Использование PostgreSQL в сервисе автоматизации контекстной рекламы Alytics для near-realtime обработки смешанной нагрузки OLTP + OLAP
В слое хранения, используя PostgreSQL с самого старта разработки, мы прошли путь от небольшого кластера на виртуалке до многохостовой системы, которая обеспечивает near real-time обработку смешанной OLTP-OLAP нагрузки. В этом докладе собираюсь рассказать про основные этапы развития нашего аналитического решения на уровне приложения и инфраструктуры, особенности эксплуатации PG, которые возникали в процессе.
ВИДЕО
Слайды
Другие доклады
-
22 мин
Петр Грибанов 1С Технологический евангелистPostgreSQL в 1С:Предприятии и в облачной системе 1С:Fresh
"1С:Предприятие" - самая популярная в России/СНГ платформа разработки бизнес-приложений, которая уже более 10 лет поддерживает PostgreSQL. Фирма 1С использует PostgreSQL в своём облачном сервисе 1С:Fresh. В этом докладе мы поделимся опытом и наблюдениями, возникшими в ходе эксплуатации этого сервиса, и обсудим интересные случаи и особенности тандема 1С+Postgres.
-
22 мин
Сергей Мирвода ООО Октоника, УрФУ Ведущий программист, старший преподавательАналитика в сёла! Опыт внедрения BI системы, функционирующей на ограниченном или разделяемом железе
Опыт разработки с нуля, внедрения и развития BI системы http://colibri365.ru для анализа данных в государственных органах. Современные реалии в муниципалитетах РФ, как мы с этим живём. Выжимание производительности из постгреса, использование новейших функций, переписывание запросов, чтобы оптимизатору было проще и другие особенности нашей системы. Приведшие к написанию 4 научных статей и 4 патчей к PG, подробнее о которых в докладах Андрея Бородина.
ВИДЕО
-
22 мин
Дмитрий Мельник ИСП РАН разработчикДинамическая 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.
-
45 мин
Marco Slot Citus Data Главный инженер-программистУскоряясь до миллиона записей в секунду: масштабирование PostgreSQL с помощью Citus MX
Инструмент Citus позволяет распределять таблицы PostgreSQL между несколькими серверами. Расширяя возможности PostgreSQL в плане делегирования и распараллеливания задач между группой рабочих узлов, Citus позволяет горизонтально масштабировать CPU-ресурсы и память для выполнения запросов.
Год назад мы ступили на долгий путь реализации в Citus возможности горизонтального масштабирования в новом измерении - для повышения скорости записи. Так как все запросы на запись обрабатывались через один узел PostgreSQL, скорость записи в Citus ограничивалась CPU-ресурсами одного узла. Citus MX - это новая версия Citus, которая предоставляет доступ к распределенным таблицам с любого узла, обеспечивая повышение скорости записи до уровня NoSQL решений.