В прошлый раз мы пришли к выводу, что для эффективной работы пространственного индекса на основе Z-order необходимо сделать 2 вещи:

• эффективный алгоритм получения подинтервалов
• низкоуровневую работу с B-деревом

Вот именно этим мы и займёмся под катом.

Позвольте я расскажу вам об одной классной фиче, которую мы с коллегами из Postgres Pro недавно запилили в утилите pg_filedump. Фича эта позволяет частично восстанавливать данные из базы, даже в случае, если база была сильно повреждена и инстанс PostgreSQL с такой базой уже не запустишь. Конечно, хочется верить, что потребность в таком функционале возникает крайне редко. Но на всякий случай нечто подобное хотелось бы иметь под рукой. Читайте дальше, и вы узнаете, как данная фича выглядит в действии.

Нередко бывает так, что в большом проекте в силу тех или иных причин — зачастую исторических, хотя бывает по-всякому — его части могут использовать различные СУБД для хранения и поиска критически важных данных. В числе прочего, этому разнообразию способствует конкуренция и развитие технологий, но, так или иначе, взаимодействие между СУБД описывает стандарт SQL/MED 2003 (Management of External Data), который вводит определение Foreign Data Wrappers (FDW) и Datalink.

Первая часть стандарта предлагает средства для чтения данных как набора реляционных таблиц под управлением одного или нескольких внешних источников; FDW также может представлять возможность использовать SQL-интерфейс для доступа к не SQL данным, таким, как файлы или, например, список писем в почтовом ящике. Вторая часть, Datalink, позволяет управлять удаленным SQL-сервером.

Эти две части были реализованы еще в PostgreSQL 9.1 и называются FDW и dblink соответственно. FDW в PostgreSQL сделан максимально гибко, что позволяет разрабатывать wrapper'ы для большого количества внешних источников. В настоящее время мне известны такие FDW, как PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MySQL, Cassandra, Redis, RethinkDB, Ldap, а также FDW к файлам типа CSV, JSON, XML и т.п.

В нашей статье мы поговорим о том, как настроить подключение PostgreSQL к MySQL и эффективно выполнять получающиеся запросы.

Начало см. часть 1, часть 2.

Вторичные индексы

В реляционных базах данных вторичные индексы задаются как правило при определении таблиц, или после с помощью ALTER TABLE. Если индекс определён, то он автоматически создаётся, а потом поддерживается и пересчитывается базой данных при изменении данных.

В MUMPS индексы обслуживаются явно программистом, например, в функции обновления таблицы.

Начало см. часть 1.

Глава 2. SQL/реляционные БД против MUMPS

В этой главе будут изложены основные различия между обычными SQL реляционными базами данных и БД на основе MUMPS.

Прочитайте главу 1, если вам нужно лучше понять что такое глобалы и как делаются манипуляции с ними.

Примечание переводчика.

Есть интересная технология в мире БД — MUMPS. Этот язык программирования и доступа к данным известен уже несколько десятилетий, отлажен и является взрослой проверенной технологией.

Приведу аналогию: если SQL можно сравнить с Бейсиком, то MUMPS больше похож на Си — даёт высочайшую производительность, гибкость и универсальность, позволяя создавать наисложнейшие структуры данных.

Перед вами перевод первой части статьи «Extreme Database programming with MUMPS Globals». Если сообществу он покажется интересным, то последует перевод второй части.

Сразу скажу, что в этой статье нет универсального совета на все случаи, а рассмотрен случай оптимизации лишь небольшого класса запросов. Тем не менее такие запросы могут встречаться во многих проектах.