Использование gdb python API для исследования внутреннего мира Postgres и Oracle

В своём докладе я собираюсь рассказать о сравнительно малоизвестном и малоиспользуемом функционале встроенном в популярный отладчик GDB. Я собираюсь дать небольшой обзор по данному API и на примере PostgreSQL и Oracle показать как можно использовать данное API чтобы более наглядно показать/исследовать то что происходит внутри базы данных. В качестве примера я предполагаю рассмотреть некоторые аспекты парсинга SQL внутри данных баз данных.

Автоматическая миграция БД на PostgreSQL: планирование, решения, трудности

• Автоматическая миграция БД в PostgreSQL
• Оценка миграционного проекта и построение плана работ
• Миграция схемы, данных и бизнес логики. Основные сложности, решения и возможности автоматизации.
• Изменение приложения при миграции БД - сложности и возможности автоматизации

Перепланирование безнадежных запросов в реальном времени

В настоящее время приложения с автоматически генерируемыми запросами получают все большее распространение, однако это приводит к тому, что оптимизаторы современных СУБД из-за некоторых ограничений не могут найти оптимальный план их выполнения. Поэтому это вынуждает выполнять их в течение длительного времени. В основном эта ошибка возникает из-за неправильной оценки мощности, что еще хуже, ошибка может повторяться оптимизатором снова и снова. В нашем повествовании мы расскажем о весьма нетрадиционной попытке решения этой проблемы методом перепланирования запросов, который путем анализа дерева выполнения запроса с сохранением фактической мощности, использует знания для генерации более корректного плана запроса.

Диапазонные типы в Postgres

После того, как импортозамещение состоялось, можно немного перевести дух и заняться дальнейшим развитием нашего приложения. При этом оказывается, что Postgres - это не упрощенная версия Oracle, как могло показаться некоторым в процессе миграции, а самобытная СУБД, заметно его превосходящая во многих вопросах.

Поговорим о диапазонных типах - одном из бриллиантов в короне Postgres, про которые, как оказалось, знают далеко не все разработчики.

Диапазонные типы позволяют эффективно решать задачи, которые в реляционной модели традиционно решались довольно громоздко; например, ведение календарей событий или объектов, поддержка версионности объектов, поиск перекрывающихся или покрывающих диапазонов, построение огибающей для системы ограничений, проверка выполнения сложных диапазонных условий и т.п.

В докладе рассматривается решение нескольких типовых для диапазонных типов задач, что может быть полезно при проектировании новых и развитии существующих приложений.