PGConf.Russia 2023

Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.

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.

Как перевести высоконагруженную информационную систему на платформе 1С:Предприятие из MS Windows/MS SQL Server на Linux/PostgreSQL так, чтобы не было мучительно больно?

Расскажем о стратегиях миграции и ключах к ее успеху. Делимся опытом в такого рода проектах, обращаем внимание на нюансы.

В этом докладе я расскажу сразу о нескольких новых возможностях наблюдения за нагрузкой в СУБД. Среди них будут: визуализация истории наблюдений расширений pg_profile/pgpro_pwr с использованием Grafana; активные отчеты pg_profile/pgpro_pwr, позволяющие выполнять подсветку исследуемых объектов в разных секциях отчета; дальнейшее развитие расширенных статистик вакуума в версиях PostgresPro; новый интересный механизм трассировки сессий и запросов в расширении pgpro_stats.