#план_выполнения_запросов — Public Fediverse posts

Анализ плана выполнения запроса с оконной функцией в SQL Server (+бонус)

В статье подробно разбирается план выполнения запроса с оконной функцией в MS SQL Server, проводится сравнительный тест производительности с альтернативным запросом. Статья будет полезна разработчикам, работающим с аналитическими запросами в SQL Server, а также всем, кто хочет глубже понять логику оптимизатора и влияние различных факоров на планы выполнения.

https://habr.com/ru/articles/918210/

#tsql #ms_sql_server #план_выполнения_запросов #оптимизация_запросов

Анализ плана выполнения запроса с оконной функцией в SQL Server (+бонус)

В статье подробно разбирается план выполнения запроса с оконной функцией в MS SQL Server, проводится сравнительный тест производительности с альтернативным запросом. Статья будет полезна разработчикам, работающим с аналитическими запросами в SQL Server, а также всем, кто хочет глубже понять логику оптимизатора и влияние различных факоров на планы выполнения.

https://habr.com/ru/articles/918210/

#tsql #ms_sql_server #план_выполнения_запросов #оптимизация_запросов

Анализ плана выполнения запроса с оконной функцией в SQL Server (+бонус)

В статье подробно разбирается план выполнения запроса с оконной функцией в MS SQL Server, проводится сравнительный тест производительности с альтернативным запросом. Статья будет полезна разработчикам, работающим с аналитическими запросами в SQL Server, а также всем, кто хочет глубже понять логику оптимизатора и влияние различных факоров на планы выполнения.

https://habr.com/ru/articles/918210/

#tsql #ms_sql_server #план_выполнения_запросов #оптимизация_запросов

Анализ плана выполнения запроса с оконной функцией в SQL Server (+бонус)

В статье подробно разбирается план выполнения запроса с оконной функцией в MS SQL Server, проводится сравнительный тест производительности с альтернативным запросом. Статья будет полезна разработчикам, работающим с аналитическими запросами в SQL Server, а также всем, кто хочет глубже понять логику оптимизатора и влияние различных факоров на планы выполнения.

https://habr.com/ru/articles/918210/

#tsql #ms_sql_server #план_выполнения_запросов #оптимизация_запросов

Записки оптимизатора 1С (Часть 5). Ускорение запросов с RLS в 1С системах

Замахнемся сегодня на RLS. Обсуждать будем проблемы по нашему профилю, связанные с производительностью 1С:Предприятие. Но, в целом, этот материал может быть полезен и не только 1С-никам. Почему запросы с RLS очень часто такие долгие? Какие есть варианты их ускорить?

https://habr.com/ru/companies/softpoint/articles/780340/

#1c #perfexpert #qprocessing #мониторинг_производительности #rls #ускорение_запросов #оптимизатор_запросов #план_выполнения_запросов #sql_server

Создание баз данных за выходные

В этой статье я расскажу вам, как использовать DataFusion для создания собственного опыта разработки баз данных. Базы данных являются одними из самых сложных частей программного обеспечения, задуманных с момента появления вычислительной эры более полувека назад. [1] Почти каждая часть технологии в конечном итоге касается базы данных в той или иной форме. Несмотря на повсеместность баз данных в программном стеке, подавляющее большинство разработчиков были приучены относиться к базам данных как к более или менее черному ящику — сложным плотным чарам программного обеспечения, созданным волшебниками и знатоками, укрывшимися в элитных рядах компаний, занимающихся базами данных, или в таких местах, как Google. Поговорка для остальных из нас, как она есть, — никогда не пытайтесь написать свою собственную базу данных . Тем не менее, несмотря на их долговечность, мы наблюдаем постоянные инновации в этой области, которая впервые началась с появлением Hadoop около 2 десятилетий назад. На сайте ClickBench теперь перечислено более 50 баз данных в его наборе тестов [2]. И это только аналитические движки. С учетом последних тенденций переписывания всех больших данных на Rust [3] не проходит и месяца, чтобы интересный новый проект не оказался в тренде Hacker News. В этой статье мы рассмотрим, насколько легко (или сложно) создавать базы данных с помощью Apache Datafusion и можете ли вы, будучи простым смертным, на самом деле реально создать собственную базу данных и внедрить инновации вокруг опыта разработчика.

https://habr.com/ru/articles/860166/

#потоковая_обработка_данных #создание_баз_данных #rust #оптимизация_запросов #план_выполнения_запросов #разработка_баз_данных

Создание баз данных за выходные

В этой статье я расскажу вам, как использовать DataFusion для создания собственного опыта разработки баз данных. Базы данных являются одними из самых сложных частей программного обеспечения, задуманных с момента появления вычислительной эры более полувека назад. [1] Почти каждая часть технологии в конечном итоге касается базы данных в той или иной форме. Несмотря на повсеместность баз данных в программном стеке, подавляющее большинство разработчиков были приучены относиться к базам данных как к более или менее черному ящику — сложным плотным чарам программного обеспечения, созданным волшебниками и знатоками, укрывшимися в элитных рядах компаний, занимающихся базами данных, или в таких местах, как Google. Поговорка для остальных из нас, как она есть, — никогда не пытайтесь написать свою собственную базу данных . Тем не менее, несмотря на их долговечность, мы наблюдаем постоянные инновации в этой области, которая впервые началась с появлением Hadoop около 2 десятилетий назад. На сайте ClickBench теперь перечислено более 50 баз данных в его наборе тестов [2]. И это только аналитические движки. С учетом последних тенденций переписывания всех больших данных на Rust [3] не проходит и месяца, чтобы интересный новый проект не оказался в тренде Hacker News. В этой статье мы рассмотрим, насколько легко (или сложно) создавать базы данных с помощью Apache Datafusion и можете ли вы, будучи простым смертным, на самом деле реально создать собственную базу данных и внедрить инновации вокруг опыта разработчика.

https://habr.com/ru/articles/860166/

#потоковая_обработка_данных #создание_баз_данных #rust #оптимизация_запросов #план_выполнения_запросов #разработка_баз_данных

Создание баз данных за выходные

В этой статье я расскажу вам, как использовать DataFusion для создания собственного опыта разработки баз данных. Базы данных являются одними из самых сложных частей программного обеспечения, задуманных с момента появления вычислительной эры более полувека назад. [1] Почти каждая часть технологии в конечном итоге касается базы данных в той или иной форме. Несмотря на повсеместность баз данных в программном стеке, подавляющее большинство разработчиков были приучены относиться к базам данных как к более или менее черному ящику — сложным плотным чарам программного обеспечения, созданным волшебниками и знатоками, укрывшимися в элитных рядах компаний, занимающихся базами данных, или в таких местах, как Google. Поговорка для остальных из нас, как она есть, — никогда не пытайтесь написать свою собственную базу данных . Тем не менее, несмотря на их долговечность, мы наблюдаем постоянные инновации в этой области, которая впервые началась с появлением Hadoop около 2 десятилетий назад. На сайте ClickBench теперь перечислено более 50 баз данных в его наборе тестов [2]. И это только аналитические движки. С учетом последних тенденций переписывания всех больших данных на Rust [3] не проходит и месяца, чтобы интересный новый проект не оказался в тренде Hacker News. В этой статье мы рассмотрим, насколько легко (или сложно) создавать базы данных с помощью Apache Datafusion и можете ли вы, будучи простым смертным, на самом деле реально создать собственную базу данных и внедрить инновации вокруг опыта разработчика.

https://habr.com/ru/articles/860166/

#потоковая_обработка_данных #создание_баз_данных #rust #оптимизация_запросов #план_выполнения_запросов #разработка_баз_данных

Создание баз данных за выходные

В этой статье я расскажу вам, как использовать DataFusion для создания собственного опыта разработки баз данных. Базы данных являются одними из самых сложных частей программного обеспечения, задуманных с момента появления вычислительной эры более полувека назад. [1] Почти каждая часть технологии в конечном итоге касается базы данных в той или иной форме. Несмотря на повсеместность баз данных в программном стеке, подавляющее большинство разработчиков были приучены относиться к базам данных как к более или менее черному ящику — сложным плотным чарам программного обеспечения, созданным волшебниками и знатоками, укрывшимися в элитных рядах компаний, занимающихся базами данных, или в таких местах, как Google. Поговорка для остальных из нас, как она есть, — никогда не пытайтесь написать свою собственную базу данных . Тем не менее, несмотря на их долговечность, мы наблюдаем постоянные инновации в этой области, которая впервые началась с появлением Hadoop около 2 десятилетий назад. На сайте ClickBench теперь перечислено более 50 баз данных в его наборе тестов [2]. И это только аналитические движки. С учетом последних тенденций переписывания всех больших данных на Rust [3] не проходит и месяца, чтобы интересный новый проект не оказался в тренде Hacker News. В этой статье мы рассмотрим, насколько легко (или сложно) создавать базы данных с помощью Apache Datafusion и можете ли вы, будучи простым смертным, на самом деле реально создать собственную базу данных и внедрить инновации вокруг опыта разработчика.

https://habr.com/ru/articles/860166/

#потоковая_обработка_данных #создание_баз_данных #rust #оптимизация_запросов #план_выполнения_запросов #разработка_баз_данных

Записки оптимизатора 1С (Часть 5). Ускорение запросов с RLS в 1С системах

Замахнемся сегодня на RLS. Обсуждать будем проблемы по нашему профилю, связанные с производительностью 1С:Предприятие. Но, в целом, этот материал может быть полезен и не только 1С-никам. Почему запросы с RLS очень часто такие долгие? Какие есть варианты их ускорить?

https://habr.com/ru/companies/softpoint/articles/780340/

#1c #perfexpert #qprocessing #мониторинг_производительности #rls #ускорение_запросов #оптимизатор_запросов #план_выполнения_запросов #sql_server