RUM-индексы и их применение

Я представлю новый метод доступа, который расширяет имеющиеся возможности GIN-индексов, используя дополнительную информацию, хранящуюся в списке/дереве идентификаторов. Например, дополнительная информация о позициях позволяет новому методу доступа возвращать результаты по релевантности, что может значительно сократить время исполнения полнотекстовых запросов. Это также может ускорить фразовый поиск, так что данный метод будет весьма эффективным при полнотекстовом поиске. Сохранение временных меток открывает перед нами несколько интересных возможностей – мы можем отсортировать результаты по времени (например, свежие статьи, удовлетворяющие полнотекстовому запросу) на основе временных меток как таковых или сохраненных указателей, упорядоченных по временным меткам. Оба способа обеспечивают на порядок большее ускорение для таких типов запросов.

Динамическая компиляция SQL-запросов в PostgreSQL с использованием LLVM JIT

В данный момент в PostgreSQL для исполнения SQL-запросов применяется интерпретатор, реализующий модель итераторов (Volcano-модель). В то же время можно добиться существенного ускорения, выполняя динамическую компиляцию запроса «на лету». В этом случае можно генерировать код, специализированный для конкретного SQL-запроса, а также применять компиляторные оптимизации, учитывая, что во время выполнения уже известна структура используемых таблиц и типы данных. Такой подход особенно актуален для сложных запросов, скорость выполнения которых ограничена производительностью процессора.

Оптимизация запросов к данным типа “множество” с помощью индексов GIN, GiST, и пользовательских расширений для индексирования

Очевидно, что множества удобно использовать в различных типах приложений. Хотя в PostgreSQL и нет встроенного типа для множеств, до некоторой степени их можно смоделировать с помощью встроенных типов “массив” и “JSONB”. Кроме того, возможность ускорения запросов с операциями вхождения уже встроена в реализацию индексов GIN.

После краткого обзора существующей функциональности, мы рассмотрим, как добавление пользовательских типов “множество” и, в частности, модификация кода на С ("классы операторов") для индексов GIN и GiST, может повысить производительность.

Опыт внедрения Greenplum в Aviasales

После того как в компании стало копится много данных для анализа перед нами стал вопрос поиска колоночной бд, ибо обычный Postgresql уже не справлялся с объемами. Изучив рынок мы остановились на Greenplum, в докладе я расскажу про то почему мы выбрали именно его, опыт внедрения и эксплуатации и о том как мы делали мониторинг для него

ВИДЕО