Пул соединений в масштабе
Многие знают, что соединения в PostgreSQL дорогие, а потому их надо экономить. Для решения этой задачи давно есть PgPool-II и PgBouncer. В Яндексе никого не удивить десятками тысяч соединений к одной базе и с незапамятных времён мы используем pgbouncer. В этом докладе я расскажу о проблемах, с которыми мы сталкивались, и способах их решения.
ВИДЕО
Слайды
Другие доклады
-
Юрий Жуковец ЗАО Дилжитал-Дизайн Архитектор ПО
Миграция Системы документационного управления «Приоритет» с MS SQL на Postgres
Доклад посвящён миграции Системы документационного управления «Приоритет» в рамках идеологии импортозамещения с MS SQL на Postres 9.5 и выше. Будут затронуты особенности архитектуры решения и сложности с которыми столкнулись при миграции T-SQL кода на pgsql и как они были решены.
Подробнее: https://pgconf.ru/news/94168
ВИДЕО
-
Камиль Исламов Stickeroid Ai CTO
Совместное использование хранимых процедур Postgres и ORM на примере Django
Приводятся некоторые примеры и приёмы в проектировании архитектуры Web-приложений с совместным использованием технологий ORM с применением хранимых процедур Postgres на примере Python Django. Рассматриваются варианты реализации бизнес-логики в рамках СУБД с сохранением преимуществ Django и применения встроенной админ-панели.
ВИДЕО
-
Егор Рогов Postgres Professional эксперт
ProBackup: быстро, надежно, инкрементально
Современное состояние средств резервного копирования для PostgreSQL определенно оставляет простор для улучшений. Штатные средства дают исключительно базовую функциональность, сторонние инструменты решают некоторые, но не все, проблемы. Для того, чтобы резервная копия была надежной, могла выполняться быстро и инкрементально на уровне страниц, нужна в том числе и поддержка со стороны базы данных. На мастер-классе мы расскажем про новый инструмент резервного копирования и восстановления ProBackup, который мы разрабатываем в нашей компании, и покажем его в действии.
Скрипт демонстрации:
ФОТО:
-
Дмитрий Мельник ИСП РАН разработчик
Динамическая компиляция SQL-запросов в PostgreSQL с использованием LLVM JIT
В данный момент в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов применяется интерпретатор, реализующий модель итераторов (Volcano-модель). В то же время можно добиться существенного ускорения, выполняя динамическую компиляцию запроса «на лету». В этом случае можно генерировать код, специализированный для конкретного SQL-запроса, а также применять компиляторные оптимизации, учитывая, что во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Такой подход особенно актуален для сложных запросов, скорость выполнения которых ограничена производительностью процессора.