PostgreSQL на новых процессорах Xeon и Optane Persistent Memory

Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® третьего поколения - добавлены новые команды для ускорения DB: vector bit manipulation instructions для сжатия без потерь, векторные инструкции для ускорения протоколов типа TLS и SGX-анклавы для безопасного исполнения кода. И, конечно, новое поколение энергонезависимой памяти Intel® Optane™ 200 серии. Рассмотрим, что эти новые технологии и открытый инструментарий oneAPI могут дать проекту PostgreSQL.

Внедрение партицирования без простоя

Встроенный механизм партицирования в PostgreSQL активно развивается уже несколько лет, но пока ещё нет волшебной кнопки для превращения обычной таблицы в партицированную. Я расскажу, как внедрить партицирование в production-системе без дополнительного простоя, как правильно подготовить таблицу и приложения, какие ошибки подстерегают DBA. Также будут подробно рассмотрены различные техники переноса данных между партициями, их плюсы, минусы и ограничения.

PostgreSQL 14. Финальный обзор

На протяжении всего релизного цикла 14 версии мне довелось описывать принятые патчи в статьях посвященных каждому из пяти коммитфестов релиза. И даже в первых двух статьях о 15 версии нашлось что добавить про 14-ю. Эти статьи можно найти и прочитать на Хабре (и смело пропустить доклад :-)).

30 сентября наступил тот день, когда PostgreSQL 14 вышел официально. Больше уже ничего не должно измениться. И теперь совершенно точно можно делать финальный обзор изменений.

Однако рассказать обо всем новом в одном докладе - дело практически не реальное. Поэтому постараюсь составить свой собственный топ-лист.

Plv8 Framework: разработка на plv8 в IDE, с ES6, отладкой, автотестами и деплоем

Многие разработчики прикладного ПО не любят выносить логику на сторону БД (в функции) из-за отсутствия удобных средств разработки, особенно командной. С plv8 ситуация осложняется тем, что функция содержит симбиоз кода SQL и JavaScript, популярные IDE такое не поддерживают. На этом мастер классе я представлю свою разработку "Plv8 Framework", позволяющую существенно облегчить создание кода на plv8.

Суть в следующем: тот же JS-код, который будет выполняться на стороне БД, можно запустить локально, прямо на машине разработчика, с помощью node.js, который работает на основе того же интерпретатора v8. Спецфункция plv8.execute подменяется на функцию из npm-библиотеки pg-native, т.е. происходит обращение к внешней СУБД. Я продемонстрирую авторский набор средств, позволяющий:
- писать js-код в вашей любимой IDE с подсветкой синтаксиса;
- отлаживать код в реальном времени (с breakpoint, watch и т.д.);
- писать автотесты (unit-тесты), с вариантами: постгрес, SQLite, моки;
- выполнять deploy кода в СУБД;
- использовать дополнительные npm-пакеты (проблема в том, что весь код функции на plv8 должен находиться в теле этой функции, т.е. в одном файле).

Инструмент можно использовать независимо от того, на чём вы разрабатываете бэкенд. Но особенную гибкость он придаёт, если вы используете языки со статической типизацией (java, C# и т.д.). Например для задач, где бэкенд является промежуточным слоем между фронтендом и СУБД, логика (или её часть) может быть вынесена в plv8/js с динамической типизацией, что может весьма облегчить процесс разработки.

Помимо возможности разрабатывать новые функции на plv8, фреймворк предоставляет набор готовых функций для выполнения CRUD-операций. Функции универсальные, не привязаны к структуре конкретной БД и могут работать на любых проектах. Их использование поможет сократить объём бэкенд разработки, на некоторых проектах - значительно.

Пожалуй, самое сложное с plv8 - установить это расширение. Но у меня хорошая новость: мои коллеги помогли подготовить докер-файлы и докер-образы для PostgreSQL версии 13 с уже установленным plv8! Теперь начать разработку на plv8 просто: нужно лишь развернуть контейнер одной командой.
Докер-файл: PostgreSQL 13 + plv8 v2.13.15
Демо-проект для участия в мастер-классе
Так же для мастер-класса пригодятся:
Node.js (желательно LTS)
IDE для js (например, бесплатная Visual Studio Code)
GraphQL Playground