title

text

Олег Бартунов
Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
Никита Глухов
Никита Глухов Postgres Professional Старший разработчик
: декабря
45 мин

Элегантный поиск ближайших соседей в PostgreSQL

С необходимостью эффективного поиска ближайших соседей можно встретиться в разных задачах, например, поиск ближайших к заданной точке объектов на карте. Задача, на непрограммистский взгляд кажущаяся тривиальной (действительно, человек довольно легко справляется с ней глядя на карту) , на самом деле не имеет общего и доступного решения, что приводит к головной боли разработчиков, которые придумывают ad hoc решения (вставляют костыли). Эти решения, обычно некрасивые, портят настроение творческой натуры программиста, которому требуется посещение пивной, чтобы пережить когнитивный диссонанс :)

Действительно, если у человека есть карта, у которой есть определенный масштаб, и характерный размер поля зрения, то у программиста есть только координаты заданной точки и множество точек, которых может быть очень много (миллиарды звезд !), и к которому может идти большое количество конкурентных запросов, причем не только на чтение. Язык SQL позволяет очень красиво записать запрос, но реальный план его выполнения удручает - требуется прочитать всю таблицу, вычислить все расстояния от заданной точки, отсортировать по убыванию и оставить требуемое количество записей. Наличие индексов не спасает, а только приводит к полному обходу поискового дерева и чтения всей таблицы в случайном порядке, что гораздо медленнее простого чтения таблицы.

В действительности, класс задач, в которых требуется эффективный поиск ближайших соседей, гораздо шире задач пространственного поиска, например, задачи классификации, задачи поиска очепяток, кластеризации, дедупликации данных. Все они могут сильно выиграть от поддержки эффективного поиска ближайших соседей в СУБД, которые являются в настоящее время де-факто стандартом хранения данных. Эффективный поиск означает быстрый, конкурентный, масштабируемый поиск и поддержку различных типов данных (возможно, нестандартных), что и было реализовано 11 лет назад в PostgreSQL. Я расскажу про его реализацию, современное состояние и примеры использования.

Слайды

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Брюс Момжиан
    Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database Architect
    45 мин

    Postgres и вызовы будущего

    На протяжении нескольких десятков лет Postgres остаётся динамично развивающимся проектом. Вероятно, его популярность сохранится и в последующих десятилетиях. Тем не менее, как и в случае с любым другим сложным процессом, перед СУБД PostgreSQL появляются вызовы. В настоящем докладе мы исследуем вызовы будущего, которые могут помешать росту популярности Postgres - технические, проектные, конкурентные. Исследуя эти проблемы сегодня, мы сможем избежать их последствий в будущем.

  • Андрей Сальников
    Андрей Сальников Data Egret DBA
    45 мин

    Индексы в помощь приложениям.

    PostgreSQL можно смело назвать повелителем индексов, по количеству разных типов индексов ему нет равных. Но как эти индекс использовать наиболее эффективно разработчику? Когда нам требуется создавать тот или иной индекс? А когда созданный нами индекс будет ухудшать производительность? Попробуем разобраться в этом на понятных жизненных примерах.

  • Иван Муратов
    Иван Муратов ООО "Первая Мониторинговая Компания" Технический директор
    45 мин

    TimescaleDB 2.0 - Time-series данные в распределенном кластере TimescaleDB поверх ОРСУБД PostgreSQL.

    Расширение TimescaleDB позволяет превратить старый добрый Postgres в настоящий распределенный кластер для хранения time series данных с сохранением реляционной модели, удобного SQL и проверенной временем экосистемы. А дополнительные возможности такие, как непрерывные материализованные представления и компрессия данных, позволяют строить поистине мощные телематические хабы.

  • Василий Пучков
    Василий Пучков ООО Главный эксперт
    45 мин

    Кластер PostgreSQL на Astra Linux для баз 1С

    Тернистый путь к четырём девяткам. Особенности кластеризации Постгрес в виртуальной среде - зачем и как? Почему Corosync/Pacemaker? Что с резервным копированием? Сложности и проблемы, и как их избежать.