title

text

Bruce Momjian
Bruce Momjian EnterpriseDB Senior Database Architect
10:50 04 апреля
45 мин

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

Слайды

Видео

Видео доступно участникам мероприятия, выполнившим вход в личный кабинет

Другие доклады

  • Андрей Бородин
    Андрей Бородин Яндекс.Облако Руководитель подразделения разработки РСУБД с открытым исходным кодом
    45 мин

    Обзор некоторых интересных исторических уязвимостей Postgres

    Я совсем не security-специалист. Но от этого будет только понятнее! Я разобрался в наиболее интересных уязвимостях старых версий Postgres и расскажу как они работали.

  • Игорь Алов
    Игорь Алов Yandex.Bank SRE
    22 мин

    Pgpool-II работа в режиме "Master-Master" или Как должна выглядеть балансировка нагрузки PostgreSQL глазами сетевого инженера.

    Одна из базовых задач для высоконагруженных проектов – это «правильно» настроенное распределение нагрузки внутри кластера базы данных (балансировка), которое бы отвечало определенным параметрам SLA. Большинство решений, с которыми я познакомился, в том числе и Pgpool-II, не в полной мере могли соответствовать требованиям бизнеса. Руками и глазами сетевого инженера мы попытаемся улучшить решение от Pgpool-II и настроим его работу в режиме «Master-Master», а так же рассмотрим случаи, в которых без аналогичных решений не обойтись.

  • Максим Милютин
    Максим Милютин Wildberries Разработчик/DBA
    45 мин

    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.

  • Алена Рыбакина
    Алена Рыбакина Postgres Professional Младший разработчик
    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.