title

text

Александр Котин
Александр Котин Postgres Professional Старший технический менеджер продукта
Борис Пищик
Борис Пищик Postgres Professional Технический консультант
: декабря
45 мин

Новый адаптивный оптимизатор запросов - AQO 2.0

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

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Антон Немцев
    Антон Немцев ООО "Нетрика" Руководитель направления Автоматизация
    45 мин

    Инструменты автоматизации миграции: практика создания и использования

    Рассказ о практических подходах и инструментах автоматизации миграции на 2 реальных примерах: база данных с изменением структуры в новой версии и базы данных с значительным содержанием бизнес-логики приложения.

  • И
    Игорь Косенков Postgres Professional Инженер
    22 мин

    Фенсинг в облаках и не только...

    Одним из требований для работы отказоустойчивого кластера Corosync/Pacemaker является фенсинг отказавшего узла. В виртуальных средах фенсинг реализуется путем отключения виртуальной машины через гипервизор, в кластере на физических серверах - через IPMI/ILO. Что делать, если фенсинг невозможно организовать, например, закрыт доступ или кластер в облаках? Об альтернативных способах фенсинга отказавшего узла я расскажу в своем докладе.

  • Борис Пищик
    Борис Пищик Postgres Professional Технический консультант
    45 мин

    Postgres Pro Enterprise Manager - центр управления Базами Данных Postgres Pro

    В этом обзорном докладе мы познакомимся с первым релизом Postgres Pro Enterprise Manager (PPEM) и его основными возможностями по повышению продуктивности труда Администраторов БД.

  • Александр Календарёв
    Александр Календарёв DdataGile разработчик
    22 мин

    ML in SQL

    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.