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 Postgres Professional Разработчик программного обеспечения
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.
-
Александр Никитин PGMechanix Администратор баз данных
Миграция int-> bigint
Довольно часто встречается ситуация, когда система начинает расти. И то, что раньше работало через какое-то время перестаёт работать. Именно так обстоит дело и с переполнением типов данных. Если в начале проекта хватало int4, то через какое-то время он может полностью исчерпаться и нужно переходить на bigint. В своём докладе я опишу то, с чем сталкивается ДБА, опишу путь решения подобной задачи и познакомлю с утилитой, которая значительно упростит выполнение подобного рода задач.
-
Илья Сазонов Всегда Да Руководитель разработкиФёдор Сазонов Сбер Руководитель направления
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.
-
Александр Котин Postgres Professional Старший технический менеджер продукта
Управление планами запросов - новые возможности
Расскажем о новых возможностях и продвинутых техниках управления планами запросов (совместное использование AQO, sr_plan и pg_hint_plan)