title

text

Джошуа Дрейк
Джошуа Дрейк Command Prompt, Inc. Pioneer
: декабря
180 мин

Производительность и эксплуатация Postgres

Когда вы оптимизируете Postgres, обычно вопросы эксплуатации оказываются задвинуты на обочину. Каким образом наладить autovacuum? Почему bloat? Из-за чего я получаю IO spikes? Как мне заставить RDS правильно себя вести?! Почему коммиты при репликации происходят так медленно? Ответ на все эти вопросы лежит в понимании взаимосвязи между надлежащей эксплуатацией Postgres и его производительностью. Приглашаю присоединиться к увлекательному 3-часовому путешествию по хитрому миру отладки Postgres!

Видео

Другие доклады

  • Александр Шелудченков
    Александр Шелудченков ГК "Митра" Программист
    22 мин

    Нестандартный кластер 1C

    • Перенос стандартного кластера 1С в MPI окружение - "миграция сервисов между машинами".
    • Перенос postgreSQL на GPU.

  • Александр Смолин
    Александр Смолин Красноярский ИВЦ - СП ГВЦ - ОАО "РЖД" Программист 1 категории
    22 мин

    Настройка и профилирование виртуальной инфраструктуры VMware для интенсивного ввода/вывода PostgreSQL

    Виртуализация в компаниях стала альтернативой консервативного подхода "одна задача - один сервер", позволяющая эффективно использовать аппаратные ресурсы, централизованно управлять серверной инфраструктурой, экономить электроэнергию и ресурсы на охлаждение. В докладе рассказывается о настройке среды VMware для интенсивного ввода-вывода PostgreSQL и инструментах профилирования виртуальной инфраструктуры для контроля производительности и устранения выявленных проблем.

  • Мирослав Шедиви
    Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software Developer
    45 мин

    Битемпоральность: отслеживание воспроизводимых изменений в PostgreSQL с помощью типа данных RANGE

    Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покожу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.

  • Julien Rouhaud
    Julien Rouhaud Разработчик
    45 мин

    HypoPG 2: поддержка гипотетического секционирования в PostgreSQL

    Декларативное секционирование было долгожданной фичей, которая претерпела улучшение с момента ее появления в релизе PostgreSQL 10. Однако для многих пользователей нахождение оптимальных схем секционирования, дающих наибольший эффект, все еще является нелегкой задачей. По этой причине мы добавили в HypoPG новую фичу гипотетического секционирования, которая помогает пользователям проектировать схему секционирования. В ходе презентации я сделаю небольшое введение в HypoPG и декларативное секционирование, а затем покажу применение гипотетического секционирования и объясню, как работает расширение.