CTE запросы как основа бизнес-логики
Рассмотрены особенности разработки и некоторые варианты реализации бизнес-логики высоконагруженных web-приложений на базе хранимых процедур в парадигме широкого применения Common Table Expression запросов.
Слайды
Видео
Другие доклады
-
22 мин
Сергей Андреев ООО "Ортикон-Групп" АрхитекторЧто останавливает переход на PostgreSQL и как это побороть
Несколько реальных кейсов от тех кто остановил переход на PostgreSQL.
-
90 мин
Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software DeveloperАсинхронный Python и PostgreSQL с использованием asyncpg
Возможно, Python не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. Поскольку программные клиенты базы данных большую часть времени находятся в ожидании отклика от сервера базы данных, аснихронная функциональность Python, ставшая доступной в последних версиях (3.5+), может оказаться полезной для значительной оптимизации скорости работы приложения за счет того, что время подготовки ответа сервером может быть использовано приложением для работы над другими задачами. Асинхронный интерфейс между Python и PostgreSQL называется "asyncpg". В ходе мастер-класса я разберу работу с данной библиотекой и напишу короткое приложение, использую некоторые полезные свойства библиотеки.
-
45 мин
.JPG.180x180.jpg "Денис Смирнов")
Денис Смирнов КГБУЗ КДЦ Вивея программистGreenplum: внутреннее устройство MPP PostgreSQL для аналитики
PostgreSQL архитектурно является классической вертикально-масштабируемая СУБД для OLTP нагрузок. Параллельно с PostgreSQL много лет существует его альтернативная горизонтально-масштабируемая MPP версия Greenplum, заточенная под большие данные и OLAP нагрузку. В докладе будет рассказано про внутреннее устройство Greenplum (распределенные транзакции, шардирование данных, секционирование с гибридным хранением во внешних системах, колоночные движки хранения со сжатием и много другое), проведено сравнение с внутренним устройством PostgreSQL и показаны области применения каждого решения.
-
45 мин
Александр Кузьменков Postgres Professional ПрограммистНовые планы выполнения запросов в PostgreSQL 11 и будущих версиях
Одна из важных задач СУБД -- по декларативному SQL-запросу построить эффективный план его выполнения, используя разные алгоритмы сканирования и объединения таблиц. Над улучшением планирования запросов идёт непрерывная работа. Какие методы применяет PostgreSQL, чтобы получить эффективный план, что нового в этой области в версии 11, и что сейчас находится в разработке? Например, при планировании запроса можно удалять ненужные соединения, или сводить внешние и полусоединения к внутренним. Есть патчи, позволяющие выполнять merge join по пересечению интервалов, или улучшающие оценку селективности соединения с помощью многоколоночной статистики. Если говорить о сканировании отдельных таблиц, покрывающие индексы позволяют чаще использовать index-only scan. Инкрементальная сортировка и более точная оценка стоимости сортировки улучшают планы, где нужен сортированный вывод, например, для GROUP BY и ORDER BY или merge join. Мы обсудим эти и другие подобные оптимизации, которые уже реализованы или находятся в разработке.