Przedmowa, czyli jak narodził się pomysł podziału
Historia zaczyna się tutaj: Po wyczerpaniu się niemal wszystkich ówczesnych zasobów na optymalizację żądania pojawiło się pytanie – co dalej? Tak zrodził się pomysł podziału.
Dygresja liryczna:
Właśnie „w tym momencie”, ponieważ . Dziękuję i Habru!
Jak więc jeszcze uszczęśliwić klienta, a jednocześnie doskonalić własne umiejętności?
Aby wszystko maksymalnie uprościć, to istnieją tylko dwa sposoby radykalnej poprawy wydajności bazy danych:
1) Rozbudowana ścieżka - zwiększamy zasoby, zmieniamy konfigurację;
2) Ścieżka intensywna – optymalizacja zapytań
Ponieważ, powtarzam, w tamtym czasie nie było już jasne, co jeszcze zmienić w żądaniu przyspieszenia, wybrano ścieżkę - zmiany w projekcie stołu.
Rodzi się zatem główne pytanie: co i jak będziemy zmieniać?
Warunki początkowe
Po pierwsze, mamy taki ERD (pokazany w warunkowym uproszczeniu):
Najważniejsze cechy:
- relacje wiele do wielu
- tabela ma już potencjalny klucz partycji
Oryginalna prośba:
SELECT
p."PARAMETER_ID" as parameter_id,
pc."PC_NAME" AS pc_name,
pc."CUSTOMER_PARTNUMBER" AS customer_partnumber,
w."LASERMARK" AS lasermark,
w."LOTID" AS lotid,
w."REPORTED_VALUE" AS reported_value,
w."LOWER_SPEC_LIMIT" AS lower_spec_limit,
w."UPPER_SPEC_LIMIT" AS upper_spec_limit,
p."TYPE_CALCUL" AS type_calcul,
s."SHIPMENT_NAME" AS shipment_name,
s."SHIPMENT_DATE" AS shipment_date,
extract(year from s."SHIPMENT_DATE") AS year,
extract(month from s."SHIPMENT_DATE") as month,
s."REPORT_NAME" AS report_name,
p."SPARAM_NAME" AS SPARAM_name,
p."CUSTOMERPARAM_NAME" AS customerparam_name
FROM data w INNER JOIN shipment s ON s."SHIPMENT_ID" = w."SHIPMENT_ID"
INNER JOIN parameters p ON p."PARAMETER_ID" = w."PARAMETER_ID"
INNER JOIN shipment_pc sp ON s."SHIPMENT_ID" = sp."SHIPMENT_ID"
INNER JOIN pc pc ON pc."PC_ID" = sp."PC_ID"
INNER JOIN ( SELECT w2."LASERMARK" , MAX(s2."SHIPMENT_DATE") AS "SHIPMENT_DATE"
FROM shipment s2 INNER JOIN data w2 ON s2."SHIPMENT_ID" = w2."SHIPMENT_ID"
GROUP BY w2."LASERMARK"
) md ON md."SHIPMENT_DATE" = s."SHIPMENT_DATE" AND md."LASERMARK" = w."LASERMARK"
WHERE
s."SHIPMENT_DATE" >= '2018-07-01' AND s."SHIPMENT_DATE" <= '2018-09-30' ;
Wyniki wykonania na testowej bazie danych:
Koszty: : 502 997.55
Czas egzekucji: 505 sekund.
Co widzimy? Zwykłe żądanie oparte na przedziale czasu.
Przyjmijmy najprostsze logiczne założenie: jeśli istnieje próbka wycinka czasu, czy nam to pomoże? Zgadza się – podział.
Co podzielić?
Na pierwszy rzut oka wybór jest oczywisty – deklaratywny podział tabeli „przesyłki” za pomocą klucza „DATA_WYSYŁKI” (skacząc za daleko do przodu - ostatecznie w produkcji okazało się, że jest trochę źle).
Jak podzielić?
To pytanie również nie jest zbyt trudne. Na szczęście w PostgreSQL 10 dostępny jest teraz ludzki mechanizm partycjonowania.
Tak więc:
- Zapisz zrzut tabeli źródłowej - pg_dump tabela_źródłowa
- Usuń oryginalną tabelę - upuść tabelę tabela_źródłowa
- Utwórz tabelę nadrzędną z podziałem zakresu - utwórz tabelę tabela_źródłowa
- Utwórz sekcje - utwórz tabelę source_table, utwórz indeks
- Zaimportuj zrzut utworzony w kroku 1 - pg_restore
Skrypty do partycjonowania
Dla uproszczenia i wygody kroki 2,3,4 zostały połączone w jeden skrypt.
Tak więc:
Zapisz zrzut tabeli źródłowej
pg_dump postgres --file=/dump/shipment.dmp --format=c --table=shipment --verbose > /dump/shipment.log 2>&1Usuń tabelę źródłową + Utwórz tabelę nadrzędną z podziałem zakresu + Utwórz partycje
--create_partition_shipment.sql
do language plpgsql $$
declare
rec_shipment_date RECORD ;
partition_name varchar;
index_name varchar;
current_year varchar ;
current_month varchar ;
begin_year varchar ;
begin_month varchar ;
next_year varchar ;
next_month varchar ;
first_flag boolean ;
i integer ;
begin
RAISE NOTICE 'CREATE TEMPORARY TABLE FOR SHIPMENT_DATE';
CREATE TEMP TABLE tmp_shipment_date as select distinct "SHIPMENT_DATE" from shipment order by "SHIPMENT_DATE" ;
RAISE NOTICE 'DROP TABLE shipment';
drop table shipment cascade ;
CREATE TABLE public.shipment
(
"SHIPMENT_ID" integer NOT NULL DEFAULT nextval('shipment_shipment_id_seq'::regclass),
"SHIPMENT_NAME" character varying(30) COLLATE pg_catalog."default",
"SHIPMENT_DATE" timestamp without time zone,
"REPORT_NAME" character varying(40) COLLATE pg_catalog."default"
)
PARTITION BY RANGE ("SHIPMENT_DATE")
WITH (
OIDS = FALSE
)
TABLESPACE pg_default;
RAISE NOTICE 'CREATE PARTITIONS FOR TABLE shipment';
current_year:='0';
current_month:='0';
begin_year := '0' ;
begin_month := '0' ;
next_year := '0' ;
next_month := '0' ;
FOR rec_shipment_date IN SELECT * FROM tmp_shipment_date LOOP
RAISE NOTICE 'SHIPMENT_DATE=%',rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE";
current_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE");
current_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE") ;
IF to_number(current_month,'99') < 10 THEN
current_month := '0'||current_month ;
END IF ;
--Init borders
IF begin_year = '0' THEN
first_flag := true ; --first time flag
begin_year := current_year ;
begin_month := current_month ;
IF current_month = '12' THEN
next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year') ;
ELSE
next_year := current_year ;
END IF;
next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month') ;
END IF;
-- Check current date into borders NOT for First time
IF to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') >= to_date( begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM') AND
to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') < to_date( next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM') AND
NOT first_flag
THEN
CONTINUE ;
ELSE
--NEW borders only for second and after time
begin_year := current_year ;
begin_month := current_month ;
IF current_month = '12' THEN
next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year') ;
ELSE
next_year := current_year ;
END IF;
next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month') ;
END IF;
partition_name := 'shipment_shipment_date_'||begin_year||'-'||begin_month||'-01-'|| next_year||'-'||next_month||'-01' ;
EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF shipment FOR VALUES FROM ( %L ) TO ( %L ) ' , current_year||'-'||current_month||'-01' , next_year||'-'||next_month||'-01' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
--Drop first time flag
first_flag := false ;
END LOOP;
end
$$;Importowanie zrzutu
pg_restore -d postgres --data-only --format=c --table=shipment --verbose shipment.dmp > /tmp/data_dump/shipment_restore.log 2>&1Sprawdzanie wyników partycjonowania
Co mamy w rezultacie? Pełny tekst planu wykonania jest duży i nudny, więc całkiem możliwe jest ograniczenie się do ostatecznych liczb.
Był
Koszty: 502 997.55
Czas egzekucji: Sekund 505.
Stał się
Koszty: 77 872.36
Czas egzekucji: Sekund 79.
Całkiem dobry wynik. Redukcja kosztów i czasu realizacji. Zatem zastosowanie partycjonowania daje oczekiwany efekt i w zasadzie żadnych niespodzianek.
Uszczęśliw klienta
Wyniki testów zostały przedstawione klientowi do wglądu. Po przejrzeniu wydano nieco nieoczekiwany werdykt: „Świetnie, podziel tabelę „danych” na partycje”.
Tak, ale sprawdziliśmy zupełnie inną tabelę „przesyłka”; w tabeli „dane” nie ma pola „DATA WYSYŁKI”.
Nie ma problemu, dodaj, zmień. Najważniejsze, że klient jest zadowolony z wyniku, szczegóły wdrożenia nie są szczególnie ważne.
Partycjonowanie głównej tabeli „danych”
Ogólnie rzecz biorąc, nie pojawiły się żadne szczególne trudności. Chociaż algorytm partycjonowania oczywiście nieco się zmienił.
Dodanie kolumny „SHIPMENT_DATA” do tabeli „data”.
psql -h хост -U база -d юзер
=> ALTER TABLE data ADD COLUMN "SHIPMENT_DATE" timestamp without time zone ;Wypełnij wartości kolumny „SHIPMENT_DATA” w tabeli „data” wartościami kolumny o tej samej nazwie z tabeli „przesyłka”
-----------------------------
--update_data.sql
--updating for altered table "data" to values of "shipment_data" from the table "shipment"
--version 1.0
do language plpgsql $$
declare
rec_shipment_data RECORD ;
shipment_date timestamp without time zone ;
row_count integer ;
total_rows integer ;
begin
select count(*) into total_rows from shipment ;
RAISE NOTICE 'Total %',total_rows;
row_count:= 0 ;
FOR rec_shipment_data IN SELECT * FROM shipment LOOP
update data set "SHIPMENT_DATE" = rec_shipment_data."SHIPMENT_DATE" where "SHIPMENT_ID" = rec_shipment_data."SHIPMENT_ID";
row_count:= row_count +1 ;
RAISE NOTICE 'row count = % , from %',row_count,total_rows;
END LOOP;
end
$$;Zapisz zrzut tabeli „dane”.
pg_dump postgres --file=/dump/data.dmp --format=c --table=data --verbose > /dump/data.log 2>&1</sourceUtwórz ponownie partycjonowaną tabelę „dane”
--create_partition_data.sql
--create partitions for the table "wafer data" by range column "shipment_data" with one month duration
--version 1.0
do language plpgsql $$
declare
rec_shipment_date RECORD ;
partition_name varchar;
index_name varchar;
current_year varchar ;
current_month varchar ;
begin_year varchar ;
begin_month varchar ;
next_year varchar ;
next_month varchar ;
first_flag boolean ;
i integer ;
begin
RAISE NOTICE 'CREATE TEMPORARY TABLE FOR SHIPMENT_DATE';
CREATE TEMP TABLE tmp_shipment_date as select distinct "SHIPMENT_DATE" from shipment order by "SHIPMENT_DATE" ;
RAISE NOTICE 'DROP TABLE data';
drop table data cascade ;
RAISE NOTICE 'CREATE PARTITIONED TABLE data';
CREATE TABLE public.data
(
"RUN_ID" integer,
"LASERMARK" character varying(20) COLLATE pg_catalog."default" NOT NULL,
"LOTID" character varying(80) COLLATE pg_catalog."default",
"SHIPMENT_ID" integer NOT NULL,
"PARAMETER_ID" integer NOT NULL,
"INTERNAL_VALUE" character varying(75) COLLATE pg_catalog."default",
"REPORTED_VALUE" character varying(75) COLLATE pg_catalog."default",
"LOWER_SPEC_LIMIT" numeric,
"UPPER_SPEC_LIMIT" numeric ,
"SHIPMENT_DATE" timestamp without time zone
)
PARTITION BY RANGE ("SHIPMENT_DATE")
WITH (
OIDS = FALSE
)
TABLESPACE pg_default ;
RAISE NOTICE 'CREATE PARTITIONS FOR TABLE data';
current_year:='0';
current_month:='0';
begin_year := '0' ;
begin_month := '0' ;
next_year := '0' ;
next_month := '0' ;
i := 1;
FOR rec_shipment_date IN SELECT * FROM tmp_shipment_date LOOP
RAISE NOTICE 'SHIPMENT_DATE=%',rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE";
current_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE");
current_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE") ;
--Init borders
IF begin_year = '0' THEN
RAISE NOTICE '***Init borders';
first_flag := true ; --first time flag
begin_year := current_year ;
begin_month := current_month ;
IF current_month = '12' THEN
next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year') ;
ELSE
next_year := current_year ;
END IF;
next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month') ;
END IF;
-- RAISE NOTICE 'current_year=% , current_month=% ',current_year,current_month;
-- RAISE NOTICE 'begin_year=% , begin_month=% ',begin_year,begin_month;
-- RAISE NOTICE 'next_year=% , next_month=% ',next_year,next_month;
-- Check current date into borders NOT for First time
RAISE NOTICE 'Current data = %',to_char( to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');
RAISE NOTICE 'Begin data = %',to_char( to_date( begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');
RAISE NOTICE 'Next data = %',to_char( to_date( next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM'), 'YYYY.MM');
IF to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') >= to_date( begin_year||'.'||begin_month, 'YYYY.MM') AND
to_date( current_year||'.'||current_month, 'YYYY.MM') < to_date( next_year||'.'||next_month, 'YYYY.MM') AND
NOT first_flag
THEN
RAISE NOTICE '***CONTINUE';
CONTINUE ;
ELSE
--NEW borders only for second and after time
RAISE NOTICE '***NEW BORDERS';
begin_year := current_year ;
begin_month := current_month ;
IF current_month = '12' THEN
next_year := date_part('year' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 year') ;
ELSE
next_year := current_year ;
END IF;
next_month := date_part('month' ,rec_shipment_date."SHIPMENT_DATE" + interval '1 month') ;
END IF;
IF to_number(current_month,'99') < 10 THEN
current_month := '0'||current_month ;
END IF ;
IF to_number(begin_month,'99') < 10 THEN
begin_month := '0'||begin_month ;
END IF ;
IF to_number(next_month,'99') < 10 THEN
next_month := '0'||next_month ;
END IF ;
RAISE NOTICE 'current_year=% , current_month=% ',current_year,current_month;
RAISE NOTICE 'begin_year=% , begin_month=% ',begin_year,begin_month;
RAISE NOTICE 'next_year=% , next_month=% ',next_year,next_month;
partition_name := 'data_'||begin_year||begin_month||'01_'||next_year||next_month||'01' ;
RAISE NOTICE 'PARTITION NUMBER % , TABLE NAME =%',i , partition_name;
EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF data FOR VALUES FROM ( %L ) TO ( %L ) ' , begin_year||'-'||begin_month||'-01' , next_year||'-'||next_month||'-01' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_id_parameter_id_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID", "PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_lasermark_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("LASERMARK" COLLATE pg_catalog."default") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_parameter_id_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_date_idx';
RAISE NOTICE 'INDEX NAME =%',index_name;
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_DATE") TABLESPACE pg_default ' ) ;
--Drop first time flag
first_flag := false ;
END LOOP;
end
$$;
Załaduj zrzut utworzony w kroku 3.
pg_restore -h хост -юзер -d база --data-only --format=c --table=data --verbose data.dmp > data_restore.log 2>&1Utwórz osobną sekcję dla starych danych
---------------------------------------------------
--create_partition_for_old_dates.sql
--create partitions for keeping old dates
--version 1.0
do language plpgsql $$
declare
rec_shipment_date RECORD ;
partition_name varchar;
index_name varchar;
begin
SELECT min("SHIPMENT_DATE") AS min_date INTO rec_shipment_date from data ;
RAISE NOTICE 'Old date is %',rec_shipment_date.min_date ;
partition_name := 'data_old_dates' ;
RAISE NOTICE 'PARTITION NAME IS %',partition_name;
EXECUTE format('CREATE TABLE ' || quote_ident(partition_name) || ' PARTITION OF data FOR VALUES FROM ( %L ) TO ( %L ) ' , '1900-01-01' ,
to_char( rec_shipment_date.min_date,'YYYY')||'-'||to_char(rec_shipment_date.min_date,'MM')||'-01' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_id_parameter_id_idx';
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID", "PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_lasermark_idx';
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("LASERMARK" COLLATE pg_catalog."default") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_id_idx';
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_parameter_id_idx';
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("PARAMETER_ID") TABLESPACE pg_default ' ) ;
index_name := partition_name||'_shipment_date_idx';
EXECUTE format('CREATE INDEX ' || quote_ident(index_name) || ' ON '|| quote_ident(partition_name) ||' USING btree ("SHIPMENT_DATE") TABLESPACE pg_default ' ) ;
end
$$;Ostateczne rezultaty:
Był
Koszty: 502 997.55
Czas egzekucji: 505 sekund.
Stał się
Koszty: 68 533.70
Czas egzekucji: 69 sekund
Godny, całkiem godny. A biorąc pod uwagę, że po drodze udało nam się mniej więcej opanować mechanizm partycjonowania w PostgreSQL 10 – wynik znakomity.
Dygresja liryczna
Czy można zrobić jeszcze lepiej – TAK, MOŻESZ!Aby to zrobić, musisz użyć WIDOKU ZMATERIALIZOWANEGO.
UTWÓRZ ZMATERIALIZOWANY WIDOK LASERMARK_VIEW
CREATE MATERIALIZED VIEW LASERMARK_VIEW
AS
SELECT w."LASERMARK" , MAX(s."SHIPMENT_DATE") AS "SHIPMENT_DATE"
FROM shipment s INNER JOIN data w ON s."SHIPMENT_ID" = w."SHIPMENT_ID"
GROUP BY w."LASERMARK" ;
CREATE INDEX lasermark_vw_shipment_date_ind on lasermark_view USING btree ("SHIPMENT_DATE") TABLESPACE pg_default;
analyze lasermark_view ;
Jeszcze raz przepisujemy prośbę:
Zapytanie przy użyciu widoku zmaterializowanego
SELECT
p."PARAMETER_ID" as parameter_id,
pc."PC_NAME" AS pc_name,
pc."CUSTOMER_PARTNUMBER" AS customer_partnumber,
w."LASERMARK" AS lasermark,
w."LOTID" AS lotid,
w."REPORTED_VALUE" AS reported_value,
w."LOWER_SPEC_LIMIT" AS lower_spec_limit,
w."UPPER_SPEC_LIMIT" AS upper_spec_limit,
p."TYPE_CALCUL" AS type_calcul,
s."SHIPMENT_NAME" AS shipment_name,
s."SHIPMENT_DATE" AS shipment_date,
extract(year from s."SHIPMENT_DATE") AS year,
extract(month from s."SHIPMENT_DATE") as month,
s."REPORT_NAME" AS report_name,
p."STC_NAME" AS STC_name,
p."CUSTOMERPARAM_NAME" AS customerparam_name
FROM data w INNER JOIN shipment s ON s."SHIPMENT_ID" = w."SHIPMENT_ID"
INNER JOIN parameters p ON p."PARAMETER_ID" = w."PARAMETER_ID"
INNER JOIN shipment_pc sp ON s."SHIPMENT_ID" = sp."SHIPMENT_ID"
INNER JOIN pc pc ON pc."PC_ID" = sp."PC_ID"
INNER JOIN LASERMARK_VIEW md ON md."SHIPMENT_DATE" = s."SHIPMENT_DATE" AND md."LASERMARK" = w."LASERMARK"
WHERE
s."SHIPMENT_DATE" >= '2018-07-01' AND s."SHIPMENT_DATE" <= '2018-09-30';
I otrzymujemy kolejny wynik:
Był
Koszty: 502 997.55
Czas egzekucji: 505 sekund
Stał się
Koszty: 42 481.16
Czas egzekucji: Sekund 43.
Chociaż oczywiście tak obiecujący wynik jest zwodniczy, pomysły wymagają odświeżenia. Zatem całkowity czas otrzymania danych niewiele pomoże. Ale jako eksperyment jest to całkiem interesujące.
Faktycznie, jak się okazało, jeszcze raz dziękuję i Habru!
Posłowie
Zatem klient jest zadowolony. I potrzeba wykorzystać sytuację.
овая задача: Co możesz wymyślić, aby pogłębić i rozwinąć?
I wtedy sobie przypominam – chłopaki, nie mamy monitoringu naszych baz danych PostgreSQL.
Z ręką na sercu, nadal istnieje pewne monitorowanie w postaci Cloud Watch na AWS. Jaka jest jednak korzyść z tego monitorowania dla administratora danych? Generalnie praktycznie żaden.
Jeśli masz szansę zrobić dla siebie coś pożytecznego i interesującego, nie możesz nie skorzystać z tej szansy...
DLA
W ten sposób dochodzimy do najciekawszej części:
3 grudnia 2018 r.
Podjęcie decyzji o rozpoczęciu badań nad dostępnymi możliwościami monitorowania wydajności zapytań PostgreSQL.
Ale to zupełnie inna historia.
Ciąg dalszy nastąpi…
Źródło: www.habr.com