title

text

Александр Никитин
Александр Никитин Data Egret Администратор баз данных
12:10 26 октября
22 мин

Работа с запросами с точки зрения DBA

Работа с запросами может внести огромный вклад в производительность сервера БД. В своём докладе я расскажу о том, какие инструменты мы используем, а также разберу некоторые примеры, которые встречались в нашей практике. Доклад будет интересен администраторам и разработчикам, которые хотели бы познакомиться с приёмами, которые мы используем в повседневной работе.

слайды

Видео

Другие доклады

  • Федор Сигаев
    Федор Сигаев Postgres Professional технический директор
    22 мин

    Зачем еще 64-битные значения?

    Когда PostgreSQL только появлялся, значения идентификатора транзакции были выбраны 32х-битными. В то время это казалось запредельным числом - кто в здравом уме будет проводить 4 миллиарда транзакций? Но развитие техники привело к тому, что появились инстансы, где транзакции подбирались к этому пределу. Сообщество разработчиков ответило на это возможностью "оборота" счетчика транзакций (известный как wraparound). Но технический прогресс и рост количества данных поставили PostgreSQL перед новыми вызовами. В докладе я попытаюсь рассказать об этих вызовах, о том, как их можно преодолеть с помощью повышения разрядности счетчика, к каким следствиям это приведет и почему это надо делать сейчас, и почему это не было сделано раньше.

  • Christopher Travers
    Christopher Travers DeliveryHero ИТ-директор
    45 мин

    Почему методика Crew Resource Management должна применяться в СУБД-командах?

    Crew Resource Management - методика, которая играет важную роль в тренировке персонала в таких областях, как авиация и атомная энергетика. Тем не менее, в IT-индустрии, эта методика до сих пор широко не внедрялась. В рамках данного доклада мы познакомимся с методикой Crew Resource Management (CRM), с проблемами, которые она решает, и почему её стоит применять во всех СУБД-командах.

    Несколько кейсов, имеющих отношение к PostgreSQL, будут разобраны с технической точки зрения и с точки зрения человеческого фактора.

  • Никита Глухов
    Никита Глухов Postgres Professional Старший разработчик
    Олег Бартунов
    Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
    45 мин

    Элегантный поиск ближайших соседей в PostgreSQL

    С необходимостью эффективного поиска ближайших соседей можно встретиться в разных задачах, например, поиск ближайших к заданной точке объектов на карте. Задача, на непрограммистский взгляд кажущаяся тривиальной (действительно, человек довольно легко справляется с ней глядя на карту) , на самом деле не имеет общего и доступного решения, что приводит к головной боли разработчиков, которые придумывают ad hoc решения (вставляют костыли). Эти решения, обычно некрасивые, портят настроение творческой натуры программиста, которому требуется посещение пивной, чтобы пережить когнитивный диссонанс :)

    Действительно, если у человека есть карта, у которой есть определенный масштаб, и характерный размер поля зрения, то у программиста есть только координаты заданной точки и множество точек, которых может быть очень много (миллиарды звезд !), и к которому может идти большое количество конкурентных запросов, причем не только на чтение. Язык SQL позволяет очень красиво записать запрос, но реальный план его выполнения удручает - требуется прочитать всю таблицу, вычислить все расстояния от заданной точки, отсортировать по убыванию и оставить требуемое количество записей. Наличие индексов не спасает, а только приводит к полному обходу поискового дерева и чтения всей таблицы в случайном порядке, что гораздо медленнее простого чтения таблицы.

    В действительности, класс задач, в которых требуется эффективный поиск ближайших соседей, гораздо шире задач пространственного поиска, например, задачи классификации, задачи поиска очепяток, кластеризации, дедупликации данных. Все они могут сильно выиграть от поддержки эффективного поиска ближайших соседей в СУБД, которые являются в настоящее время де-факто стандартом хранения данных. Эффективный поиск означает быстрый, конкурентный, масштабируемый поиск и поддержку различных типов данных (возможно, нестандартных), что и было реализовано 11 лет назад в PostgreSQL. Я расскажу про его реализацию, современное состояние и примеры использования.

  • В
    Виталий Богданов АО «Байкал Электроникс» Директор по развитию
    22 мин