Выбор SQL-запроса в реляционной СУБД в основном определяется пространством поиска возможных планов и техниками поиска плана в этом пространстве. У каждой СУБД оба этих фактора имеют свои особенности, что объясняет, почему иногда при миграции с одной СУБД на другую можно наблюдать как ускорения, так и провалы во времени выполнения отдельных запросов.

Здесь я привожу четыре случая, когда SQL Server позволяет строить планы запросов значительно более оптимальные, нежели это доступно PostgreSQL используя как более широкое пространство возможных планов, так и более совершенные методы оценок эффективности планов. Эти примеры: использование тредов, расширенная статистика, кэширование промежуточных результатов запроса и внутренняя параметризация. Примеры независимы и все кроме первого содержат скрипт воспроизведения - можно сразу листать на ту часть, которая выглядит интереснее.

Полагаю, знание о таких кейсах может быть полезным. Как минимум уменьшит количество стресса при миграции на PostgreSQL и возможно заинтересует кого-то настолько, чтобы начать свой проект в open-source сообществе разработчиков СУБД.

Вот-вот выйдет релиз OpenZFS 2.3.0 с новой функцией Fast Dedup. Это огромный шаг вперёд по сравнению со старой дедупликацией и отличный фундамент для будущих доработок.

Контрибьютор OpenZFS @gmelikov и команда VK Cloud совместно перевели статью об этом релизе, в которой новая функция сравнивается со старой дедупликацией и описывается максимально подробно с практическими примерами. В 2023–2024 коллеги из Klara много работали над этой функцией, и мы согласны с ними, что она весьма хороша! 

После релиза Fast dedup на многих ресурсах в обсуждениях продолжили писать, что «новый дедуп всё так же плох, он требует столько же ОЗУ и также убивает производительность». Но эта информация лишь отчасти близка к правде и повторяет всё тот же мотив, который когда-то кто-то озвучивал на форумах.

Винить в этом никого не хочется. И не стоит, так как дедупликация в OpenZFS и правда была очень требовательной к правильному применению. Найти качественные гайды тоже не просто, ответ по умолчанию — «не используйте её» — был и (в целом) остаётся правильным. Но, по прошествии почти 20 лет жизни дедупа в OpenZFS, настало время вернуться к этому вопросу.

Посмотрим на свежую информацию об имплементации дедупа в OpenZFS, как он работал до улучшений, в чём была его проблема, что поменяли в fast dedup, и почему же это всё ещё не дефолт.

Курс начальной школы приучает нас к тому, что числа пригодны для счёта. В средней школе, когда к математике подключаются физика и химия, мы узнаём, что числами можно моделировать всевозможные явления от наполнения бассейнов и движения велосипедистов, до количества тепла, которое выделится, если дать соединиться двум молям водорода и одному молю кислорода. А в старших классах на смену числам приходят функции, векторы и другие замечательные математические объекты, которыми можно моделировать ещё более сложные процессы и явления. Однако, если заглянуть в «большую» математику, обитающую в университетах, а также в статьях и книгах, посвящённых специальным разделам математики, то можно обнаружить что числа, вернее числовые системы: кольца, поля, их расширения и модули над ними, сами по себе оказываются способны на многое. Ими можно моделировать целые пространства, геометрические объекты и их преобразования (комплексные числа, кватернионы, алгебры Клиффорда), регулярные структуры, обладающие пространственной симметрией (числа Гаусса, Эйзенштейна) или преобразования специальной теории относительности (дуальные числа, алгебра пространства-времени).

В этой статье мы поговорим о том, как с помощью дуальных чисел можно решать задачи, в которых есть величины с погрешностями. Кроме того, добавим к чистой математике немного генеративного искусства и познакомимся с самой простой работающей системой автоматического дифференцирования.

Содержание пятой части:

Натуральные числа
Разложение в ряд
Производные от типов
Производные от экспоненциалов
Производные от рекурсивных типов