title

text

Иван Фролков
Иван Фролков Postgres Professional инженер-консультант
: декабря
22 мин

Constraints или о том, как попытаться спокойно жить

Часто можно услышать, что ограничения целостности снижают производительность, все время мешают в работе и вообще в целом бесполезны, база - это всего лишь хранилище и вообще там не должно быть никакой логики. Я расскажу, почему это не так и чем может обернуться такой бездумный подход.

Слайды

Видео

Другие доклады

  • Bo Peng
    Bo Peng SRAOSS, Inc. Japan Старший инженер-разработчик
    45 мин

    Развёртывание PostgreSQL-кластера с балансировщиком запросов и мониторингом в Kubernetes

    Kubernetes - это платформа оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерами приложений. В настоящее время все больше и больше приложений развертываются в контейнерах на Kubernetes.

    Есть несколько решений для запуска кластера PostgreSQL на Kubernetes. Однако эти решения не предусматривают балансировку нагрузки. В этом выступлении я покажу вам, как объединить PostgreSQL-оператор с Pgpool-II для развертывания в Kubernetes кластера PostgreSQL с возможностью балансировки нагрузки.

    Мониторинг - очень важная часть для любого реального продакшна. Хотя Kubernetes предоставляет базовый способ мониторинга состояния кластера PostgreSQL, этого недостаточно для управления кластером PostgreSQL в продакшне. Важным улучшением версии Pgpool-II 4.2 является возможность вывода более полезной статистики кластера PostgreSQL. В этом докладе я объясню, как отслеживать и визуализировать статистику кластера PostgreSQL в Prometheus для расширенного мониторинга кластера.

  • Брюс Момжиан
    Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database Architect
    45 мин

    Postgres и искусственный интеллект в современном мире

    Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.

  • Алексей Лесовский
    Алексей Лесовский Data Egret PostgreSQL DBA
    22 мин

    Noisia - генератор аварийных и нештатных ситуаций в PostgreSQL

    Noisia это результат всех предыдущих попыток собрать в одном месте все мои инструменты для воспроизведения нештатных и аварийных ситуаций в Postgres.

    Noisia это утилита которая позволяет легко и непринужденно создавать аварийные ситуации в БД. В этом докладе я расскажу зачем потребовалось создавать такие ситуации, как теперь в этом помогает Noisia и где еще может пригодиться этот инструмент. Также хочу поделиться планами развития на будущее.

  • Андрей Зубков
    Андрей Зубков Postgres Professional Руководитель группы систем мониторинга
    45 мин

    Анализатор исторической нагрузки pg_profile/pgpro_pwr и его новые возможности

    Речь пойдет о простом инструменте стратегического анализа исторической нагрузки. Расширение предназначено для поиска проблем производительности в базах данных Postgres. Расскажу о принципах работы расширения, его применимости, возможностях и развитии. У pg_profile появилась расширенная ветка pgpro_pwr, предназначенная для работы в дистрибутивах PostgresPro с расширенным набором статистик производительности. Покажу на простых примерах преимущества, доступные в базах PostgresPro Enterprise Edition и PostgresPro Standard Edition.