title

text

Павел Лузанов
Павел Лузанов Postgres Professional Руководитель образовательных программ
10:15 25 октября
45 мин

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.

Слайды

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Дмитрий Васильев
    Дмитрий Васильев Postgres Professional DBA
    45 мин

    Мониторинг PostgreSQL: sampling plan и average active sessions своими руками

    Мы в ОЗОН делаем PostgreSQL as a service. На данный момент у нас уже тысячи кластеров. Мы знаем, какие вопросы мучают разработчиков, вот самые важные из них: как понять насколько нагружена база и почему запрос начал тормозить? В докладе я расскажу как мы помогаем разработчикам ответить на эти вопросы, просто взглянув в дашборд.

  • Иван Чувашов
    Иван Чувашов ООО Calltouch DBA
    45 мин

    Неожиданности PostgreSQL, которые украдут вашу ночь

    Мы эксплуатируем большие базы данных PostgreSQL, суммарный объем которых превышает 180ТБ. На каждый инстанс кластера приходится нагрузка не менее 15 тыс запросов в секунду. Эти обстоятельства, во-первых, накладывают определенные ограничения на классические подходы накатки изменений в структуре баз данных. А во-вторых, в администрировании баз данных сильно снижается право на ошибку. Ведь небольшая ошибка или неточность может привести к тому, что ближайшая ночь станет бессонной) В своем докладе я расскажу про существующие у нас ограничения на "доставку" изменений в продуктовую среду, про неклассическое поведение базы данных под нагрузкой и вообще про PostgreSQL.

  • Пётр Девянин
    Пётр Девянин ГК Astra Linux Научный руководитель
    45 мин

    Обеспечение доверия к системному ПО на примере ОС Astra Linux

    Разработка безопасного системного ПО (например, ОС или СУБД), достижение доверия к нему – сложная научно-техническая задача. В докладе будет показано, как ее удается решать для сертифицированной по высшим классам защиты ОС Astra Linux. При этом будут раскрыты основные направления этой деятельности, начиная с участия в формировании профильных национальных стандартов, далее разрабатывая и верифицируя формальную модель управления доступом, как основу составляющего поверхность атаки собственного механизма защиты ОС, затем применяя методы и технологии статического и динамического анализа программного кода, и завершая сбором и аналитической обработкой данных, получаемых в ходе анализа программного кода ОС, с исправлением найденных в нем ошибок в рамках практики непрерывной интеграции.

  • Олег Бартунов
    Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
    Никита Глухов
    Никита Глухов Postgres Professional Старший разработчик
    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.