![Михаил Тюрин Михаил Тюрин](/media//2017/03/09/MTurin3.jpg.180x180.jpg)
Лок, лок – дедлок!
< Query failed: ERROR: deadlock detected < DETAIL: Process 17371 waits for ShareLock on transaction 102733872; blocked by process 10414. < Process 10414 waits for ShareLock on transaction 102733874; blocked by process 17371.
Подобные "неприятные" сообщения от сервера могут серьезно озадачить разработчика. При работе с блокировками, в частности, и с транзакциями в целом, следует учитывать особенности реализации клиентских библиотек, которые могут вызывать описанное выше исключение.
В кратком докладе-сообщении будет объяснена механика взаимодействия блокировок, приводящая к ситуации дедлока; приведены ссылки на документацию; разобрана техника "обхода" данной проблемы конкурентной работы с данными; показаны обобщенные приемы из практики.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Иван Панченко Postgres Professional рзаместитель генерального директора
JSON, JSONB, JSQuery
Мастер-класс рассказывает о различных практических паттернах использования JSON и связанной с ним функциональности в PostgreSQL. Речь пойдет о хранении данных в формате JSON, извлечении, изменении и поиске этих данных, возможностях, которые JSON в обычных SQL запросах, и использовании JSON в хранимых процедурах на различных языках. Ряд задач можно будет решить в предоставленных виртуальных машинах.
-
Дмитрий Белявский ТЦИ Ведущий специалист
Криптография в реляционных СУБД
При работе с данными существует необходимость криптографической защиты некоторых данных. Презентация описывает некоторые задачи, которые можно решить с помощью криптографии, и правильные подходы к применению криптографии при разработке приложений, использующих СУБД. Отдельно рассказывается от последних результатах, достигнутых в части применения криптографии в PostgreSQL.
ВИДЕО
-
Алексей Мергасов НОКСА Дата Лаб Директор по разработке
Эффективная работа с 10+ ПБ данных в PostgreSQL или новая парадигма построения "бережливых" инфраструктур данных для Data-Driven Enterprise
Алексей расскажет о технических деталях и опыте применения подхода экстремальной нормализации данных для создания инфраструктур данных с уникальными потребительскими характеристиками. В сравнении с решениями лидеров рынка такие инфраструктуры обладают, например, такими преимуществами, как: - оперативная обработка 10 ПБ данных и больше, - в 2-6 раз более высокая производительность, - сквозная 100% консистентность данных, - практически линейная горизонтальная масштабируемость, - в 4-10 более низкая стоимость владения, - и т. д. Изложенный подход уже нашел применение за пределами России в решениях для операторов связи, ритейла, финтеха, современном производстве (Industry 4.0, индустриальный IoT), в государственном секторе.
ВИДЕО