Практические примеры по оптимизации запросов в PostgeSQL
Я думаю, что каждый администратор баз данных в своей работе сталкиваемся с "тяжелыми" запросами. И возникает вопрос, а можно ли вообще ускорить работу этого запроса? Может быть, даже и оптимизировать такие запросы невозможно? Или время на переработку этого запроса будет существенно больше, чем выигрыш от производительности этого запроса. В своем докладе я рассмотрю несколько подходов к ускорению запросов и на практических примерах покажу оптимизации, которые использую в своей работе.
Слайды
pgconf2023_new.pptxВидео
Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет
Другие доклады
-
Vigneshwaran C FUJITSU CONSULTING INDIA Software Lead Developer
Logical replication internals
The following topics will be covered as part of the presentation:
- Architecture of logical replication
- Publisher introduction
- Subscriber introduction
- Data syncronization introduction
- Logical decoding
- Replication slot
- output plugin
-
Максим Милютин Wildberries Разработчик/DBA
Аналитические open-source решения на базе PostgreSQL
Исторически PostgreSQL используется для транзакционной (OLTP) нагрузки. На это указывает строчное хранение данных и невозможность (или сложность) в организации распределённого исполнения запросов по канонам MPP (massive parallel processing) систем. Однако вследствие расширяемости ядра PostgreSQL (прежде всего, появления интерфейса подключаемых методов доступа) и либеральной лицензии (сходной с BSD) на свет появились различные форки и расширения, которые позволяют эффективно организовать обработку больших массивов данных для запросов аналитического толка.
В текущем докладе планируется дать исчерпывающий обзор форка Greenplum и расширений Citus и TimescaleDB с точки зрение разработчика по основным признакам (фичам) аналитических СУБД - колоночное хранение, сжатие данных, распределённая обработка и др. Результаты данного обзора будут полезны архитекторам, выбирающим СУБД для аналитики под свою систему.
-
Павел Конотопов inCountry DBA team lead
Пять оттенков шардинга
Колоссальное значение сейчас приобретает шардинг. Размеры современных БД перешагивают 100 терабайтные пределы, вертикальное масштабирование, добавление реплик, содержащих полную физическую копию БД, становится затруднительным, особенно при дефиците вычислительных ресурсов. Шардирование базы данных – это способ горизонтально масштабироваться, разделив данные между независимыми друг от друга вычислительными узлами.
В мире PostgreSQL существуют как давно известные инструменты масштабирования: CitusDB, Greenplum, так и решения нового поколения – Cockroach DB, Yugabyte DB, SPQR, Shardman.
В нашем докладе мы будем рассуждать о разнице между этими реализациями, достоинствах и недостатках этих решений, рассмотрим текущее состоянии реализации шардинга в ванильном PostgreSQL, а также затронем и не менее важны темы – предоставления гарантий целостности и согласованности данных в масштабах распределенного кластера.
-
Игорь Косенков Postgres Professional Инженер
Кластер Corosync-Pacemaker. Работа над ошибками
Расскажу о частых ошибках при настройке отказоустойчивого кластера Corosync-Pacemaker. Зачастую эти ошибки приводят к фатальным последствиям, и как следствие - к отказу от выбранного решения в пользу других. Хотите рецепт "правильного" кластера?