PLAID оптимизировал обработку потоковых данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Это позволило снизить затраты, упростить управление и масштабировать систему, сохранив при этом эффективность передачи данных в Google BigQuery. Оптимизация индексов MongoDB: почему встроенные объекты могут замедлять запросы. В статье разбирают случаи, когда избыточное и неправильное индексирование больших вложенных объектов приводит к снижению производительности и как этого избежать для ускорения работы базы данных. Оптимизация MongoDB: как правильно использовать составные и частичные индексы для улучшения производительности базы данных. В статье разбираются ошибки при создании индексов и советы, как подобрать эффективные индексы под разные запросы и сократить нагрузку на систему.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Вендорские СХД vs open-source-решения: с чем лучше экономить при работе с «железом»
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кишеня, я тимлид группы системных администраторов IT-инфраструктур в группе Рунити. Зачастую к нам приходят заказчики с довольно высоконагруженными проектами, хранящими большой объем информации — всё это потребляет много места. Наша задача не только хранить эти данные, но и эффективно их использовать.
В этой статье поговорю о том, как компании выбирают системы хранения данных. Кто-то строит IT-инфраструктуру на классических аппаратных СХД, а кто-то уходит в кластерные решения на базе Ceph и других open-source решений. Сравню подходы и покажу, в чем плюсы и минусы каждого из них. Также поделюсь практическими кейсами переноса кластеров SSD на гибрид и добавления Ceph смешанного пула.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/927848/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кишеня, я тимлид группы системных администраторов IT-инфраструктур в группе Рунити. Зачастую к нам приходят заказчики с довольно высоконагруженными проектами, хранящими большой объем информации — всё это потребляет много места. Наша задача не только хранить эти данные, но и эффективно их использовать.
В этой статье поговорю о том, как компании выбирают системы хранения данных. Кто-то строит IT-инфраструктуру на классических аппаратных СХД, а кто-то уходит в кластерные решения на базе Ceph и других open-source решений. Сравню подходы и покажу, в чем плюсы и минусы каждого из них. Также поделюсь практическими кейсами переноса кластеров SSD на гибрид и добавления Ceph смешанного пула.
Читать: https://habr.com/ru/companies/runity/articles/927848/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как индексы на вложенных объектах влияют на производительность MongoDB
Тяжелые и обширные индексы на вложенных объектах могут приводить к замедлению запросов из-за недостатка памяти для кеша. Важно оптимизировать структуру индексов, чтобы избежать проблем с производительностью при работе с большими данными. Как правильно настроить индексы в MongoDB для высокой производительности
Статья объясняет, почему важно создавать составные и частичные индексы, чтобы ускорить операции поиска и избежать лишней нагрузки на систему. Оптимальный выбор индексов помогает эффективно масштабировать базу данных с ростом приложения. Как PLAID сократил расходы и упростил обработку данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Новое решение снизило затраты, повысило масштабируемость и упростило управление потоками данных, заменив дорогие Kafka-коннекторы и улучшив интеграцию с BigQuery.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Тяжелые и обширные индексы на вложенных объектах могут приводить к замедлению запросов из-за недостатка памяти для кеша. Важно оптимизировать структуру индексов, чтобы избежать проблем с производительностью при работе с большими данными. Как правильно настроить индексы в MongoDB для высокой производительности
Статья объясняет, почему важно создавать составные и частичные индексы, чтобы ускорить операции поиска и избежать лишней нагрузки на систему. Оптимальный выбор индексов помогает эффективно масштабировать базу данных с ростом приложения. Как PLAID сократил расходы и упростил обработку данных в реальном времени с помощью MongoDB Atlas Stream Processing. Новое решение снизило затраты, повысило масштабируемость и упростило управление потоками данных, заменив дорогие Kafka-коннекторы и улучшив интеграцию с BigQuery.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
10 библиотек Python, которые меняют карьеру
10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру.
Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
10 библиотек Python, которые помогут прокачаться в аналитике, ML и разработке. Как они работают и почему меняют карьеру.
Читать: «10 библиотек Python, которые меняют карьеру»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Обзор сервера ITPOD-SY4108G-D12R-G4: мощная платформа для AI/ML вычислений
Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.
В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.
В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.
Читать: https://habr.com/ru/companies/itglobalcom/articles/928716/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новое в Oracle Database 23ai Release Update 7 для разработчиков. Обновление предлагает расширенные возможности и улучшения, которые помогут создавать более эффективные и интеллектуальные приложения с поддержкой искусственного интеллекта. Подробности о нововведениях ждут вас в статье.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Новые возможности безопасности Oracle Database 19c и 23ai: с обновлением базы данных в июле 2025 года появится поддержка многофакторной аутентификации для локальных пользователей, включая традиционные аккаунты типа SCOTT/TIGER.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Give SCOTT/TIGER Teeth: Oracle Database Multifactor Authentication (MFA) is Here
Starting with the July 2025 database release update (DBRU) for Oracle Database 19c and 23ai, you can enable MFA for database users with local database accounts – yes, even for accounts like SCOTT/TIGER.
Windows Home Server: взгляд на домашний сервер Microsoft, который не прижился
Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Время мчится с бешеной скоростью. Кажется, что релиз этой операционной системы был совсем недавно, а на самом деле прошло уже 18 лет. За это время мир не раз менялся, а вместе с ним изменились и потребности пользователей. Сегодня с высоты прожитых лет попробуем разобраться, что пошло не так в развитии Windows Home Server (WHS) и почему перспективный изначально проект в итоге свернули.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/928850/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов
Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году.
Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Свежая статистика, исследования и советы экспертов: как российским IT-специалистам найти работу за границей в 2025 году.
Читать: «Как найти работу в IT за границей в 2025 году: ответы на часто задаваемые вопросы и рекомендации экспертов»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Лучшие бесплатные программы для поиска дубликатов фото
Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!
Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.
В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.
Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!
Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.
В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.
Читать: https://habr.com/ru/articles/928938/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Ошибки, которые не случились: C++ и compile‑time проверка SQL-запросов
В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.
Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этой статье мы посмотрим, как можно реализовать полную compile‑time валидацию SQL‑запросов на основе схемы базы данных, встраиваемой прямо в код. Без магии, без рантайма, без сторонних тулов. Только стандартный C++ и ваша структура БД. Валидация таблиц, столбцов, типов аргументов и их количества — всё на compile‑time.
Представьте, если бы компилятор сам указывал «такой таблицы нет», «несуществующий столбец», «несовместимые типы» — до запуска программы. Такой подход полностью устраняет «сюрпризы» во время исполнения и исключает класс ошибок, связанных с генерацией SQL во время работы программы. Ваша программа даже не соберётся.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929052/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Обзор рынка платформ защиты данных от KuppingerCole
В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
В отчёте аналитика Alexei Balaganski рассматривается текущее состояние рынка платформ по защите данных и подчёркивается необходимость сильной защиты в условиях растущих угроз и новых регуляций.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
Data Security Continues to Evolve: Key Trends and Insights from KuppingerCole
A recent Leadership Compass report by KuppingerCole Lead Analyst & CTO Alexei Balaganski covers the market landscape of data security platforms and underscores the critical importance of robust data security in today's threat and regulatory landscape.
Использование метрик для мониторинга облачных баз данных на примере PostgreSQL
Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.
Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Если вы работаете с базами данных, то вам определенно стоит иметь понимание о производительности кластера СУБД. Для этого можно использовать базовые метрики. А можно — метрики от DBaaS в сочетании с Grafana. Они позволяют строить кастомные графики, которые могут быть полезны в той или иной ситуации.
Привет! Меня зовут Рамиль Адильбеков, я DevOps-инженер в Selectel. В этой статье покажу, как можно настроить базовый стек Prometheus/Grafana, подключить метрики от кластера облачных баз данных и загрузить дашборд.
Читать: https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/928854/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
«Эра Flink 2.0»: что реально меняется в архитектуре real‑time вычислений
Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929222/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Apache Flink 2.0 — первый мажорный релиз после 1.0 (2016), закрывающий многолетний цикл эволюции архитектуры и устраняющий накопленные болевые точки масштабирования потоковых платформ: усложняющуюся конфигурацию, ограниченность локального состояния, разрыв между batch и streaming, устаревшие API и операционную стоимость при росте AI/real‑time сценариев. В команде BitDive мы уже используем Flink 2.0 для низколатентной обработки потоковых метрик и трассировок (агрегация, выделение аномалий) — это позволило ускорить recovery и снизить стоимость вычислений по сравнению с линией 1.20.x.
Читать: https://habr.com/ru/articles/929222/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Google Datastream теперь поддерживает MongoDB для интеграции с BigQuery. Это упрощает потоковую передачу данных в реальном времени, улучшая аналитические возможности и ускоряя внедрение ИИ. Новая функция помогает компаниям быстрее принимать решения на основе актуальных данных. CentralReach и Base39 используют MongoDB Atlas и AI для улучшения сервисов: автоматизация ухода за пациентами с аутизмом и ускоренный кредитный анализ. Их решения повышают точность, снижая затраты и сокращая сроки обработки. Подробнее о современных AI-приложениях в бизнесе.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Интеллектуальный финансовый помощник на базе MongoDB и IBM Watsonx.ai
Финансовые компании используют интеграцию MongoDB Atlas с IBM Watsonx.ai для создания умных ассистентов. Такая система обрабатывает сложные запросы, обеспечивает быстрый доступ к данным и предоставляет персонализированные финансовые рекомендации в реальном времени. Новое в интеграции MongoDB и Google BigQuery
Google Datastream теперь поддерживает MongoDB как источник данных, что позволяет в реальном времени реплицировать изменения в BigQuery. Это упрощает аналитику, ускоряет принятие решений и развивает AI-проекты благодаря свежим и точным данным.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Финансовые компании используют интеграцию MongoDB Atlas с IBM Watsonx.ai для создания умных ассистентов. Такая система обрабатывает сложные запросы, обеспечивает быстрый доступ к данным и предоставляет персонализированные финансовые рекомендации в реальном времени. Новое в интеграции MongoDB и Google BigQuery
Google Datastream теперь поддерживает MongoDB как источник данных, что позволяет в реальном времени реплицировать изменения в BigQuery. Это упрощает аналитику, ускоряет принятие решений и развивает AI-проекты благодаря свежим и точным данным.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Синхронность разумений
Имеются фундаментальные вопросы о природе, подняв которые, течение времени несколько замедляется, с точки зрения наличия эталонов длин дня и ночи. Таким образом поддерживаются достаточно исходные среды, течение времени в которых более размеренно.
Но что способствует поднятию вопросов, когда имеется некоторое понимание, что наше отражение в зеркале, есть простейшее доказательство того, что человек это не утопичная идея?
Для понимания, можно предположить нечто, вопросом о чём может задаться совсем не глупая девчушка, в период своей чувственной юности: "Есть воздуха воображение? А чем нам усмирить его движение? Ведь есть пера предназначение!"...
Живого ж появление от дураков явления, что ни на есть, знамение.
Человеческий промысел человеческому промыслу рознь, с точки зрения формирования общего целеполагания. При условии, что надежда природы, может формировать запрос на человека, а грамотный Космос удовлетворять потребность при наличии достаточно общего целеполагания.
Что мы немножко попутали, с детства зная, с чего начинается т.н. сотворение мира, описанное в Торе?
Творец не создал воздух. По сему не лишним было бы задаться вопросом на тему о том, почему же летающие букашки бьются об стекло, в условиях наличия рядом открытого окна?
Не таким ли образом они демонстрируют недостатки синхронности разумений, устремляясь туда, куда путь держать невозможно, даже находясь в некотором подобии человека?
Читать: https://habr.com/ru/articles/929696/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Имеются фундаментальные вопросы о природе, подняв которые, течение времени несколько замедляется, с точки зрения наличия эталонов длин дня и ночи. Таким образом поддерживаются достаточно исходные среды, течение времени в которых более размеренно.
Но что способствует поднятию вопросов, когда имеется некоторое понимание, что наше отражение в зеркале, есть простейшее доказательство того, что человек это не утопичная идея?
Для понимания, можно предположить нечто, вопросом о чём может задаться совсем не глупая девчушка, в период своей чувственной юности: "Есть воздуха воображение? А чем нам усмирить его движение? Ведь есть пера предназначение!"...
Живого ж появление от дураков явления, что ни на есть, знамение.
По чему только какая-то навязчивая идея нас ведёт к природе, на позволяя заметить, что всё в ней живое может просто жить?Человеческий промысел человеческому промыслу рознь, с точки зрения формирования общего целеполагания. При условии, что надежда природы, может формировать запрос на человека, а грамотный Космос удовлетворять потребность при наличии достаточно общего целеполагания.
Что мы немножко попутали, с детства зная, с чего начинается т.н. сотворение мира, описанное в Торе?
Творец не создал воздух. По сему не лишним было бы задаться вопросом на тему о том, почему же летающие букашки бьются об стекло, в условиях наличия рядом открытого окна?
Не таким ли образом они демонстрируют недостатки синхронности разумений, устремляясь туда, куда путь держать невозможно, даже находясь в некотором подобии человека?
Читать: https://habr.com/ru/articles/929696/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Альтернатива чатам с ИИ для анализа и оптимизации SQL запросов
Всем привет!
Экспериментировал с оптимизацией SQL запросов в ChatGPT и Claude. В какой-то момент понял, что это превращается в одно и то же: Напиши промт → вставь SQL → подожди → поправь → повтори
Читать: https://habr.com/ru/articles/929730/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Всем привет!
Экспериментировал с оптимизацией SQL запросов в ChatGPT и Claude. В какой-то момент понял, что это превращается в одно и то же: Напиши промт → вставь SQL → подожди → поправь → повтори
Читать: https://habr.com/ru/articles/929730/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Новый уровень интеграции ИИ с Oracle Database
Статья рассказывает о Model Context Protocol, который упрощает подключение ИИ и больших языковых моделей к базе данных Oracle. Благодаря Oracle MCP Server интеграция становится быстрой и безопасной без необходимости создавать индивидуальные решения.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Статья рассказывает о Model Context Protocol, который упрощает подключение ИИ и больших языковых моделей к базе данных Oracle. Благодаря Oracle MCP Server интеграция становится быстрой и безопасной без необходимости создавать индивидуальные решения.
Читать подробнее
#en
@database_design | Другие наши каналы
Oracle
How can Developers and DBAs benefit from MCP Server for Oracle Database?
Model Context Protocol (MCP) is red hot these days. It’s been positioned like a USB-C for integrating large language models (LLMs) and AI tools of your choice. With the introduction of Oracle’s MCP Server for Oracle Database accessible via Oracle SQLcl, you…
Выбираем российский хостинг в 2025: подборка на любой запрос
В этом материале — семь проверенных российских хостингов для разных задач: от стартапа до корпоративного проекта. Каждый прошел тестирование на аптайм (время бесперебойной работы), безопасность и доступность поддержки.
Читать: «Выбираем российский хостинг в 2025: подборка на любой запрос»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
В этом материале — семь проверенных российских хостингов для разных задач: от стартапа до корпоративного проекта. Каждый прошел тестирование на аптайм (время бесперебойной работы), безопасность и доступность поддержки.
Читать: «Выбираем российский хостинг в 2025: подборка на любой запрос»
#ru
@database_design | Другие наши каналы
pg_dphyp: учим PostgreSQL соединять таблицы по-другому
Большая часть времени планировщика запросов в СУБД тратится на поиск оптимального способа соединения таблиц. В PostgreSQL используется два алгоритма: алгоритм динамического программирования, также называемый DPsize, и генетический — GEQO. В других СУБД реализовано еще множество других алгоритмов. DPhyp — алгоритм соединения на основе гиперграфов — уже используется такими СУБД как MySQL и YDB. Я задался вопросом: можно ли реализовать его в PostgreSQL? Оказывается, можно. Так и зародилось расширение pg_dphyp для PostgreSQL, реализующее альтернативный алгоритм соединения таблиц. В статье я не описываю подробно сам алгоритм, привожу только концептуальное описание его идеи, а рассказываю вот о чем:
-- Какие решения пришлось принять, чтобы добавить алгоритм DPhyp в существующую кодовую базу без изменения ядра;
-- Как GPLv2 помог найти эффективный алгоритм обхода соседей;
-- Как проиндексировали неиндексируемое гиперрёбра;
-- Планирование какого запроса смогли ускорить в 600 раз;
-- Какой изъян в работе существующего планировщика был найден.
Но главный сюжетный поворот — в конце...
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/929980/
#ru
@database_design | Другие наши каналы
Большая часть времени планировщика запросов в СУБД тратится на поиск оптимального способа соединения таблиц. В PostgreSQL используется два алгоритма: алгоритм динамического программирования, также называемый DPsize, и генетический — GEQO. В других СУБД реализовано еще множество других алгоритмов. DPhyp — алгоритм соединения на основе гиперграфов — уже используется такими СУБД как MySQL и YDB. Я задался вопросом: можно ли реализовать его в PostgreSQL? Оказывается, можно. Так и зародилось расширение pg_dphyp для PostgreSQL, реализующее альтернативный алгоритм соединения таблиц. В статье я не описываю подробно сам алгоритм, привожу только концептуальное описание его идеи, а рассказываю вот о чем:
-- Какие решения пришлось принять, чтобы добавить алгоритм DPhyp в существующую кодовую базу без изменения ядра;
-- Как GPLv2 помог найти эффективный алгоритм обхода соседей;
-- Как проиндексировали неиндексируемое гиперрёбра;
-- Планирование какого запроса смогли ускорить в 600 раз;
-- Какой изъян в работе существующего планировщика был найден.
Но главный сюжетный поворот — в конце...
Читать: https://habr.com/ru/companies/tantor/articles/929980/
#ru
@database_design | Другие наши каналы