title

text

Олег Бартунов
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
Никита Глухов
Никита Глухов Postgres Professional Разработчик
14:00 07 февраля
45 мин

"Умное" индексирование jsonb

PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Игорь Успенский
    Игорь Успенский Rambler&Co Системный администратор
    45 мин

    PostgreSQL SaaS в Rambler&Co

    Rambler&Co - это множество изданий, сервисов и проектов. Появляются новые и растут существующие. Такой среде нужна надежная, отказоустойчивая, масштабируемая, автоматизированная система.

    Расскажу об устройстве нашего PostgreSQL SaaS, какие инструменты и технологии мы используем. Кворум из 3 Дата-центров. Единая точка входа для клиентов на основе динамической маршрутизации. Аварийное переключение мастера. Прозрачное масштабирование на чтение. Создание реплики без нагрузки на кластер. Прозрачный перенос PostgreSQL cluster на другие серверы. Актуализация dev окружения из prod для разработки. Резервное копирование с компрессией и использованием нескольких CPU на стороне database, восстановление одной БД из basebackup. Мониторинг sql запросов.

  • Андрей Хитрин
    Андрей Хитрин RedSys Системный архитектор
    Александр Федоров
    Александр Федоров dbeaver.com Директор по развитию
    45 мин

    DBeaver - IDE для Postgres с открытым исходным кодом

    DBeaver - это универсальный графический клиент для работы с базами данных. Мы создаем DBeaver по модели Open Source Software. Особенное внимание уделяем СУБД PotgreSQL из-за её возможностей, её популярности и открытости. Мы расскажем как развивается DBeaver, покажем внутреннее устройство, продемонстрируем основную функциональность. Отдельно остановимся на трудностях, которые возникают при создании клиента для PostgreSQL. Обсудим модель управления требованиями и способы взаимодействия с сообществом PostgreSQL. Детально рассмотрим интерактивную отладку хранимых процедур PL/pgSQL. Представим новые возможности ближайшего релиза, поделимся планами на будущее.

  • Дмитрий Павлов
    Дмитрий Павлов Arenadata Big Data solutions Senior Consultant
    45 мин

    Дрессируем Greenplum

    С необходимостью завести в корпоративном IT-ландшафте аналитическую СУБД сталкивается большинство компаний, чей бизнес так или иначе затрагивает информационные технологии. В докладе я расскажу о самых главных нюансах развёртывания и эксплуатации распределённой аналитической open-source СУБД, основанной на PostgreSQL - Greenplum, разберу типичные ошибки при её использовании, приведу best practices и обращу внимание на тонкие места.

  • Андрей Литуненко
    Андрей Литуненко 2ГИС Программист
    45 мин

    Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL

    В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

    Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

    Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.