код, который не разваливается как только компания из бодрого стартапа превращается в зрелый бизнес с планомерно растущими продажами и, соответственно, нагрузками.

Практически в любом успешном проекте можно встретить практически одинаковые проблемы. Они появились потому что бизнес хотел побыстрее получить готовый продукт и это в своё время помогло компании встать на ноги. В небольших проектах эти проблемы совершенно незаметны.

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 этом докладе расскажем о некоторых нюансах построения Хранилища на GP, об автоматизации рутинного труда в процессе ELT, о том какие шишки набили при трансформации данных.