home.social

#postgresql_17 — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #postgresql_17, aggregated by home.social.

  1. Habr @[email protected] ·

    [Перевод] Эвристика: OR в SQL — это дорого

    Один запрос выполняется 100 мс, другой — меньше 1 мс. Оба делают одно и то же, но второй написан на странном, почти алхимическом SQL. В чём подвох? Первый использует OR , а второй — хитрую комбинацию AND . Этот перевод — расследование того, почему условие OR так дорого обходится вашей базе данных, и практическое руководство по тому, как проектировать схемы, чтобы избежать этой ловушки производительности.

    habr.com/ru/companies/postgres

    #оптимизация_запросов #планировщик_запросов #индексы #базы_данных #postgresql #postgres #postgresql_17 #postgresql_18

    #postgresql_18 #postgresql_17 #postgres #postgresql #базы_данных #индексы
  2. Habr @[email protected] ·

    Почему СУБД такие медленные

    Недавно на Хабре публиковался перевод статьи «Просто выберите Postgres» ( оригинал , англ. яз) с аргументами, что Postgres — оптимальная БД для десктопных и мобильных приложений. Аналогичное мнение высказывают в других популярных статьях вроде «До свидания MongoDB, здравствуй PostgreSQL» . Главным недостатком SQLite называют то, что данные хранятся в одном файле, а MongoDB (а также DynamoDB и Cassandra) — низкую производительность: «Всё это связано с тем, что подобные базы данных, по сути, представляют собой огромную распределённую хеш-таблицу. Единственные операции, работающие без необходимости сканирования всей базы данных — это поиск по секционному ключу и сканы, при которых используется ключ сортировки. …Если паттерны доступа существенно изменятся, то может потребоваться полная повторная обработка всех данных». Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ. После такого заявления интересно посмотреть на независимые тесты производительности разных СУБД.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #MySQL #MongoDB #PostgreSQL #DynamoDB #Cassandra #PostgreSQL_17 #LeanStore #SSD #NVMe #SPDK #SATA #PCIe #SQLite #Redis #Valkey #резидентная_БД #IMDB #UmbraDB #CedarDB #TPCH #TPCDS #соединение_хештаблиц #структуры_данных #DuckDB #OrioleDB #ruvds_статьи

    #mysql #mongodb #postgresql #dynamodb #cassandra #postgresql_17
  3. Habr @[email protected] ·

    Почему СУБД такие медленные

    Недавно на Хабре публиковался перевод статьи «Просто выберите Postgres» ( оригинал , англ. яз) с аргументами, что Postgres — оптимальная БД для десктопных и мобильных приложений. Аналогичное мнение высказывают в других популярных статьях вроде «До свидания MongoDB, здравствуй PostgreSQL» . Главным недостатком SQLite называют то, что данные хранятся в одном файле, а MongoDB (а также DynamoDB и Cassandra) — низкую производительность: «Всё это связано с тем, что подобные базы данных, по сути, представляют собой огромную распределённую хеш-таблицу. Единственные операции, работающие без необходимости сканирования всей базы данных — это поиск по секционному ключу и сканы, при которых используется ключ сортировки. …Если паттерны доступа существенно изменятся, то может потребоваться полная повторная обработка всех данных». Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ. После такого заявления интересно посмотреть на независимые тесты производительности разных СУБД.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #MySQL #MongoDB #PostgreSQL #DynamoDB #Cassandra #PostgreSQL_17 #LeanStore #SSD #NVMe #SPDK #SATA #PCIe #SQLite #Redis #Valkey #резидентная_БД #IMDB #UmbraDB #CedarDB #TPCH #TPCDS #соединение_хештаблиц #структуры_данных #DuckDB #OrioleDB #ruvds_статьи

    #mysql #mongodb #postgresql #dynamodb #cassandra #postgresql_17
  4. Habr @[email protected] ·

    Почему СУБД такие медленные

    Недавно на Хабре публиковался перевод статьи «Просто выберите Postgres» ( оригинал , англ. яз) с аргументами, что Postgres — оптимальная БД для десктопных и мобильных приложений. Аналогичное мнение высказывают в других популярных статьях вроде «До свидания MongoDB, здравствуй PostgreSQL» . Главным недостатком SQLite называют то, что данные хранятся в одном файле, а MongoDB (а также DynamoDB и Cassandra) — низкую производительность: «Всё это связано с тем, что подобные базы данных, по сути, представляют собой огромную распределённую хеш-таблицу. Единственные операции, работающие без необходимости сканирования всей базы данных — это поиск по секционному ключу и сканы, при которых используется ключ сортировки. …Если паттерны доступа существенно изменятся, то может потребоваться полная повторная обработка всех данных». Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ. После такого заявления интересно посмотреть на независимые тесты производительности разных СУБД.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #MySQL #MongoDB #PostgreSQL #DynamoDB #Cassandra #PostgreSQL_17 #LeanStore #SSD #NVMe #SPDK #SATA #PCIe #SQLite #Redis #Valkey #резидентная_БД #IMDB #UmbraDB #CedarDB #TPCH #TPCDS #соединение_хештаблиц #структуры_данных #DuckDB #OrioleDB #ruvds_статьи

    #mysql #mongodb #postgresql #dynamodb #cassandra #postgresql_17
  5. Habr @[email protected] ·

    Почему СУБД такие медленные

    Недавно на Хабре публиковался перевод статьи «Просто выберите Postgres» ( оригинал , англ. яз) с аргументами, что Postgres — оптимальная БД для десктопных и мобильных приложений. Аналогичное мнение высказывают в других популярных статьях вроде «До свидания MongoDB, здравствуй PostgreSQL» . Главным недостатком SQLite называют то, что данные хранятся в одном файле, а MongoDB (а также DynamoDB и Cassandra) — низкую производительность: «Всё это связано с тем, что подобные базы данных, по сути, представляют собой огромную распределённую хеш-таблицу. Единственные операции, работающие без необходимости сканирования всей базы данных — это поиск по секционному ключу и сканы, при которых используется ключ сортировки. …Если паттерны доступа существенно изменятся, то может потребоваться полная повторная обработка всех данных». Более производительные резидентные БД хранят данные в памяти (Redis, Valkey), но их использование ограничено объёмом ОЗУ. После такого заявления интересно посмотреть на независимые тесты производительности разных СУБД.

    habr.com/ru/companies/ruvds/ar

    #MySQL #MongoDB #PostgreSQL #DynamoDB #Cassandra #PostgreSQL_17 #LeanStore #SSD #NVMe #SPDK #SATA #PCIe #SQLite #Redis #Valkey #резидентная_БД #IMDB #UmbraDB #CedarDB #TPCH #TPCDS #соединение_хештаблиц #структуры_данных #DuckDB #OrioleDB #ruvds_статьи

    #ruvds_статьи #orioledb #duckdb #структуры_данных #соединение_хештаблиц #tpcds