title

text

Камиль Исламов
Камиль Исламов Троник Разработчик СУБД
13:15 05 февраля
22 мин

Оптимизация обработки данных аналитических отчётов

Приводится методика, с помощью которой можно автоматизировать обновление результатов предварительной обработки аналитических данных. Предварительная обработка и кэширование отчётов позволяет моментально получать результаты отчётов по большим объёмам данных. В докладе описывается способ обновления кэшированных отчётов с минимальной нагрузкой на сервер и с управляемой степенью актуальности.

слайды

Видео

Другие доклады

  • Лев Ласкин
    Лев Ласкин Электрон Ведущий специалист по внедрению решений на базе СПО
    45 мин

    Использование PostgreSQL в 1С

    В этом коротком мастер-классе будет показано, как легко поднять действующую базу 1С на PostgreSQL.

  • Иван Гончаров
    Иван Гончаров IBM
    45 мин

    Почему IBM Power8 - оптимальная платформа для PostgreSQL

    Что такое платформа IBM POWER8? Благодаря каким особенностям архитектуры, получается достигать большей производительности и масштабируемости PG по сравнению с x86_64? Производительность ядра, подсистемы памяти, процессорного интерконнекта и ввода/вывода. Уникальные и доступные только на POWER8 "фишки". Опыт тестирования как pgbench, так и реальных приложений.

  • Andreas Scherbaum
    Andreas Scherbaum Pivotal Principal Software Engineer

    Как мы сделали Greenplum Open Source

    Greenplum — это форк PostgreSQL, оптимизированный для использования в аналитике и хранилищах данных. Компания Pivotal в начале 2015 г. анонсировала, что часть её продуктов станут продуктами Open Source, в том числе и Greenplum Database. На этом выступлении будет представлен обзор истории Greenplum, всего процесса перевода продукта в мир Open Source и препятствий, с которыми мы столкнулись. Мы также расскажем, как можно принять участие в нашем проекте.

  • Д
    Дмитрий Мельник ИСП РАН ведущий разработчик
    22 мин

    Ускорение исполнения запросов в PostgreSQL с использованием JIT-компилятора LLVM

    В настоящее время в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов используется интерпретатор. Это приводит к накладным расходам, связанным с неявными вызовами функций-обработчиков и проверок, которых можно было бы избежать при создании исполняемого кода "на лету" (JIT-компиляции) под конкретный SQL-запрос: в этом случае во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Особенно это актуально для сложных запросов, где производительность процессора является основным ограничением. В настоящий момент существует два известных проекта, реализующих JIT-компиляцию в PostgreSQL: коммерческое решение Vitesse DB и open-source проект PGStorm. В первом проекте за счет использования LLVM JIT авторам удается получить ускорение до 8 раз на тестах из набора TPC-H. Второй проект реализует JIT-компиляцию запроса с использованием CUDA для исполнения его на GPU, что позволяет ускорить выполнение некоторых типов запросов на порядок.

    Наша работа посвящена добавлению поддержки JIT-компиляции SQL-запросов в PostgreSQL с использованием компиляторной инфраструктуры LLVM. В докладе будет подробно рассмотрено, как JIT-компиляция может быть использована для ускорения различных этапов исполнения SQL-запросов, а также особенности трансляции SQL-запросов в LLVM-биткод для получения эффективного исполняемого кода. Также будут представлены предварительные результаты тестирования JIT-компилятора на наборе тестов TPC-H.