Writing a User-defined datatype
Walk-through of extending PostgreSQL with a user-defined type. The journey begins from the basics, from creating simple domain types over existing types, and continues to implementing a full-blown datatype from scratch in C.
PostgreSQL's advanced index types, GiST, GIN, and SP-GiST, are covered in enough detail to give an understanding of what each of them is good for. Support functions for each of them are shown for the example 'color' datatype.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
22 мин
Кирилл Калистратов InCountry Senior Performance Engineer
Александр Спирин Лига Цифровой Экономики DBAPostgreSQL Citus vs MongoDB sharded
Мы хотим поделиться структурой и результатами теста (производительности и не только), в котором участвовали PostgreSQL/Citus и MongoDB для данных нашей компании. Это был весьма увлекательный процесс с неожиданными поворотами и неоднозначным результатом.
-
45 мин
Christopher Travers DeliveryHero SE Principle EngineerIntroducing Bagger: Massive Application Log Management on PostgreSQL
This talk discusses the open source components we use at Adjust to manage a massive number (5+PB) of application log messages on PostgreSQL in a massively multi-parallel way. It provides both a use case for PostgreSQL in a big data (high volume/velocity/variety) environment, and can be used to show the power of PostgreSQL with JSONB, GIN, and more.
This talk covers the capabilities of the components in depth, sufficient to inspire similar solutions.
-
22 мин
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработкиСредства Greenplum для работы с внешними данными, примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse
Greenplum - это горизонтально-масштабируемая СУБД, основанная на ядре PostgreSQL. Она используется для OLAP нагрузок и стандартной задачей является быстрая загрузка или выгрузка большого объема данных. Часто внешними ресурсами данных являются такие же распределенные системы. В этом докладе будет рассказано, какие средства есть в Greenplum для работы с внешними ресурсами, про их архитектуру и производительность: external tables, foreign tables, streaming servers. Что планируется в следующей версии. Будут приведены примеры разработки коннекторов для Kafka и ClickHouse.
-
45 мин
Егор Рогов Postgres Professional экспертСтатистика в ретроспективе
Чтобы оптимизатор мог построить хороший план, он должен иметь представление о статистических свойствах данных, с которыми имеет дело. Любопытно посмотреть, как усложнялась со временем структура собираемой информации: на что оптимизатор опирался в былые времена и что есть в его распоряжении сейчас с выходом 12-й версии. Мы также поговорим о том, как и когда собирается статистика, как управлять этим процессом и нужно ли вообще об этом задумываться.