Прагматичный рассказ про b-tree индексы для разработчиков приложений

• Доклад о том, как в PostgreSQL работают "обычные индексы". Доклад будет крайне полезен как тем, кто начинает работать с базами данных, так и тем, кто работал, но подзабыл. Если доклад попадёт в золотые подборки "обязательно посмотреть на on-boarding'е разработчика", то цель достигнута.
  В докладе рассмотрим:
  
  • Как индекс ускоряет поиск
    
  • Нужно ли индексировать условия where
    
  • Нужно ли индексировать условия в order by
    
  • Нужно ли индексировать внешние ключи (foreign keys)
    
  • Что делать, если критериев поиска несколько
    
  • В каком порядке указывать колонки в индексе
    
  • Случаи, когда индекс замедляет работу, и как снизить влияние индекса на приложение

Fuzzing-исследование PostgreSQL. Как мы искали и что мы нашли

Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

• Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
• Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
• Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
• Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.

Рассказ о смешных багах и нелепые жесты руками входят в комплект поставки.

pgCodeKeeper - инструмент для легкой работы с PostgreSQL

Расскажем о созданном нами инструменте, который отслеживает изменения в БД и создаёт скрипты миграций выбранных объектов как в интерактивном, так и в автоматическом режиме.

А давайте рассмотрим ваши таблицы под микроскопом

Как вы, наверное, знаете, что PostgreSQL обладает рядом отличительных особенностей по сравнению с другими СУБД. Например, Postgres может обрабатывать и хранить множество различных типов данных. Но чтобы их использовать, нужно кое-что про них знать. В докладе мы с вами найдем причину, почему запросы к таблице начинают тормозить (и автовакуум/вакуум тут не при чем) и попробуем ускорить такие запросы. Я расскажу как работают целочисленные типы данных в PostgreSQL и затрону тему ускорения таких запросов. И напоследок, поговорим, а как сделать так, чтобы ваши данные в таблицах занимали меньше места и еще при этом выросла скорость запросов к этим данным.