PostgreSQL: реляционный фундамент

OLTP, индексы, оптимизация запросов

200M+Forte

Транзакций в PG

150xindexes

Ускорение запросов

#1popular

СУБД для ML

0.3s-99%

Время запроса

AI Insight

В Forte Bank мы хранили 200M+ транзакций в PostgreSQL. Правильные индексы ускорили аналитические запросы с 45 секунд до 0.3 секунды — в 150 раз.

Ключевые темы

PostgreSQL — самая популярная СУБД для ML-проектов: ACID, JSON, расширения

Проектирование схем: нормализация vs денормализация для аналитики

Индексы: B-tree, GIN, GiST — когда какой использовать

EXPLAIN ANALYZE — читаем план запроса, находим bottleneck

Партиционирование: range, list, hash — миллиарды строк без боли

Аналитика и графики

Старый подход vs AI-подход

🪦Старый век

🚀Новый век

Аналитический запрос

Full table scan — 45 секунд

150x

Index scan + partitioning — 0.3 сек

Полнотекстовый поиск

LIKE '%query%' — sequential scan

600x

GIN индекс + tsvector — мгновенно

Инструменты урока

PostgreSQLpgAdminEXPLAIN ANALYZEpg_stat_statements

Домашнее задание

Практическое задание

Создайте БД с 3 связанными таблицами (users, transactions, products). Загрузите 1M+ строк. Напишите 5 аналитических запросов, оптимизируйте каждый с помощью EXPLAIN ANALYZE и индексов.

Урок 13 из 59

Первый интерфейс за 2 часа

ClickHouse: колоночный OLAP