PgConf.Russia 2017

1. Особенности взаимодействия 1С:Предприятие 8 и PostgreSQL 9 1.1 Изменения в редакциях платформы 1С 1.2 Схемы v81c_data и v81c_index 1.3 Трансляция запросов 1С в SQL 1.4 События технологического журнала 1С для диагностики PostgreSQL
2. Анализ запросов, вызывающих проблемы производительности в PostgreSQL 2.1 Бесплатный инструмент для автоматизации разбора логов 2.2 Правило Парето на практике 2.3 Установка и настройка инструмента 2.4 Практический пример оптимизации запроса 2.4.1 Проблема в запросе PostgreSQL 2.4.2 Выяснение нерациональных операций в запросе 2.4.3 Способы устранения неоптимальностей
3. Статистка PostgreSQL для диагностики производительности 3.1 Сравнение с возможностями MS SQL Server, различия 3.2 Диагностика блокировок 3.3 Диагностика рабочей нагрузки 4 Примеры из практики команды gilev.ru

1) О Чемпионате мира по футболу 2018 и поставленных задачах; 2) Инструментарий отдела моделирования и аналитики; 3) Аналитика пассажиропотоков аэропорта Кольцово и железнодорожного транспорта дальнего и ближнего сообщения (Яндекс.Расписания); 4) Анализ населенности и занятости населения (2ГИС); 5) Прокладка маршрутов клиентских групп с автоматическим выводом метаинформации и сборка отчетных материалов (PostgreSQL + QGIS + Python + LaTeX); 6) Развертывание карт-сервера для предоставления доступа к маршрутам заказчику (Ubuntu + PostGIS + QGIS-Web-Client)

ВИДЕО

Я представлю новый метод доступа, который расширяет имеющиеся возможности GIN-индексов, используя дополнительную информацию, хранящуюся в списке/дереве идентификаторов. Например, дополнительная информация о позициях позволяет новому методу доступа возвращать результаты по релевантности, что может значительно сократить время исполнения полнотекстовых запросов. Это также может ускорить фразовый поиск, так что данный метод будет весьма эффективным при полнотекстовом поиске. Сохранение временных меток открывает перед нами несколько интересных возможностей – мы можем отсортировать результаты по времени (например, свежие статьи, удовлетворяющие полнотекстовому запросу) на основе временных меток как таковых или сохраненных указателей, упорядоченных по временным меткам. Оба способа обеспечивают на порядок большее ускорение для таких типов запросов.

Вопросы производительность ввода-вывода всегда были на повестке дня DBA всё время, пока существуют базы данных. Объемы данных быстро растут и важно, чтобы чтение с диска, и особенно запись на него, оставалась быстрой.

Для большинства СУБД сравнительно легко найти готовый чеклист по рекомендуемым настройкам Linux для максимизации производительности ввода-вывода, и он, как правильно, действительно хорош. Однако всегда полезно понимать, как и почему эти настройки работают.

В этом докладе будет объяснено, как работает подсистема ввода-вывода в Linux, как страницы данных PostgreSQL попадают с диска в разделяемый буфер и обратно, и с помощью каких механизмов можно управлять этими процессами.