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.

pgpro_rp - Приоритизация ресурсов

Рассказ о расширении, с помощью которого можно ускорить выбранные запросы. В системах с большой нагрузкой часто есть необходимость ускорить важные запросы и притормозить менее приоритетные. С помощью расширения pgpro_rp можно выставить приоритет на работу запросов.

Новые возможности pg_ProBackup 3.0

В новой версии изменен подход к взаимодействию с базой данных, за счет использования собственного репликационного протокола, при этом утилита продолжает работать с любой версией бд, как PG_PRO так и Postgres. Изменен формат бекап файла, а так же в утилите будет доступен полноценный SDK, использование которого облегчает интеграцию pg_probackup c партнерами. SDK поддерживает разработку приложений на C, C++, GoLang Дополнительно реализована возможность бекапа на ленту и включены все доработки и оптимизации работы с wal, cfs, Ptrack, S3 имеющиеся в версии 2

Зачем 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.