explain.sbis.ru - массовая оптимизация запросов
Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL? Как это делать, если серверов - сотни, а баз - тысячи? В "Тензоре" мы разработали для этого отдельный инструмент - explain.sbis.ru: - для синхронного сбора и анализа запросов - для визуализации планов выполнения - для мониторинга ошибок в БД
Слайды
Видео
Другие доклады
-
Григорий Смолкин Ozon Инженер
Резервное копирование PostgreSQL с помощью pg_probackup: высокая производительность и острая форма паранойи
Как бэкапировать PostgreSQL? Как хранить сделанные бэкапы? Как валидировать бэкап? Как валидировать PostgreSQL и можно ли ему вообще доверять? Можно ли доверять твоему инструменту? Как сделать всю эту паранойю удобной и производительной, если СУБД не помогает в этом деле? На какие компромиссы можно идти и на какие ни в коем случае нельзя? Создавая свой инструмент бэкапирования, мы были вынуждены искать ответы на эти и многие другие вопросы, о чем и хотелось бы рассказать.
-
ННиколай Ларин Microsoft Program Manager
Azure Database for PostgreSQL – как мы сделали глобальный масштабируемый сервис
Azure Database for PostgreSQL - управляемый сервис баз данных на основе PostgreSQL Community Edition. Мы расскажем об архитектуре сервиса и реализации ключевых преимущств PostgreSQL сервиса в Azure, таких как высокий уровень доступности, масштабирование сервиса, встроенная защита и автоматическое резервное копирование. Включает демонстрацию возможностей сервиса с облачными приложениями и интеграцию с другими сервисами Azure.
-
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
Мастер-класс: продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python
На мастер-классе будут рассмотрены: продвинутый анализ пространственных данных на чистом PostGIS, включая новейшие функции PostGIS; приведение в соответствие разных типов данных в PostgreSQL и Python (массивы в NumPy, таблицы в Pandas); секреты эффективной работы с инструментами и средами обработки данных (Jupyter, dataviz и др.); дальнейшее развитие с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.
-
Дмитрий Павлов Arenadata Big Data solutions Senior Consultant
Дрессируем Greenplum
С необходимостью завести в корпоративном IT-ландшафте аналитическую СУБД сталкивается большинство компаний, чей бизнес так или иначе затрагивает информационные технологии. В докладе я расскажу о самых главных нюансах развёртывания и эксплуатации распределённой аналитической open-source СУБД, основанной на PostgreSQL - Greenplum, разберу типичные ошибки при её использовании, приведу best practices и обращу внимание на тонкие места.