![Анастасия Лубенникова Анастасия Лубенникова](/media//2016/01/18/AnastasiaLubennikova_718x718.png.180x180.jpg)
Новые возможности B-tree в PostgreSQL
Самый часто используемый тип индексов в PostgresSQL - B-tree. Эта структура данных и связанные с ней алгоритмы развиваются уже больше 40 лет. Но, как мы знаем, нет предела совершенству. В этом докладе пойдет речь об особенностях структуры B-tree и его реализации в PostgreSQL, важных для оптимального использования индексов. Кроме того, мы представим улучшения функциональности B-tree в PostgreSQL, которые войдут в релиз 9.6. Это компрессия дубликатов и новые возможности использования покрывающих (covering) индексов.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Евгений Тюменцев ООО "Здравствуй мир! Технологии" Генеральный диреткор
Об опыте применения JSONB в реальных проектах
Будут рассмотрены преимущества и недостатки решений на основе JSONB по сравнению с традиционным реляционным подходом на примере реальных проектов, в том числе: 1. Производительность 2. Версионность данных 3. Масштабируемость 4. Надежность 5. Построение отчетов
-
Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчик
Менеджер распределённых транзакций для кластера PostgreSQL
В корпоративных информационных системах от СУБД требуется поддержка кластеров, для обеспечения требуемого уровня масштабирования и надёжности. К сожалению, многочисленные попытки реализовать кластеры для Постгреса, такие как Postgres-XL/XC, так и не были доведены до коммерческого уровня и не были приняты сообществом. Другие существующие решения, например, pg_shard, plproxy не поддерживают глобальных ACID транзакций. Наша команда разработала менеджер распределённых транзакций (DTM) как расширение Постгреса, позволяющее достичь глобальной целостности для нескольких экземпляров Постгреса, объединённых в один кластер. DTM - это конструктор, позволяющий реализовать различные решения на его основе. В качестве демонстрации возможностей DTM мы интегрировали его в pg_shard и postgres_fdw. Мы надеемся, что наш подход с расширяемым менеджером транзакций будет включён в версию 9.6 Постгреса и позволит разрабатывать различные кластерные решения на его основе.
-
Ronan Dunklau Dalibo DBA
Multicorn: разработка Foreign Data Wrapper'ов на языке Python
Multicorn - это обобщенный Foreign Data Wrapper (FDW, интерфейс для подключения внешних источников данных, устоявшегося русского названия пока нет), предоставляющий возможность разработки конкретных FDW на языке Python, что упрощает их разработку.
Мы узнаем:
- Что такое FDW, как работает Multicorn, и какие готовые FDW поставляются вместе с ним.
- Как написать свой FDW на python, включая новый интерфейс IMPORT FOREIGN SCHEMA, появившийся в версии 9.5.
- Внутренности Multicorn: что он делает и что не делает внутри.
После общего рассмотрения FDW и Multicorn, мы детальнее рассмотрим некоторые FDW, поставляемые с ним.
Затем проведем полный тур по API Multicorn, чтобы научить вас создавать FDW на Python, включая следующие детали:
- испольование определений таблиц
- пробрасывание WHERE
- ограничения колонок
- как влиять на планировщик
- как писать во внешнюю таблицу
- как работать с импортом внешней схемы
- пробрасывание ORDER BY
- управление транзакциями
Все это будет объяснено наглядно, с примерами кода, позволяющими слушателям с нуля создать свой FDW на Python.
-
Камиль Исламов Stickeroid Ai CTO
Оптимизация обработки данных аналитических отчётов
Приводится методика, с помощью которой можно автоматизировать обновление результатов предварительной обработки аналитических данных. Предварительная обработка и кэширование отчётов позволяет моментально получать результаты отчётов по большим объёмам данных. В докладе описывается способ обновления кэшированных отчётов с минимальной нагрузкой на сервер и с управляемой степенью актуальности.