PGConf.Russia 2023

My presentation "Explaining the Postgres Query Optimizer" covers the details of query optimization, optimizer statistics, joins, and indexes. This talk covers 40 other operations the optimizer can choose to handle complex queries, large data sets, and to enhance performance. These include merge append, gather, memoize, and hash aggregate. It explains their purpose and shows queries that can generate these operations.

This is a new talk; draft slides are at https://momjian.us/main/writings/pgsql/beyond.pdf

Каждый администратор баз данных так или иначе сталкивался с тем, что таблицы и индексы в PostgreSQL иногда могут значительно увеличиваться в размерах. Зачастую поиск причины такого роста приводит нас к выводу, что объекты "раздулись". В докладе мы поговорим о причинах такого поведения, подготовим тестовую среду для определения того какой же метод борьбы с блоатом является самым подходящим. Сравним несколько утилит по борьбе с блоатом, а также познакомимся с ещё одним инструментом, который позволяет нам бороться с этим явлением более эффективно. Этот доклад будет полезен как начинающим, так и опытным администраторам PostgreSQL.

В докладе рассмотрены мультитранзакции, в каких случаях они "появляются", как их мониторить и проверять. Возможные проблемы с переполнением счетчика мультитранзакций и описана проблема отсутствия файла в pg_multixact/offsets при восстановлении из резервной копии.

Я покажу в PostGIS, как каждый может проанализировать геоданные всей Земли и получить ответы на свои глобальные вопросы за минуты и секунды.

Когда вы пользуетесь такси в небольших городах, вызывая машину по телефону, то с высокой вероятностью вашу поездку тарифицирует программа на основе данных OSM. Для тарификации используется какой-либо из пакетов прокладки маршрута. Благодаря этому сценарию использования, сотрудники таксопарка указывают номер дома и улицу на зданиях и делают вклад не только в свой бизнес, но и в OpenStreetMap.

В сценарии аналитики данных входят и задачи где лучше разместить торговую точку, чтобы в нее приходили покупатели. Опять же данные о шаговой доступности и населенности окресностей можно извлечь из геоданных. Можно расчитывать стоимость недвижимости на основе множества факторов связанных с расположением объекта и его окружения.

Ученые могут строить прогнозные модели для предсказания эпидемий, эволюции городов, планировать рекреационные зоны и застройку существующих территорий на основе открытых геоданных.

Ну и можно ответить на любой вопрос по географии который вам придет в голову: посчитать площади городов и построек, протяженности дорог и извлечь названия городов, областей и островов. Можете, например, стать чемпионом по игре в "Города" или основать новый сервис прокатов электро самокатов. Все ограничивается лишь вашей фантазией.

Я опубликовал https://github.com/igor-suhorukov/openstreetmap_h3 — мой проект высокопроизводительного загрузчика данных, который позволяет выполнять геоаналитику данных из OpenStreetMap в PostGIS. Он преобразует дамп OpenStreetMap всего мира или региона PBF в схему, разделенную по регионам H3. Опция столбцового хранения активирует расширение CitusDB в PostgreSQL для ускорения аналитических запросов.