Partycjonowanie w PG workshop

Name: Partycjonowanie w PG workshop
Brand: Linux Polska
SKU: 28124
Price: 3500 PLN
Availability: InStock

Kod kursu: LP-PG01

Szkolenie realizowane w formie VT (Virtual Training)
wykłady 60% + laby 40%

on-line

1 dzień

poziom zaawansowany

Kod kursu: LP-PG01

3500 PLN + 23% VAT

o szkoleniu

Szkolenie Partycjonowanie w PG workshop przygotowuje administratorów i architektów PostgreSQL do efektywnego korzystania z partycjonowania tabel w celu poprawy wydajności zapytań, uproszczenia utrzymania oraz zwiększenia skalowalności środowiska. Uczestnicy pracują na praktycznych przykładach z użyciem strategii RANGE, LIST i HASH.

wykłady 60% + laby 40%

Kładziemy nacisk na praktyczne umiejętności.

dla kogo

Administratorzy i architekci baz danych PostgreSQL odpowiedzialni za wydajność, skalowalność i utrzymanie; zespoły Data/DevOps planujące porządkowanie szybko rosnących danych.

czego się nauczysz

Poznasz deklaratywne partycjonowanie w PostgreSQL (RANGE/LIST/HASH), zasady doboru klucza partycjonowania, partition pruning i join/aggregate partition-wise. Nauczysz się projektować schematy pod retencję, sprawnie przyłączać/odłączać partycje (ATTACH/DETACH), a także optymalizować zapytania i procesy VACUUM/ANALYZE/REINDEX w środowiskach produkcyjnych.

wymagania

Podstawowa wiedza na temat modelu danych.
Podstawowa wiedza na temat tworzenia tabel w PostgreSQL.

zapewniamy

Materiały szkoleniowe.
Certyfikat ukończenia kursu sygnowany przez Linux Polska.

Program szkolenia

Wprowadzenie do partycjonowania

Co to jest partycjonowanie i dla kogo jest przeznaczone?
Co i kiedy możemy partycjonować?
Dlaczego partycjonujemy i kiedy nie powinniśmy tego robić?
Ćwiczenia praktyczne. Dyskusja grupowa: uczestnicy przedstawiają potencjalne problemy w swoich środowiskach, które mogłyby zostać rozwiązane poprzez partycjonowanie oraz identyfikują scenariusze, w których partycjonowanie byłoby niewskazane

Metody podziału fizycznego tabel

Historycznie - partycjonowanie przez dziedziczenie (inheritance): omówienie i kluczowe wady.
Partycjonowanie deklaratywne/natywne (od wersji 10+ silnika): omówienie i wady.
Ćwiczenia praktyczne. Analiza przypadku: Porównanie implementacji teoretycznej tabeli historycznej (np. logów) z użyciem dziedziczenia oraz partycjonowania deklaratywnego, identyfikując, dlaczego to drugie jest „aktualnie” preferowaną metodą

Składnia DDL i strategie partycjonowania

Składnia/DDL partycjonowania
Przykłady poszczególnych strategii partycjonowania:
1. RANGE partition
2. LIST partition
Ćwiczenia praktyczne. Tworzenie tabel partycjonowanych:

Stworzenie tabeli sales partycjonowanej RANGE według daty transakcji (np. miesięcznie)
Stworzenie tabeli users partycjonowanej LIST według kraju użytkownika
Wstawianie danych do tych tabel i wykonywanie prostych zapytań SELECT w celu weryfikacji prawidłowego routingu danych.

Strategie partycjonowania i zarządzanie partycjami

Przykłady poszczególnych strategii partycjonowania:
1. HASH partition
Przyłączanie/odłączanie partycji
Usuwanie partycji
Ćwiczenia praktyczne:

Stworzenie tabeli partycjonowanej HASH (np. na identyfikatorze klienta)
Praktyczne zastosowanie komend do przyłączania nowej partycji (np. dla nowego miesiąca lub regionu)
Odłączanie istniejącej partycji (np. dla zarchiwizowanych danych)
Usuwanie partycji

Optymalizacja wydajności zapytań

Metody stosowane przez silnik do zwiększenia wydajności zapytań:

Przycinanie/ograniczanie partycji (partition pruning)
Ograniczenia wykluczające (constraint exclusion)

Metody zwiększenia wydajności zapytań (ogólne zasady)
Ćwiczenia praktyczne. Analiza planów wykonania zapytań:

Użycie EXPLAIN (ANALYZE, VERBOSE) do zaobserwowania działania partition pruning dla zapytań ograniczających się do jednej partycji.
Demonstracja wpływu constraint exclusion na plany zapytań

Utrzymanie i monitorowanie partycjonowanych baz danych

Utrzymanie bazy danych z tabelami partycjonowanymi
Monitorowanie
Rozszerzenia mogące wesprzeć proces partycjonowania i procesy utrzymania
Ćwiczenia praktyczne. Przegląd typowych zadań utrzymania (np. VACUUM, ANALYZE na partycjach) i dyskusja nad strategiami monitorowania partycjonowanych tabel, w tym zastosowanie rozszerzeń

Podsumowanie, pytania i odpowiedzi, dalsze kroki

Dyskusja: dlaczego należy wykonać migrację do wersji 17+ silnika PostgreSQL Linux? (kontekst dla partycjonowania i ogólnej wydajności)
Sesja pytań i odpowiedzi
Rekomendacje dotyczące dalszego pogłębiania wiedzy i zasobów
Ćwiczenia praktyczne. Uczestnicy identyfikują jedno konkretne usprawnienie, które zamierzają wprowadzić w swoim środowisku po szkoleniu, bazując na zdobytej wiedzy na temat partycjonowania