Сравнительный обзор архитектуры PostgreSQL и ORACLE

Доклад рассмотрит следующие компоненты СУБД PostgreSQL, сравнивая архитектурные решения с СУБД ORACLE:

1. Что представляет из себя экземпляр работающей базы, какие процессы присутствуют и за что они отвечают?
2. Какими структурами оперирует база?
3. Механизм отказоустойчивости.
4. MVCC механизм и возможности восстановления базы.
5. Хранение базы на физических носителях.

Каждое из рассматриваемых решений будет оценено с точки зрения накопленного опыта работы в выбранных СУБД, удобства администрирования и доступных способов развития в будущем.

Доклад будет интересен:

• пользователям PostgreSQL, т.к. позволит взглянуть на другую СУБД и её особенности;
• администраторам PostgreSQL, т.к. ORACLE предлагает большие административные возможности, которые могли бы быть реализованы и в Postgres;
• разработчикам PostgreSQL, т.к. Postgres активно развивается и этот доклад может задать новые направления развития;
• желающим перейти с ORACLE (или другой СУБД) на проекты с открытым исходным кодом, т.к. доклад продемонстрирует возможности открытой СУБД Postgres в сравнении с коммерческим продуктом, в котором Postgres выглядит очень достойно!

VOPS: Векторное расширение Постгреса

СУБД Постгрес успешно используется во многих OLTP приложениях, выполняющих большое число простых запросов. Но для аналитики, требующей обработки большого количества данных, Постгрес на порядки отстаёт от специализированных СУБД, оптимизированных для массовой обработки данных. Скорость работы Постгреса для OLAP запросов сдерживается следующими факторами:

• Большие накладные расходы на распаковку записей.
• Затраты на интерпретацию запроса (Постгрес интерпретирует план выполнения запроса)
• Поддержка работы с абстрактными типами
• Недостатки PULL модели выполнения запроса
• Издержки MVCC

Все эти проблемы могут быть в большой степени решены за счёт использования векторного исполнителя запросов, который за одну операцию в состоянии обработать целый блок (вектор) значений. В этом докладе описывается способ добавления векторных операций в Посгрес, с помощью стандартного механизма расширения Посгреса, без внесения изменений в ядро. Такие механизмы Посгреса как UDT (определяемые пользователем типы), FDW (абстракция внешнего поставщика данных), расширения исполнителя запросов позволяют реализовать в Постгресе вертикальный таблицы, с которыми можно работать как с обычными таблицами. Но на порядки быстрее благодаря использованию векторных операций.

Что нам ждать в PG 11?

10-я версия получилась богатой на новые фичи, но что же нас ожидает в новой 11 версии?

Мы расскажем последние новости из мира разработчиков постгреса, а именно: новые фичи, улучшения и развитие старых, прорывные разработки. Не все из них видны простому пользователю, но мы постараемся представить разработки ядра постгреса в простом и доступном виде.

Использование PostgreSQL и Сlojure для разработки приложений, ориентированных на работу с базами данных

Если честно взглянуть на большинство наших бизнес-приложений, то они через провод собирают данные в базу и раздают их в обратном направлении. Что, если не пытаться воздвигать стену абстракций между приложением и базой данных (ORM), а постараться использовать их симбиоз - сильные стороны и индивидуальные особенности.

Я расскажу как мы используем postgresql и clojure для создания data intensive приложений для медицины.

• functional relational programming
• jsonb для моделирования сложной предметной области
• функциональные индексы и расширение json-knife для поиска в jsonb
• реализация graphql на postgres
• logical replication для построения реактивных интеграций
• асинхронный JDBC-free коннектор к postgresql на netty