Beyond Joins and Indexes

My presentation "Explaining the Postgres Query Optimizer" covers the details of query optimization, optimizer statistics, joins, and indexes. This talk covers 40 other operations the optimizer can choose to handle complex queries, large data sets, and to enhance performance. These include merge append, gather, memoize, and hash aggregate. It explains their purpose and shows queries that can generate these operations.

This is a new talk; draft slides are at https://momjian.us/main/writings/pgsql/beyond.pdf

Борьба с блоатом

Каждый администратор баз данных так или иначе сталкивался с тем, что таблицы и индексы в PostgreSQL иногда могут значительно увеличиваться в размерах. Зачастую поиск причины такого роста приводит нас к выводу, что объекты "раздулись". В докладе мы поговорим о причинах такого поведения, подготовим тестовую среду для определения того какой же метод борьбы с блоатом является самым подходящим. Сравним несколько утилит по борьбе с блоатом, а также познакомимся с ещё одним инструментом, который позволяет нам бороться с этим явлением более эффективно. Этот доклад будет полезен как начинающим, так и опытным администраторам PostgreSQL.

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.

Аналитические open-source решения на базе PostgreSQL

Исторически PostgreSQL используется для транзакционной (OLTP) нагрузки. На это указывает строчное хранение данных и невозможность (или сложность) в организации распределённого исполнения запросов по канонам MPP (massive parallel processing) систем. Однако вследствие расширяемости ядра PostgreSQL (прежде всего, появления интерфейса подключаемых методов доступа) и либеральной лицензии (сходной с BSD) на свет появились различные форки и расширения, которые позволяют эффективно организовать обработку больших массивов данных для запросов аналитического толка.

В текущем докладе планируется дать исчерпывающий обзор форка Greenplum и расширений Citus и TimescaleDB с точки зрение разработчика по основным признакам (фичам) аналитических СУБД - колоночное хранение, сжатие данных, распределённая обработка и др. Результаты данного обзора будут полезны архитекторам, выбирающим СУБД для аналитики под свою систему.