title

text

Дорофей Пролесковский
Дорофей Пролесковский Juno GIS Engineer
15:00 02 марта
22 мин

Что нового в PostGIS 3.1

PostGIS - расширение для работы с пространственными данными в PostgreSQL. В этом докладе будут рассмотрены все последние изменения в экосистеме вокруг PostGIS с комментариями от разработчика.

Видео

Другие доклады

  • Ibrar Ahmed
    Ibrar Ahmed Percona LLC Senior Database Architect
    90 мин

    Оптимизация производительности PostgreSQL

    PostgreSQL - одна из лидирующих технологий среди СУБД с открытым исходным кодом. По умолчанию конфигурация PostgreSQL не подходит для конкретной рабочей нагрузки. Эта дефолтная конфигурация PostgreSQL рассчитана на то, чтобы пользователь мог запустить Postgres на любой системе, используя минимум ресурсов. Следовательно, установленный на высокопроизводительной машине экземпляр PostgreSQL в конфигурации по умолчанию не даст оптимальной производительности, потому что машина настроена так, чтобы использовать все доступные ресурсы. PostgreSQL предоставляет возможности для настройки СУБД под вашу рабочую нагрузку и характеристики вашего оборудования. Помимо PostgreSQL также можно настроить ядро Linux для оптимизации работы СУБД под нагрузкой. В рамках данного мастер-класса мы научимся настраивать некоторые параметры PostgreSQL и посмотрим, какой эффект даёт такая настройка. Однако основной акцент мы сделаем на том, как сконфигурировать Linux для улучшения производительности Postgres. Поскольку в ядре Linux так много параметров, которые можно настроить для более оптимальной работы PostgreSQL, я также поделюсь результатами сравнительного тестирования для разных значений некоторых параметров Linux.

  • Yugo Nagata
    Yugo Nagata SRA OSS, Inc. Japan Chief Scientist
    45 мин

    Автоматическое инкрементальное обновление материализованных представлений

    Материализованное представление служит для хранения результатов запросов определения представления в БД, чтобы добиться более быстрого ответа на запрос. Однако данные в представлении устаревают после изменения базовых таблиц. Следовательно, для поддержания актуальности содержимого необходимо обновлять представление. В PostgreSQL есть команда REFRESH MATERIALIZED VIEW для обновления материализованного представления, но эта команда вычисляет его содержимое с нуля, что неэффективно в случаях, когда изменяется только небольшая часть базовой таблицы.

    Инкрементальное обновление представлений (IVM) - это метод эффективного обновления материализованных представлений, который вычисляет и применяет к материализованным представлениям только инкрементальные изменения вместо повторного вычисления. Эта функциональность требуется для быстрого обновления материализованных представлений, но еще не реализована в PostgreSQL.

    Поэтому мы разработали IVM для PostgreSQL и предлагаем реализовать его в качестве основной функции. Патч сейчас обсуждается в списке рассылки hackers. Наша реализация делает возможным автоматическое инкрементальное обновление материализованных представлений при изменении базовой таблицы. Вам не нужно писать собственную триггерную процедуру для обновления представлений. После продолжительной работы нашей команды текущая реализация IVM поддерживает некоторые возможности аггрегации, подзапросы, соединение одной таблицы (self-join), внешние соединения (outer join) и CTE (предложения WITH) в запросе определения представления. Результат оценки производительности с использованием запросов TPC-H показывает, что наша реализация IVM может обновлять материализованное представление в 200+ раз быстрее, чем повторное вычисление с помощью команды REFRESH.

    В данном докладе мы опишем нашу реализацию IVM и ее возможности.

  • Артём Картасов
    Артём Картасов Postgres.ai Software Engineer
    45 мин

    Над пропастью WAL-G

    Что мы ожидаем от системы резервного копирования? Что отличает хорошую систему бэкапов? И самое главное - как выбрать для этого процесса подходящие инструменты? При подготовке резервных копий возникает немало насущных вопросов.

    В докладе я расскажу историю построения системы снятия и верификации бэкапов в отдельно взятой компании. Обсудим вопросы выбора инструмента по работе с резервными копиями, адаптации к изменяющимся реалиям, проблемы облачных хранилищ и безграничные возможности open-source коллаборации.

    Приглашаю вас в увлекательное путешествие длиной 2 года.

  • Amit Kapila
    Amit Kapila Fujitsu Senior Director
    45 мин

    Как будет развиваться логическая репликация?

    Логическая репликация в PostgreSQL доступна начиная с версии 10.0, и с каждым новым релизом она улучшается. Мы начнём доклад с обсуждения базовой архитектуры логической репликации в PostgreSQL, а затем перейдём к различным способам её использования.

    Одним из недостатков логической репликации по сравнению с физической является невозможность репликации транзакции до момента коммита. Для транзакций, которые выполняются продолжительное время, это может привести к серьёзной задержке на стороне реплики. Мы обсудим, какое решение этой проблемы реализовано в PostgreSQL.

    Мы также остановимся на других крупных разработках в области логической репликации, которые позволят осуществлять потоковую передачу транзакций в заранее заданное время. Это позволит реализовать логическую репликацию без конфликтов. Это также можно будет использовать для масштабирования чтения. Благодаря протоколу 2PC мы сможем убедиться, что реплики получили все данные, закоммиченные на мастере. Теперь мы можем спроектировать систему, где определённые узлы являются владельцами некоторого набора таблиц. Так мы всегда сможем получить данные этих таблиц с этих узлов, а также установить некий внешний процесс для учитывающей это маршрутизации для операций чтения.

    В конце доклада мы перечислим новые улучшения, связанные с логической репликацией и вошедшие в недавние релизы PostgreSQL.