Обработка 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.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Alvaro Hernandez 8Kdata CTO
PostgreSQL и Java: прошлое, настоящее и будущее
Java - наиболее часто используемый язык программирования в мире. Как же он поддерживается в PostgreSQL? Какие в нем есть подводные камни и каковы лучшие практики? Java продолжает развиваться, как это сказывается на ее использовании в PostgreSQL?
Несмотря на солидный возраст языка Java, он силен как никогда. Фактически, это язык программирования мира enterprise. И с выхода Java 8, он вернулся в мир стартапов и open source. И сейчас Java становится наиболее распространенным языком для обращения к PostgreSQL.
В этом докладе будет разобрано, как была в прошлом, и, что важнее, как в настоящем, организована работа с PostgreSQL из Java: JDBC, PL/Java и другие, реже используемые средства.
Затем мы заглянем в будущее, чтобы понять, что сейчас ещё разрабатывается, как например новый реактивный драйвер Phoebe для доступа из Java в PostgreSQL, ориентированный на кластеры, конвейерные запросы и полностью асинхронный не JDBC интерфейс. Рассмотрим также, что должно быть сделано на серверной стороне, чтобы Java могла стать основным языком серверного программирования для PostgreSQL.
-
Владимир Сердюк SOFTPOINT Ген. директор
Как построить высокоэффективную (гео)распределённую ИТ-систему при любых каналах связи?
У вас есть распределенная ИТ-система, в ней много узлов, НО:
- Недостаточная оперативность обмена. Задержка синхронизации – часы или дни?
- Помехи пользователям: блокировки во время выполнения обмена?
- Слабая управляемость - статус обмена всех узлов не ясен;
- Низкая стабильность обмена, необходимость ручного управления?
DBReplicaton - технология высокоскоростного обмена данными между базами PostgreSQL. В данном докладе представлено решение, работающее уже в десятках средних и крупных компании России (>2500 активных пользователей, >20 узлов обмена), которое обладает: - Собственной транспортной подсистемой; - Централизованным единым интерфейсом управления и контроля за обменом; - Двусторонним обменом: возможностью работать с данными на изменение во всех узлах, участвующих в обмене; - Высокой скоростью обмена (от 2 секунд).
Дополнительно будет рассказано о необычном применении репликации в различных бизнес-системах.
-
Илья Космодемьянский Data Egret
Настройка 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.
-
Олег Иванов Postgres Professional Разработчик
Применение методов машинного обучения для улучшения планировщика
В докладе будет рассказано о существующем планировщике PostgreSQL, о возможностях его улучшения с помощью методов машинного обучения и о полученных в этой области результатах.