GPU-версия PostGIS и индекса GiST
В рамках данного доклада мы представим GPU-версию PostGIS и индекса GiST, которую мы разработали в качестве новой функциональности PG-Strom.
Сегодня наши устройства (например, мобильные телефоны) динамически генерируют геолокационные данные. Это часто используют для маркетинга на основе местоположения устройства, доставки push-уведомлений, оповещения о чрезвычайных ситуациях, и так далее. Люди часто используют технологию GIS для получения данных о пользователях, находящихся в данный момент в данном месте. Даже если определения географических областей представляют собой сложные многоугольники, функции PostGIS могут генерировать правильные пересечения, однако это часто требует интенсивных вычислительных нагрузок. Графический процессор (GPU) был разработан для массовых параллельных вычислений с тысячами ядер на чип и более. Мы разработали расширение PG-Strom для частичного выполнения SQL-запросов на устройствах GPU. В новом релизе PG-Strom v3.0 будет добавлена поддержка для нескольких функций PostGIS и GiST-индексов для выполнения ресурсоёмких вычислений с обработкой геолокационных данных.
В рамках этого доклада мы расскажем о создании этой технологии, её использовании, реализации и представим результаты сравнительного тестирования для GPU-версии PostGIS и GiST-индекса.
Другие доклады
-
Daniel Westermann dbi services Principal Consultant
Как переносить данные из Oracle в PostgreSQL и обратно
Использование PostgreSQL стало обычным делом во множестве организаций. В большинстве случаев PostgreSQL устанавливают в дополнение к уже имеющимся СУБД Oracle, и довольно скоро возникает закономерный вопрос: как перебрасывать данные из Oracle в PostgreSQL и наоборот? Давайте перенесёмся в прошлое, в март 2001, когда вышло новое расширение SQL стандарта, определившее общие принципы создания API для управления внешними данными: SQL/MED (ISO/IEC 9075-9:2008). Сообщество PostgreSQL довольно быстро создало фреймворк для использования рекомендаций стандарта в виде так называемых обёрток сторонних данных (foreign data wrappers). Это случилось в 2011 с выходом PostgreSQL 9.1. С тех пор число обёрток сторонних данных постоянно растёт. Сегодня благодаря им PostgreSQL может интегрировать данные почти из любого внешнего источника, будь то обычные файлы, другие реляционные СУБД или даже неструктурированные данные. В рамках этого доклада мы рассмотрим обёртку сторонних данных для Oracle и то, как её можно использовать для получения данных из Oracle в PostgreSQL. Однако обратное тоже верно: данные из PostgreSQL также можно отправить в Oracle, и это может быть важно для соблюдения требований. Обещаю, что в докладе будет две части: слайды и много демонстраций.
-
Ibrar Ahmed Percona LLC Senior Database Architect
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.
-
Daniele Varrazzo Codice Lieve Директор
Python для PostgreSQL: как его использовать и преуспеть в этом?
В рамках данного мастер-класса мы посмотрим, как обеспечить бесперебойную связь между Python и PostgreSQL. На практических примерах мы разберём, как подключиться к серверу, обеспечить обмен данными, управлять уведомлениями и транзакциями, передавая параметры безопасно и в понятной форме.
Мы рассмотрим psycopg2, наиболее часто используемую библиотеку-адаптер PostgreSQL для Python, а также анонсируем предстоящий релиз psycopg3: что останется прежним, что изменится, как лучше реализовать программу на Python, чтобы использовать PostgreSQL по максимуму.
-
Артём Картасов Postgres.ai Software Engineer
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.