title

text

Михаил Каган
Михаил Каган Mellanox Technologies Технический Директор
: декабря
22 мин

Построение высокопроизводительных горизонтально-масштабируемых СУБД

Современным высокопроизводительным и горизонтально-масштабируемым СУБД в ходе своей работы требуется перемещать огромные объемы данных между компонентами системы. Справляться с этой задачей они должны быстро и без задержек для пользователей. Именно на высочайшей пропускной способности, ультранизких задержках, а также разгрузке CPU от сетевых задач фокусируется компания Mellanox при разработке своих технологий интерконнекта. В своем докладе Михаил расскажет какую роль быстрая сетевая инфраструктура играет в системах СУБД и Big Data, а также поделится опытом компании Mellanox по построению таких систем совместного с ведущими мировыми производителями.

ВИДЕО

Другие доклады

  • Сергей Мирвода
    Сергей Мирвода ООО Октоника, УрФУ Ведущий программист, старший преподаватель
    22 мин

    Аналитика 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

  • Алексей Плотников
    Алексей Плотников Skype Старший системный инженер
    45 мин

    Архитектура платформы баз данных и опыт администрирования PostgreSQL в Skype

    Большинство из основных сервисов компании Skype использует платформу баз данных, построенную на основе PostgreSQL и других open-source технологиях, таких как Skytools, plProxy, pgBouncer и других. Эта платформа состоит из нескольких сотен серверов с тысячами баз данных, которые обрабатывают сотни тысяч транзакций в секунду. При этом архитектура платформы позволяет ее пользователям (приложениям и их разработчикам) работать с "логическими" базами данных, не беспокоясь об их реальной "физической" структуре.

    Наша команда Skype Database Platform занимается инфраструктурой платформы баз данных и создает системы автоматизации различных процессов, необходимые для упрощения обеспечения надежной работы сервисов, а также разработки, тестирования и развертывания кода. В своей презентации я опишу общую архитектуру платформы баз данных, сделаю обзор ее главных компонентов, а также расскажу про методы, которые мы используем в своей повседневной работе, решая проблемы в области высокой доступности, масштабирования, репликации, бесперебойного обслуживания и многих других.

  • Андрей Фефелов
    Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
    45 мин

    Postgres как основа BI платформы, особенности, практический опыт

    В докладе я расскажу почему Postgres отлично подходит как BI платформа для решения классических OLAP-задач.

    Будет дан краткий обзор доступных open source BI решений. Расскажу об архитектуре нашего решения (snowflake scheme), как мы делаем Extract Load Transform, настройках Postgres для специфических профилей нагрузки. Также упомяну о том, как мы пытались использовать Postgres в виде колоночной базы данных (cstore_fdw от Citus) и что из этого вышло. В конце доклада кратко расскажу про минусы и проблемы нашего подхода.

    ВИДЕО

  • Дмитрий Мельник
    Дмитрий Мельник ИСП РАН разработчик
    22 мин

    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.