PGConf.СПб 2023

К большому сожалению, идеальные компьютерные системы существуют только в книжках фантастов. Проблемы работоспособности встречаются и в PostgreSQL. В данном докладе хочется обсудить как правильно (и неправильно) подходить к попыткам решить проблему, какой путь выбрать, какой инструмент использовать.

Доклад будет интересен как начинающим, так и опытным пользователям и администраторам баз данных.

Расскажем про технику адаптивной оптимизации запросов, ключевые возможности новой версии расширения AQO и стабилизацию планов при помощи SR_PLAN. + Краткое (10 мин.) демо от Александра Котина

В современном анализе данных модели машинного обучения используется так же часто, как и базы данных. Такие гиганты, как Google и Amazon их уже совместили. Не отстаёт Microsoft и Yandex. Не пора ли внедрить модель машинного обучения в PostgreSQL?

В докладе кратко изложено, в чем заключается машинное обучение, показаны примеры использования машинного обучения у ведущих игроков рынка, ну и показан прототип, как это может быть в PostgreSQL.

В последнее время одним из наиболее распространенных способов миграции стала миграция при помощи свободного инструмента ora2pg. Однако многие отмечают крайне низкую производительность этого инструмента, особенно если речь идет о базах размером от 1 Терабайта и выше. Как значительно ускорить миграцию БД используя oracle_fdw отдельно, либо в сочетании с ora2pg и будет описано в данном докладе.