title

text

Дмитрий Васильев
Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБД
15:00 04 февраля
45 мин

Масштабируемость 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.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Владимир Ситников
    Владимир Ситников Pgjdbc, JMeter committer Инженер по производительности
    22 мин

    PostgreSQL и JDBC: выжимаем все соки

    Все говорят, что для максимальной производительности работы из Java с базой данных нужно использовать PreparedStatements и Batch DML. Практика показывает, что нельзя слепо идти на поводу у прописных истин. Нужно понимать особенности конкретной базы и характера передаваемых данных. В докладе мы рассмотрим то, как эффективное использование протокола PostgreSQL позволяет добиться высокой производительности при выборке и сохранении данных. На примерах увидим как простые изменения в коде приложения и JDBC драйвера на порядок ускоряют запросы. Мы увидим как задействовать механизм server prepared statements из клиенсткого кода и узнаем его узкие места. Обсудим средства эффективной передачи данных в базу. Многие обсуждаемые доработки недавно вошли в состав официального JDBC драйвера. Доклад будет полезен не только Java программистам, т.к. многие подводные грабли вытекают из самого протокола общения PostgreSQL с внешним миром.

  • Николай Шаплов
    Николай Шаплов Postgres Professional Fuzzing Engeener
    90 мин

    «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.

  • Peter  van Hardenberg
    Peter van Hardenberg Heroku Главный исследователь
    45 мин

    Мега-масштабирование PostgreSQL: Советы от работающих с 10^6 баз данных

    Heroku Postgres is a cloud database service and the largest provider of PostgreSQL as a service anywhere. We operate more than 1,000,000 PostgreSQL databases with a team of about 10 people. We may be the most efficient DBAs in history, with approximately 100,000 databases per person on our team! This talk will introduce the opportunity and challenges of building and operating a cloud database service, as well as discussing the strategies we use to build, operate, and scale this product and team for the last six years now. We will include details about

    • a brief introduction to the service to provide context
    • strategies to design and build such a data service
    • operational war stories like how to recover from losing thousands of servers at once,
    • common challenges users have with Postgres
    • and a basic overview of the technical architecture

    This is a complementary talk to Will Leinweber's talk, which will go into much more depth on the architecture of the software we have written.

  • Марат Фаттахов
    Марат Фаттахов АО "БАРС Груп" Технический директор
    Дмитрий Бойков
    Дмитрий Бойков АО БАРС Груп Руководитель отдела разработки
    22 мин

    Портирование облачного решения с Oracle на PostgreSQL: опыт компании "БАРС Груп"

    Изначально компания «БАРС Груп» была ориентирована на задействование в своих проектах СУБД Oracle, но появление PostgreSQL игнорировать не могла. На конференции мы расскажем, как пришли к использованию PostgreSQL и поделимся опытом перевода на эту СУБД большой медицинской информационной системы.

    1. Опыт использования СУБД PostgreSQL и Oracle в проектах компании. Предпосылки и мотивация использования СУБД PostgreSQL.
    2. Ход и результаты эксперимента миграции медицинской информационной системы:

      • разработка утилиты конвертации кода PL/SQL в PgSQL;
      • проблемы переноса сложных пакетов;
      • патчи к PostgreSQL как варианты решения этих проблем.