Скала-СР / Postgres Pro — предконфигурированные высокопроизводительные машины баз данных

Машины баз данных — представители «высшего света» в мире корпоративных ИТ; Teradata, Exadata, Netezza — не смотря на то, что в их основе вполне доступные серверные узлы архитектуры x86 — о них говорят и пишут как о hi-end-системах, на что есть определённые основания. Объективно машины баз данных востребованы многими корпоративными заказчиками, как за уникальные возможности, так и за те удобства, которые дают готовые предконфигурированные комплексы.

Консорциум в составе системного интегратора IBS, выполнившего немало проектов по внедрению различных машин баз данных, российского вендора PostgreSQL Postgres Professional и израильской компании-разработчика суперкомпьютерных сетевых решений Mellanox представил машины баз данных в различных конфигурациях для PostgreSQL под управлением СУБД Postgres Pro Enterprise.

Оптимизация запросов к данным типа “множество” с помощью индексов GIN, GiST, и пользовательских расширений для индексирования

Очевидно, что множества удобно использовать в различных типах приложений. Хотя в PostgreSQL и нет встроенного типа для множеств, до некоторой степени их можно смоделировать с помощью встроенных типов “массив” и “JSONB”. Кроме того, возможность ускорения запросов с операциями вхождения уже встроена в реализацию индексов GIN.

После краткого обзора существующей функциональности, мы рассмотрим, как добавление пользовательских типов “множество” и, в частности, модификация кода на С ("классы операторов") для индексов GIN и GiST, может повысить производительность.

Postgres как основа BI платформы, особенности, практический опыт

В докладе я расскажу почему Postgres отлично подходит как BI платформа для решения классических OLAP-задач.

Будет дан краткий обзор доступных open source BI решений. Расскажу об архитектуре нашего решения (snowflake scheme), как мы делаем Extract Load Transform, настройках Postgres для специфических профилей нагрузки. Также упомяну о том, как мы пытались использовать Postgres в виде колоночной базы данных (cstore_fdw от Citus) и что из этого вышло. В конце доклада кратко расскажу про минусы и проблемы нашего подхода.

ВИДЕО

Адаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL

Оптимизация запросов является важной задачей, решение которой существенно влияет на производительность СУБД, особенно при выполнении сложных запросов. В докладе будет рассмотрен оптимизатор запросов PostgreSQL, и, в частности, задача определения мощности вершины с зависимыми условиями, которая является одной из самых известных проблем стоимостных оптимизаторов. Предлагается решение этой проблемы, использующее методы машинного обучения и доступное в виде расширения с патчем для PostgreSQL 9.6. В докладе приводятся результаты экспериментального исследования предложенного решения, обсуждаются его плюсы и минусы, а также область применимости.

ВИДЕО