Статистика 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.

Extending PostgreSQL in C: A Tutorial

PostgreSQL is one of the most readily extensible databases in the world. Custom data types, aggregations, functions, and more can be easily and safely written in C.

This hands-on tutorial covers the basics of writing functions, data types, and aggregates in C. It is recommended (though not strictly required) that bring their own laptops and be prepared to actually try the exercises.

Topics covered include: 1. The PostgreSQL type system 2. Creating a simple custom type in C 3. Common errors for non-C programmers 4. Creating a simple aggregate in C

There will be many opportunities for questions and discussion through the tutorial.

Patroni и stolon: инсталляция и отработка падений

Patroni и Stolon - два наиболее известных и продвинутых решения для оркестрации PostgreSQL и обеспечения выскокой доступности (автофейловера) кластеров Leader-Followers конфигурации. Однако инженеры, переходящие со старых проверенных решений (Corosync&Pacemaker) и встроенных из других СУБД, сталкиваются со сложностями в инсталляции этих инструментов и непониманием ролей каждого из компонентов. В данном мастер-классе будет рассмотрен типичный процесс инсталляции кластеров Patroni и Stolon на виртуальных машинах (не в контейнерах), а также разобрано поведение этих кластеров при различных фейлах в инфраструктуре. Весь процесс будет демонстрироваться на трёх виртальных машинах под управлением vagrant с использованием предварительно подготовленных образов. При желании слушатель может следовать за процессом, предварительно подготовив своё окружение.

Architecting petabyte-scale analytics by scaling out Postgres on Azure with Citus

The story about powering a 1.5 petabyte analytics application with 2816 cores and 18.7 TB of memory in the Citus cluster at the Microsoft. The Windows team measures the quality of new software builds by scrutinizing 20,000 diagnostic metrics based on data flowing in from 800 million Windows devices. At the same time, the team evaluates feedback from Microsoft engineers who are using pre-release versions of Windows updates. At Microsoft, the Windows diagnostic metrics are displayed on a real-time analytics dashboard called “Release Quality View” (RQV), which helps the internal “ship-room” team assess the quality of the customer experience before each new Windows update is released. Given the importance of Windows for Microsoft’s customers, the RQV analytics dashboard is a critical tool for Windows engineers, program managers, and execs.