title

text

Павел Лузанов
Павел Лузанов Postgres Professional Руководитель образовательных программ
: декабря
40 мин

PostgreSQL 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.

Слайды

Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Сергей Новиков
    Сергей Новиков ЕДИНЫЙ ЦУПИС Lead DBA
    40 мин

    Оптимизация OLTP-нагрузки

    В докладе представлен обобщённый опыт компании ЕДИНЫЙ ЦУПИС в вопросах оптимизации OLTP-запросов: • Как идентифицировать причины перегрузки сервера. • Какие настройки помогают улучшать планы и ускорять запросы, которые и так работают быстро. • Как лучше подготовить индексы и сами запросы. Также будут рассмотрены различные примеры деградации производительности из практики.

  • Артем Свяжин
    Артем Свяжин LLC SIMA-LAND Руководитель отдела системного инжиниринга
    20 мин

    Слоник который смог в ZFS

    Ни для кого не секрет, что объемы баз данных растут с невероятной скоростью. Мы хотим поделится опытом развертывания тестовых и dev-контуров СУБД больших размеров за несколько секунд. В докладе будут проблемы, с которыми мы столкнулись, наш тернистый путь к ZFS и разъяснение рабочей схемы, как же все-таки оно работает у нас, и как мы с этим живем. Будет интересно.

  • Владимир Сердюк
    Владимир Сердюк Общество с ограниченной ответственностью «Кластерные технологии Софтпоинт» Ген. директор
    40 мин

    Распределение транзакционной нагрузки в кластере серверов СУБД

    Данный доклад представляет собой описание концепции и прототипа кластера СУБД, работающего по принципу Master-Master. Проблема синхронизации данных в таких системах ни в одном тиражном решении до сих пор не решена, поэтому масштабирование для OLTP-систем, где транзакционная нагрузка сильно превалирует над аналитической, решается до сих пор только усилением аппаратной части – добавить ядер/процессоров, добавить памяти, что зачастую бывает не самым рациональным решением. Напомню, что задача распределения аналитической нагрузки решается относительно просто с помощью создания дополнительных реплик и перенаправления запросов на чтение вне транзакций на другие реплики. В случае же транзакционной нагрузки, если применять аналогичный подход, возникают коллизии, например, типа «писатель-писатель», которые, если их не учитывать, могут привести к неверным данным в транзакциях. Концепция кластера распределённых вычислений на первый взгляд звучит просто: «Все запросы на изменение данных выполняются мгновенно на всех нодах (серверах кластера), а чтение выполняется локально». Специальный прокси-агент распарсивает запросы, и выполняет запросы на чтение локально, а запросы на изменение перенаправляются параллельно и асинхронно на все остальные ноды кластера. Все изменения выполняются в системе зеркальных распределённых транзакций , которыми управляет координатор распределённых транзакций. Несмотря на простоту концепции и формулировки, возникает множество технических проблем, которые нигде ранее не были решены. В случае высокого параллелизма и конкуренции ресурсов порядок запросов на разных серверах может изменяться, что, в свою очередь, может приводить к изменению состава данных и к распределенным взаимоблокировкам. Также возникают сложности с падением линейной скорости примитивных операций. И, не решив проблемы оптимизации, данное решение сразу не подойдет для большинства систем. Одними из целевых показателей промышленного решения будет являться подключение до 20-и серверов в кластер с линейной просадкой времени операций не более чем на 10 % .

    В докладе будут рассмотрены эти и другие проблемы распределено-вычислительного кластера. В том числе, представлены примеры системы, для которых это будет максимально эффективным решением, а также описание архитектуры и демонстрация прототипа.

  • Фёдор Сазонов
    Фёдор Сазонов Сбер Руководитель направления
    Илья Сазонов
    Илья Сазонов Всегда Да Руководитель разработки
    40 мин

    pg укротитель

    У разработчиков постоянно возникают проблемы при работе с базами данных. Они вызваны тем, что разработчики считают СУБД чёрным ящиком, который "просто работает" и даже не подозревают, что важно и нужно понимать не только стандарт SQL, но и подробности устройства конкретной СУБД.

    Проекты разные, разработчики разные, но вот проблемы как правило одни и те же. Мы хотим продемонстрировать как разработчики пользуются базой данных и рассказать хорошо бы знать об устройстве СУБД, для того, чтобы писать код, который не разваливается как только компания из бодрого стартапа превращается в зрелый бизнес с планомерно растущими продажами и, соответственно, нагрузками.

    Практически в любом успешном проекте можно встретить практически одинаковые проблемы. Они появились потому что бизнес хотел побыстрее получить готовый продукт и это в своё время помогло компании встать на ноги. В небольших проектах эти проблемы совершенно незаметны.