title

text

Владлен Пополитов
Владлен Пополитов Postgres Professional разработчик программного обеспечения
16:50 08 апреля
40 мин

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.

Слайды

Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Никита Печёнкин
    Никита Печёнкин Postgres Professional Разработчик программного обеспечения
    40 мин

    Консистентность в распределенных системах на базе PostgreSQL

    Поговорим о консистентности в распределенных системах с точки зрения СУБД, распределенной системы и распределенной СУБД. Рассмотрим иерархию уровней согласованности, в т.ч. с точки зрения допустимых аномалий. Рассмотрим и сравним гарантии согласованности данных, предоставляемые различными решениями на базе PostgreSQL включая Shardman от Postgres Pro. Рассмотрим архитектуру Shardman с точки зрения возможных аномалий и наши способы от этих аномалий избавиться. Расскажем о том, как мы в Shardman верифицируем гарантии консистентности с помощью jepsen-тестирования.

  • Дмитрий Ремизов
    Дмитрий Ремизов ГНИВЦ архитектор
    40 мин

    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.

  • Константин Ващенков
    Константин Ващенков xsquare.ru Тех дир
    20 мин

    Миграция с Oracle APEX/Forms на Эльбрус e2k. Проблемы. Производительность

    Расскажем об опыте миграции с Oracle Forms / Apex на платформу x86 Расскажем об опыте последующий миграции решений на Эльбрус e2k Расскажем об производительности / масштабируемости (БД/количестве пользователей)

    На примере НПФ Корпорации "Ростех" / НПФ ПАО "Ростелеком"

  • Алексей Светличный
    Алексей Светличный Тинькофф Технический продакт менеджер
    40 мин

    Мониторинг и алертинг большой инфраструктуры

    С каждым днем объемы данных, количество инсталяций, обслуживаемых систем приумножается. Зачастую можно проследить даже геометрическую прогрессию. Вопросы инпортозамещения, требования регулятора, новые проекты - все это форсирует развитие Postgres. Такие реалии ставят перед нами амбициозные цели слежения за соблюдением SLA, качественный мониторинг, дашборды по критичным элементам производительности систем. Поделимся нашим опытом и наработками в рамках Tinkoff.