Verified Spec-Driven Development (VSDD) is a unified software engineering methodology that fuses three proven paradigms into a single AI-orchestrated pipeline:
Недостаточно просто описать задачу в тезисах. Довольно часто бывает так, что заинтересованные слушатели могут это сделать не хуже докладчика. Хорошие же тезисы отличает конкретика: конкретные названия, конкретные числовые показатели (последнее особенно важно для Highload++).
Главное — приоткрыть суть вашего доклада, оставаясь при этом в рамках сжатых тезисов.
И это не так сложно. При подготовке доклада и его тезисов нужно сделать всего лишь три шага.
| -- The following code will generate a set of ALTER queries | |
| -- to move tables and indexes from one tablespace to another. | |
| -- WARNING: Running such ALTERs in production means huge stress for DB. | |
| -- Use pg_repack with "-s" option (http://reorg.github.io/pg_repack/) | |
| -- TODO: generate pg_repack call, smth like: | |
| -- pg_repack [connection creds] -s TABLESPACENAME \ | |
| -- -t tbl1 \ | |
| -- ... | |
| -- -i idx1 \ |
| -- Installs "file_fdw" extension and creates foreign table to work with data from CSV file. | |
| -- See also the comment below which helps to automate the process for Google Spreadsheets | |
| -- Another option would be using Multicorn for Google Spreadsheets, but it requires additional steps | |
| -- (see https://wiki.postgresql.org/wiki/Foreign_data_wrappers). | |
| create extension file_fdw; | |
| create server "import" foreign data wrapper file_fdw; | |
| create foreign table "table1" ( | |
| col1 text, |
| #!/usr/bin/env python3 | |
| # -*- coding: utf-8 -*- | |
| # Draw psql output as iTerm2 v3 inline graph using matplotlib | |
| # Author: Alexander Korotkov <aekorotkov@gmail.com> | |
| # with a few edits by nik@postgres.ai to support Python3 | |
| import sys | |
| import re | |
| import warnings | |
| import matplotlib |
| -- In pg_stat_statements, there is a problem: sometimes (quite often), it registers the same query twice (or even more). | |
| -- It's easy to check in your DB: | |
| -- | |
| -- with heh as ( | |
| -- select userid, dbid, query, count(*), array_agg(queryid) queryids | |
| -- from pg_stat_statements group by 1, 2, 3 having count(*) > 1 | |
| -- ) select left(query, 85) || '...', userid, dbid, count, queryids from heh; | |
| -- | |
| -- This query gives you "full picture", aggregating stats for each query-database-username ternary |
When analyzing Postgres query execution plans, it is recommended using the BUFFERS option:
explain (analyze, buffers) <query>;
Example:
test=# explain (analyze, buffers) select * from t1 where num > 10000 order by num limit 1000;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Источник: http://img11.postila.ru/data/34/fb/11/82/34fb118246ebb0b6a7f2dc6e7685f5ff62c0d9cff90876b283f3ecb521444775.jpg | |
| (документ, упоминаемый в статье Ведомостей http://www.vedomosti.ru/technology/articles/2016/03/17/633926-importnii-soft-zamenit) | |
| Почему PostgreSQL не является аналогом СУБД Oracle | |
| С 1 января 2016 года в России вступает в действие постановление РФ "Об установлении запрета на допуск | |
| Программного обеспечения, происходящего из иностранных государств, для целей осуществления закупок для обеспечения | |
| государственных и муниципальных нужд". В соответствии с этим постановлением 1 января 2016 года формируется | |
| реестр российского программного обеспечения (ПО)и госорганизации могут покупать ПО иностранных фирм |