Azure Database for PostgreSQL – как мы сделали глобальный масштабируемый сервис

Azure Database for PostgreSQL - управляемый сервис баз данных на основе PostgreSQL Community Edition. Мы расскажем об архитектуре сервиса и реализации ключевых преимущств PostgreSQL сервиса в Azure, таких как высокий уровень доступности, масштабирование сервиса, встроенная защита и автоматическое резервное копирование. Включает демонстрацию возможностей сервиса с облачными приложениями и интеграцию с другими сервисами Azure.

VOPS: Векторное расширение Постгреса

СУБД Постгрес успешно используется во многих OLTP приложениях, выполняющих большое число простых запросов. Но для аналитики, требующей обработки большого количества данных, Постгрес на порядки отстаёт от специализированных СУБД, оптимизированных для массовой обработки данных. Скорость работы Постгреса для OLAP запросов сдерживается следующими факторами:

• Большие накладные расходы на распаковку записей.
• Затраты на интерпретацию запроса (Постгрес интерпретирует план выполнения запроса)
• Поддержка работы с абстрактными типами
• Недостатки PULL модели выполнения запроса
• Издержки MVCC

Все эти проблемы могут быть в большой степени решены за счёт использования векторного исполнителя запросов, который за одну операцию в состоянии обработать целый блок (вектор) значений. В этом докладе описывается способ добавления векторных операций в Посгрес, с помощью стандартного механизма расширения Посгреса, без внесения изменений в ядро. Такие механизмы Посгреса как UDT (определяемые пользователем типы), FDW (абстракция внешнего поставщика данных), расширения исполнителя запросов позволяют реализовать в Постгресе вертикальный таблицы, с которыми можно работать как с обычными таблицами. Но на порядки быстрее благодаря использованию векторных операций.

explain.sbis.ru - массовая оптимизация запросов

Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL? Как это делать, если серверов - сотни, а баз - тысячи? В "Тензоре" мы разработали для этого отдельный инструмент - explain.sbis.ru: - для синхронного сбора и анализа запросов - для визуализации планов выполнения - для мониторинга ошибок в БД

Басня про тестирование и postgres

Однажды вот Питон и Слон
Вести тестирование взялись.
И вместе все в него впряглись!

В нашей компании (Postges Professional) разрабатываются разные проекты: multimaster, pg_probackup, pg_pathman, pg_shardman, RUM, и другие. Совладать со всей этой оравой весьма непросто, поэтому нам необходим инструмент, который способен облегчить и ускорить написание всевозможных тестов.

В данном докладе мы расскажем о фреймворке testgres, написанном на Python, который уже позволил решить множество проблем и протестировать функциональность, которую нельзя так просто покрыть прямолинейными регрессионными тестами.

Вы узнаете, как при помощи нескольких строчек кода запускать узлы PostgreSQL, настраивать всевозможную репликацию и создавать бекапы, меняя параметры на лету, и про многое другое. Также мы расскажем, как эти возможности позволяют нам проверять "самые труднодоступные места" и улучшать качество наших продуктов.

Мы стремимся сделать testgres фреймворком для проведения функциональных тестов пользовательских запросов, хранимых процедур и прочей серверной логики, привнося практику TDD на уровнь разработки БД.