title

text

Борис Пищик
Борис Пищик Postgres Professional Технический консультант
Александр Котин
Александр Котин Postgres Professional Старший технический менеджер продукта
17:25 26 сентября
45 мин

Новый адаптивный оптимизатор запросов - AQO 2.0

Расскажем про технику адаптивной оптимизации запросов, ключевые возможности новой версии расширения AQO и стабилизацию планов при помощи SR_PLAN. + Краткое (10 мин.) демо от Александра Котина

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Юрий Темкин
    Юрий Темкин КиберПротект старший разработчик ПО
    Иван Белинский
    Иван Белинский КиберПротект продукт менеджер
    45 мин

    Все тайны новой версии Кибербэкапа для PostgreSQL: работа с кластером, защита данных, предотвращение потерь и восстановление информации, включая PITR

    Важным аспектом безопасности и надежности баз данных PostgreSQL являются практики создания резервных копий. В ходе доклада будут раскрыты основные техники и методы, используемые для защиты данных, предотвращения потерь и успешного восстановления информации в случае человеческих ошибок, сбоев или чрезвычайных ситуаций. Расскажем как КиберБэкап помогает защитить PostgreSQL, включая конфигурацию в кластере Patroni: будут рассмотрены варианты развертывания системы, важные аспекты настройки политики резервного копирования, включая полное и инкрементное. А еще покажем как легко работать с резервными копиями через монтирование и сделать гранулярное восстановление.

  • М
    Марк Ривкин Postgres Professional Начальник отдела технического консалтинга
    45 мин

    Обзор планируемых новых возможностей СУБД Postgres Pro

    СУБД Postgres Pro Enterprise построена на основе СУБД с открытым кодом PostgreSQL. Она сильно отличается от PostgreSQL и в версии 15 имеет более 40 важных доработок, которых нет в PostgreSQL. Сейчас ведется разработка еще более 20 механизмов, как в самой СУБД, так и в дополнительных продуктах - BiHA, DBaaS, pg_probackup, и т. д. О них мы и поговорим.

  • Александр Календарёв
    Александр Календарёв DdataGile разработчик
    22 мин

    ML in SQL

    В современном анализе данных модели машинного обучения используется так же часто, как и базы данных. Такие гиганты, как Google и Amazon их уже совместили. Не отстаёт Microsoft и Yandex. Не пора ли внедрить модель машинного обучения в PostgreSQL?

    В докладе кратко изложено, в чем заключается машинное обучение, показаны примеры использования машинного обучения у ведущих игроков рынка, ну и показан прототип, как это может быть в PostgreSQL.

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

    Инструменты автоматизации миграции: практика создания и использования

    Рассказ о практических подходах и инструментах автоматизации миграции на 2 реальных примерах: база данных с изменением структуры в новой версии и базы данных с значительным содержанием бизнес-логики приложения.