.JPG.180x180.jpg "Павел Толмачев")
Коллапс в планах запросов. Достигаем и управляем
Чем больше таблиц участвует в запросе, тем сложнее планировщику выбрать подходящий план выполнения (увеличивается время и используемая память). Как бы подсказать планировщику, что лучше эту пару таблиц соединить первой, а остальные - потом? Как поступить, если видно, что часть запроса можно улучшить, но оптимизатор этого не делает? В докладе я расскажу про управление порядком соединений - вы узнаете, как можно повлиять на формирование плана запроса стандартными способами "ванильного" PostgreSQL.
Слайды
Толмачев.odpВидео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
45 мин
Алексей Арустамов Loginom Company директорБыстрый ETL для PostgreSQL
ETL – одна из первых задач, которую надо решить любому пользователю PostgreSQL. Существует ошибочное мнение, что low-code инструменты, реализующие ETL-процедуры, снижают требования к пользователю, но жертвуют производительностью и/или гибкостью. В выступлении будет продемонстрировано, что можно быстро и легко проектировать ETL-процедуры, не теряя в производительности. Рассказано, за счет чего обеспечивается высокая скорость, как используются особенности PostgreSQL и как связка PostgreSQL и low-code платформы позволяет закрыть одну из самых частых болей пользователей.
-
45 мин
Федор Сигаев Postgres Professional технический директор, ведущий разработчик PostgreSQL
Никита Малахов Postgres Professional Senior Software DeveloperБольшие значения в PostgreSQL
Одной из задач современной базы данных является задача хранения больших значений. Само по себе хранение больших значений не представляет собой особых сложностей, но оперирование такими значениями или полями представляет собой нетривиальную задачу. PostgreSQL может предложить несколько вариантов сохранения больших значений, но все они обладают теми или иными недостатками. Как ответить на этот вызов? Наш ответ в докладе - как хранить большие и сложные значения и как с ними оперировать.
-
45 мин
Андрей Зубков Postgres Professional Руководитель группы систем мониторингаХотите ли вы знать, чем занимался VACUUM?
В Postgres Professional ведется разработка механизма сбора детальных данных о работе вакуума в statistics collector. Я расскажу о некоторых проблемах, которые это поможет решать и покажу как это выглядит на примере расширения pgpro_pwr.
-
45 мин
Михаил Цветков эксперт экспертУскорение баз данных нетрадиционными методами
Традиционные дисковые базы данных имеют врожденное физическое ограничение по сравнению с In-Memory СУБД в виде подсистемы хранения, которая даже в случае All-Flash NVMe на порядки более медленная, чем оперативная память CPU. Это особенно критично для развития приложений бизнес-аналитики и OLAP-сценариев на дисковых СУБД. Есть достаточное количество примеров ускорения традиционных СУБД, в том числе и PostgreSQL, которые мы рассмотрим, и предложим новый, Storage-центричный подход к аппаратному ускорению дисковых баз данных.