title

text

Леонид Борчук
Леонид Борчук Яндекс Разработчик
15:00 08 апреля
20 мин

Планы выполнения в pg_stat_statements

Есть много opensource (и еще больше проприетарных) форков pg_stat_statements, которые позволяют смотреть планы выполнения запросов:

pg_stat_plans https://github.com/2ndQuadrant/pg_stat_plans
pg_store_plans https://github.com/ossc-db/pg_store_plans
pg_stat_monitor https://github.com/percona/pg_stat_monitor

Все они мне чем-то не подошли и я написал свое https://github.com/postgredients/pg_stat_query_plans. Расскажу что и как сделал, и что хотелось бы добавить в оригинальный pg_stat_statements, чтобы мое расширение было не нужно

Слайды

Слайды доступны участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет.

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

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

    PostGIS + k-NN: как найти ближайший бар, и правда ли, что Земля не плоская

    В обзорных докладах по Postgres можно встретить упоминание алгоритма k-NN для поиска в пространстве. В данном докладе тема будет рассмотрена более глубоко, описан механизм индексирования поиска в пространстве в картинках. Так же я покажу, как с помощью популярного бесплатного расширения PostGIS применить алгоритм k-NN к географическим координатам точек на земном шаре, которые не являются прямоугольными. Для всех примеров будет показана реализация в ORM.

  • Николай Шаплов
    Николай Шаплов Postgres Professional Fuzzing Engeener
    40 мин

    Fuzzing-исследование PostgreSQL. Как мы искали и что мы нашли

    Фаззинг-исследование, это когда мы подаем в программу (или ее часть) случайные входные данные (на самом деле случайность весьма условна) и смотрим что из этого получится. И так много раз на многих процессорах.

    Фаззинг исследование большого монолитного программного комплекса всегда не простая задача требующая неординарных решений. В этом докладе я расскажу что и как мы искали при помощи фаззинга и к каким результатам оно привело.

    Исследование функций парсинга типов данных (input-функции): для разогрева;
    Исследование функций реализующих операции между типами (op-функции): тут лучше учитывать структуру;
    Фаззинг сетевой подсистемы: давайте притворимся, что мы POSIX-вызовы, так дешевле;
    Восстановление дискового контекста: нужен день сурка.
    

  • Алексей Власов
    Алексей Власов Skala-r Архитектор
    Александр Бурцев
    Александр Бурцев Skala^p Руководитель продукта Машина Баз Данных
    40 мин

    Аварийное восстановление Postgres Pro Enterprise в Машине Баз Данных Скала^р при помощи pg_probackup

    Мы поговорим об архитектурных решениях хранения резервных копий внутри Машины Базы Данных для Postgres (МБД.П). Сравним этот вариант СРК с реализацией подключения МБД.П к Машине Хранения Данных (МХД.О) c S3-интерфейсом. Расскажем о производительности двух этих решений и ограничениях. Обсудим функции, которые мы хотели бы видеть в Enterprise-версии pg_probackup для работы с СРК. Узнаем какие open-source-продукты уже реализуют часть этих функций, но проигрывают в деталях реализации и расскажем почему так происходит.

  • Александр Котин
    Александр Котин Postgres Professional Старший технический менеджер продукта
    40 мин

    Управление планами запросов - новые возможности

    Расскажем о новых возможностях и продвинутых техниках управления планами запросов (совместное использование AQO, sr_plan и pg_hint_plan)