Другие доклады
-
90 мин
Николай Шаплов Postgres Professional Fuzzing Engeener«Что у него внутри» - хранение данных на низком уровне
Знание внутреннего устройства СУБД на уровне хранения данных позволяет ускорить её работу и уложить данные более компактно. На данном мастер-классе будет представлен инструмент pageinspect, одним из разработчиков которого недавно стал московский программист Николай Шаплов. На практике этот инструмент будет использован для изучения того, как в БД лежат данные и как их можно разложить оптимально. Будут и задачи для самостоятельного исследования.
-
180 мин
Илья Космодемьянский Data EgretНастройка ОС и железа для PostgreSQL
Тема правильных настроек очень важна для достижения высокой производительности, это касается любого софта, и PostgreSQL — не исключение. Илья Космодемьянский – опытнейший консультант в области PostgreSQL, и его выступления всегда собирают большую аудиторию.
-
22 мин
Григорий Хромов MyAsterisk Руководитель технического отделаОбработка статистических данных в режиме реального времени посредством триггеров
В нашей телефонной платформе исторически использовалась СУБД MySQL и стандартная система статистики CDR. Постоянные оптимизации позволили сократить время ожидания загрузки информации, но оно было все еще велико. Ко всему прочему CDR не отличалась детальностью и высокой точностью. Было принято решение миграции на PostgreSQL и создание собственной системы сбора статистики на основе подсистемы CEL. CEL генерирует по одной записи на каждое внутреннее событие происходящее во время звонка и число таких записей может достигать несколько сотен. Применив триггеры PostgreSQL мы смогли сформировать подробную статистику всего в одной записи на каждый звонок. При этом общая производительность по сравнению со старой системой ощутимо выросла – время загрузки сократилось с минуты и более до нескольких секунд.
-
45 мин
Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБДМасштабируемость PostgreSQL
В докладе рассказывается о результатах тестирования производительности PostgreSQL на современных Hi-End серверах. Основное внимание было уделено блокировкам для доступа к разделяемым данным и связанными с этим узкими местами. Целью тестирования было проверить пределы линейного read scalability при увеличении количества ядер выделяемых для PostgreSQL. Тестирование проводилось для различных версий БД (9.4, 9.5, 9.6), чтобы проверить нововведения, призванные повысить производительность на многопроцессорных архитектурах.