![Александр Котин Александр Котин](/media/2023/09/12/3D1DA25F-822F-455B-9759-EA02E361912F_1_105_c.jpeg.180x180.jpg)
![Борис Пищик Борис Пищик](/media//2023/09/13/IMG_1721.jpg.180x180.jpg)
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 ООО "Нетрика" Руководитель направления Автоматизация
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.
-
ИИгорь Косенков Postgres Professional Инженер
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 Postgres Professional Технический консультант
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 DdataGile разработчик
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.