Использование gdb python API для исследования внутреннего мира Postgres и Oracle
В своём докладе я собираюсь рассказать о сравнительно малоизвестном и малоиспользуемом функционале встроенном в популярный отладчик GDB. Я собираюсь дать небольшой обзор по данному API и на примере PostgreSQL и Oracle показать как можно использовать данное API чтобы более наглядно показать/исследовать то что происходит внутри базы данных. В качестве примера я предполагаю рассмотреть некоторые аспекты парсинга SQL внутри данных баз данных.
Слайды
Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.
Видео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
40 мин
Александр Бурцев Skala^p Руководитель продукта Машина Баз Данных
Алексей Власов Skala-r АрхитекторАварийное восстановление Postgres Pro Enterprise в Машине Баз Данных Скала^р при помощи pg_probackup
Мы поговорим об архитектурных решениях хранения резервных копий внутри Машины Базы Данных для Postgres (МБД.П). Сравним этот вариант СРК с реализацией подключения МБД.П к Машине Хранения Данных (МХД.О) c S3-интерфейсом. Расскажем о производительности двух этих решений и ограничениях. Обсудим функции, которые мы хотели бы видеть в Enterprise-версии pg_probackup для работы с СРК. Узнаем какие open-source-продукты уже реализуют часть этих функций, но проигрывают в деталях реализации и расскажем почему так происходит.
-
40 мин
Владлен Пополитов Postgres Professional разработчик программного обеспеченияЗачем мне векторная база данных, если уже есть PostgreSQL?
В 2023 году было анонсировано рекордное количество новых векторных баз данных. Mы расскажем о феномене векторных баз данных, раскроем суть этого явления и продемонстрируем, как векторные СУБД решают проблему производительности операций с векторами больших размерностей, и что препятствует реляционным базам данных конкурировать с ними в настоящее время. Несмотря на общий интерес к векторным базам данных, есть мнение о том, что существующие реляционные СУБД скоро смогут эффективно поддерживать операции с многомерными векторами, сохраняя традиционно богатый функциональный набор, что особенно важно для корпоративных пользователей. Например, для PostgreSQL уже созданы несколько расширений для работы с многомерными векторами, таких как pgvector, diskann, а также несколько коммерческих вендоров PostgreSQL объявили о поддержке работы с векторами. Мы рассмотрим используемые в этих расширениях алгоритмы, остановимся на недостатках и покажем возможные пути их улучшения.
-
40 мин
Петр Петров Postgres Professional Ведущий инженер в группе производительностиИнструменты диагностики и примеры оптимизации запросов
Обработка запросов является неотъемлемой частью любой СУБД, влияющая на производительность информационной системы в целом. Важно максимально быстро находить проблемные запросы и знать способы их оптимизации. В данном докладе будут представлены различные модули для сбора и представления диагностической информации и рассмотрены часто встречаемые ошибки при написании запросов и методы их исправления.
-
40 мин
Павел Лузанов Postgres Professional Руководитель образовательных программPostgreSQL 17
В этом году даты проведения конференции совпадают с завершением релизного цикла 17 версии. 8 апреля в 15:00 MSK прием изменений завершится. А мы сможем обсудить, что ожидать в осеннем релизе. Здесь и инкрементальное резервное копирование, изменения в логической репликацией, триггер на подключение и наверняка появится что-то любопытное в начале апреля.