Применение методов машинного обучения для улучшения планировщика
В докладе будет рассказано о существующем планировщике PostgreSQL, о возможностях его улучшения с помощью методов машинного обучения и о полученных в этой области результатах.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Дмитрий Васильев Postgres Professional Инженер СУБДМасштабируемость PostgreSQL
В докладе рассказывается о результатах тестирования производительности PostgreSQL на современных Hi-End серверах. Основное внимание было уделено блокировкам для доступа к разделяемым данным и связанными с этим узкими местами. Целью тестирования было проверить пределы линейного read scalability при увеличении количества ядер выделяемых для PostgreSQL. Тестирование проводилось для различных версий БД (9.4, 9.5, 9.6), чтобы проверить нововведения, призванные повысить производительность на многопроцессорных архитектурах.
-
90 мин
Иван Фролков Postgres Professional инженер-консультантОптимизация запросов в PostgreSQL
Основная задача для приложения, работающего с СУБД, кроме реализации требуемого функционала - это обеспечения минимального времени отклика либо максимальной пропускной способности. К сожалению, многие разработчики зачастую весьма смутно представляют себе, на что и как СУБД расходует ресурсы при выполнении запроса, и неспособны предугадать узкие места. Рассказу о том, какими способами может быть выполнен запрос, какие из них оптимальны, какие при этом могут быть проблемы и как их можно попробовать обойти и посвящен этот мастер-класс.
-
22 мин
Иван Панченко Postgres Professional рзаместитель генерального директораГод Профессионального Постгреса в России
Исполнилось год с момента создания российского вендора постгреса - компании Postgres Professional. Что полезного для сообщества было сделано компанией, над чем она работает сейчас - о разработках, о сертификации, о русской документации и об образовательной программе.
-
22 мин
Григорий Хромов MyAsterisk Руководитель технического отделаОбработка статистических данных в режиме реального времени посредством триггеров
В нашей телефонной платформе исторически использовалась СУБД MySQL и стандартная система статистики CDR. Постоянные оптимизации позволили сократить время ожидания загрузки информации, но оно было все еще велико. Ко всему прочему CDR не отличалась детальностью и высокой точностью. Было принято решение миграции на PostgreSQL и создание собственной системы сбора статистики на основе подсистемы CEL. CEL генерирует по одной записи на каждое внутреннее событие происходящее во время звонка и число таких записей может достигать несколько сотен. Применив триггеры PostgreSQL мы смогли сформировать подробную статистику всего в одной записи на каждый звонок. При этом общая производительность по сравнению со старой системой ощутимо выросла – время загрузки сократилось с минуты и более до нескольких секунд.