title

text

Алена Рыбакина
Алена Рыбакина Postgres Professional Младший разработчик
: декабря
45 мин

Адаптивная оптимизация запросов в PostgreSQL

Adaptive Query Optimization (AQO) - это механизм, использующий данные о предыдущем исполнении, которые могут быть использованы для корректировки последующих планов запросов. В докладе подробнее обсуждается, как данное расширение при совместной работе с оптимизатором может помочь решить некоторые проблемы в оптимизации запросов.

Слайды

conf1.pptx

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Дарья Лепихова
    Дарья Лепихова Postgres Professional разработчик
    Александр Бурцев
    Александр Бурцев Skala-R Руководитель продукта Машина Баз Данных
    45 мин

    Примеры работы с новым pg_probackup

    Разработчики pg_probackup расскажут о том, как работать с разнообразием команд pg_probackup. Покажут на примерах как делать FULL и инкрементальные бэкапы в разных режимах DELTA, PAGE, PTRACK. Продемонстрируют настройки политик резервного копирования для разных предметных областей от обслуживания сотни простых СУБД до e-commerce и fintech.

  • Антон Немцев
    Антон Немцев ООО "Нетрика" Руководитель направления Автоматизация
    22 мин

    Кейс переезда СУБД с бизнес-логикой на Postgres PRO

    Рассказываю про опыт выполнения проекта по импортозамещению информационной системы с СУБД Microsoft SQL Server на Postgres PRO. Владелец СУБД - АО «Росагролизинг».

    СУБД содержит базу данных объемом около 6 Тб (более 300 таблиц с количеством строк до 4 млрд). Адаптировано 15 ETL пакетов и 131 процедура с полным сохранием функциональности и частичным рефакторингом исходного кода. Производительность системы осталась на прежнем уровне.

  • Антон Дорошкевич
    Антон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель Отдела-ИТ
    45 мин

    Тонкости эксплуатации PostgreSQL для 1С

    В процессе эксплуатации баз достаточно больших 1С на СУБД PostgreSQL часто возникают вопросы, ответы на которые не так просто найти даже в документации. Хотелось бы поделиться опытом решения таких вопросов на базе нескольких переводов 1С с MS SQL на PostgreSQL клиентов из рейтинга РБК500. В докладе будут освещены такие моменты как: Как регулировать уровень глубины расчёта статистики и чем это может быть опасно? Как создание явной и неявной временной таблицы может "положить" сервер СУБД и как с этим бороться? В каком случае процесс СУБД будет убит операционной системой из-за перерасхода оперативной памяти и что с этим делать? Чем хорошо когда на одном кластере СУБД одна база, чем плохо когда много баз на одном кластере СУБД? Как быть с ресурсами серверов для сред тестирования и разработки при подходе "1 кластер - 1 база"? Резервное копирование- тонкости разных вариантов снятия бэкапов на PostgreSQL.

  • Алексей Фадеев
    Алексей Фадеев Sibedge Старший разработчик .NET, евангелист Postgres.
    22 мин

    ORM LinqToDb: используем возможности Postgres по максимуму

    ORM-библиотеки широко используются при разработке бэкенда – примем это как данность. ORM-библиотеки совершенствуются, разработчики учатся на своих и чужих ошибках, и многие научились писать код для ORM, генерирующий вполне оптимальные запросы для типовых операций. Но есть ещё одна проблема ORM – ограниченность инструментов. Особенно это актуально для Postgres, имеющего массу операторов и конструкций (как в ядре, так и в расширениях), выходящих за рамки стандарта SQL.

    ORM-библиотека LinqToDb имеет важную особенность: она позволяет очень просто (буквально в одну строку) писать расширения, реализующие любой SQL-оператор или конструкцию. Полнотекстовый поиск, KNN, CTE (в том числе рекурсивные), работа с массивами и jsonb, array_agg и jsonb_object_agg, табличные функции и LATERAL JOIN – всё это без труда можно использовать в ORM, что я и продемонстрирую в данном докладе!