Beyond EXPLAIN: Query Optimization From Theory To CodeEXPLAIN is too much explained. Let's go "beyond EXPLAIN". This talk will take you to an optimizer backstage tour: from theoretical background of state-of-the-art query optimization to close look at current implementation of PostgreSQL.Read less
Materialized Views in PostgreSQL
Copyright © 2004 Jonathan Gardner (jgardner@jonathangardner.net). All rights reserved. Contact me if you'd like to copy or distribute this document. Introduction Materialized views are certainly possible in PostgreSQL. Because of PostgreSQL's powerful PL/pgSQL language, and the functional trigger system, materialized views are somewhat easy to implement. I will examine several methods of implement
pg_strom on multi-GPUs - maropuのメモ墓場
この前GPUを使ってPostgreSQLの参照性能を向上を図る 外部モジュールpg_stromがkaigai氏からreleaseされた． このモジュールは9.0からPGにmergeされ，9.1でwhere句の push-downにも対応したFDW(Foreign Data Wrapper)という 外部接続用のIFを使って実装されている（詳細は以下参照）． blog: http://d.hatena.ne.jp/kaigai/20120106 github: https://github.com/kaigai/pg_strom 最近のDB研究やOSS(PostgreSQLに限らず)界隈では，CPUの コア数増加への対応や，GPU/MICなどのコプロセッサの 活用のための議論が盛んで，pg_stromも同様の位置付けだ． 当人曰く年末年始でコーディングしたらしいが，コード自体は 素晴らしく非常
しゅとろ〜む、しゅとろ〜む - KaiGaiの俺メモ
昨年、オタワでTim Child氏の発表を聞いて以来、実装できないものかと思って暖めていたアイデアがある。GPUの処理能力を使って、PostgreSQLの検索処理を高速化できないか？というものである。 特に複雑な計算を含むクエリの場合、Index-Scanに落ちないで、全件スキャンが走ることが往々にしてあるが、こういったケースで有効に作用するのではなかろうか？という着想である。 クリスマス休暇の間、割とまとまった開発時間を取る事ができたので、PostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)として動作するモジュールを作成してみた。 モジュールの名前は PG-Strom で、ドイツ風に『しゅとろ〜む』と発音する。 これは GPU の処理単位である Streaming Multiprocessor に由来する。 もちろん、現状のFDWのI/F前提なので、更新は不可能でソー
PostgreSQL のソースコードを読む - higepon blog
1.ソースコードの入手と規模の把握 2.読み方と読むところを決める 3.課題を設定しよう 4.ソース読みに慣れよう 5.PL/Proxy 5.次の課題は CLUSTER コマンド 6. clustered index の威力を知るための準備 7. clustered index の威力を知るための準備2 8. clustered index を作って比較 9. clustered のコードを読む 10. clustered のコードを読む2 11. clustered のコードを読む3 12. clustered のコードを読む4 PostgreSQL の Oid 問題を解決しようとして失敗 13. clustered のコードを読む5 14. clustered のコードを読む6 15. clustered のコードを読む7 16. clustered のコードを読む8 17. clus
PostgreSQL ソースコードの読み方
JPUG しくみ分科会 勉強会 PostgreSQL ソースコードの読み方 ∼ vi + ctags, gdb, strace ∼ ２００３年１２月０２日（火） NTTデータ先端技術(株) 井久保 寛明 もくじ vi + ctags によるソースの読み方 準備 ソースコードの読み方 ソースを読むためだけに必要な vi のコマンド vi に必要な設定 grep gdb の使い方 gdb の使い方 gdb の使い方２ (プロセスへのアタッチ) gdb の使い方３ (コアファイルの調査) その他の gdb の便利な機能 strace の使い方 strace の使い方 strace の使い方２ (プロセスへのアタッチ) PostgreSQL ソースコードの読み方 [2] Copyright(C)2003 NTT DATA Corporation Copyright(C)2003
MVCC（多版型同時実行制御）
Table of Contents9.1. はじめに9.2. トランザクションの隔離9.3. リードコミッティド隔離レベル9.4. シリアライザブル隔離レベル9.5. アプリケーションレベルでのデータの一貫性チェック9.6. ロックとテーブル9.6.1. テーブルレベルロック9.6.2. 行レベルロック9.7. ロックとインデックス MVCC（MultiVersion Concurrency Control：多版型同時実行制御）とは、マルチユーザ環境におけるデータベースの性能を向上させる高度な技術です。 PostgreSQLのために、Vadim Mikheev（ <vadim@krs.ru>）が実装のを貢献をしました。 9.1. はじめに 多くのデータベースシステムでは、同時実行制御のためにロック機構を使用していますが、PostgreSQLではデータ整合性の維持に多版方式を使用しています。
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PostgreSQL 9.5 新機能紹介
38.12. User-Defined Aggregates
http://infra-engineer.com/database/%E6%97%A5%E6%9C%ACpostgresql%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B6%E4%BC%9A2011%E5%A4%8F%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC%E5%8F%82%E5%8A%A0%E8%A8%98%E9%8C%B2-jpug-postgresql/