🔵 عنوان مقاله
memoize planner estimates in EXPLAIN.
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطلب که در شماره اخیر Golang Weekly معرفی شده، درباره memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN است تا تحلیل پرس‌وجوها سریع‌تر و قابل‌اتکاتر شود. ایده اصلی این است که تخمین‌های میانی (مثل cardinality و هزینه‌ها) بر اساس نسخه نرمال‌شده‌ی بخش‌های پرس‌وجو و ورودی‌های اثرگذار (آمار جداول، وضعیت schema، و تنظیمات planner) ذخیره شوند و در اجرای‌های بعدی EXPLAIN دوباره استفاده شوند. نتیجه: کاهش هزینه محاسبات تکراری، ثبات بیشتر خروجی‌ها، و مقایسه آسان‌تر تغییرات.
در پیاده‌سازی با Go می‌توان با cacheهای سبک، هش‌کردن پرس‌وجوی نرمال‌شده و وضعیت کاتالوگ، و قلاب‌های ابطال (invalidation) قابل‌تنظیم به این هدف رسید؛ این رویکرد برای ابزارهای توسعه، CI و بنچمارک‌ها سودمند است. البته چالش‌ها هم مهم‌اند: کهنگی داده‌های cache با تغییر آمار یا تنظیمات، ضرورت سیاست‌های ابطال شفاف، ترجیحاً cache کردن فقط برآوردها (نه کل plan)، ارائه نشانگرهای hit/miss در خروجی EXPLAIN، و تعیین دامنه و سقف اندازه cache (مثلاً در سطح session).
به طور خلاصه، memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN چرخه‌های تحلیل را تسریع و نتایج را پایدارتر می‌کند، به شرط آنکه مرزهای cache و سیاست‌های ابطال به‌خوبی مدیریت شوند.
#Golang #Go #EXPLAIN #Database #QueryPlanner #Memoization #Performance #Optimization
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175091/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
memoize planner estimates in EXPLAIN.
🟢 خلاصه مقاله:
**
این مطلب که در شماره اخیر Golang Weekly معرفی شده، درباره memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN است تا تحلیل پرس‌وجوها سریع‌تر و قابل‌اتکاتر شود. ایده اصلی این است که تخمین‌های میانی (مثل cardinality و هزینه‌ها) بر اساس نسخه نرمال‌شده‌ی بخش‌های پرس‌وجو و ورودی‌های اثرگذار (آمار جداول، وضعیت schema، و تنظیمات planner) ذخیره شوند و در اجرای‌های بعدی EXPLAIN دوباره استفاده شوند. نتیجه: کاهش هزینه محاسبات تکراری، ثبات بیشتر خروجی‌ها، و مقایسه آسان‌تر تغییرات.
در پیاده‌سازی با Go می‌توان با cacheهای سبک، هش‌کردن پرس‌وجوی نرمال‌شده و وضعیت کاتالوگ، و قلاب‌های ابطال (invalidation) قابل‌تنظیم به این هدف رسید؛ این رویکرد برای ابزارهای توسعه، CI و بنچمارک‌ها سودمند است. البته چالش‌ها هم مهم‌اند: کهنگی داده‌های cache با تغییر آمار یا تنظیمات، ضرورت سیاست‌های ابطال شفاف، ترجیحاً cache کردن فقط برآوردها (نه کل plan)، ارائه نشانگرهای hit/miss در خروجی EXPLAIN، و تعیین دامنه و سقف اندازه cache (مثلاً در سطح session).
به طور خلاصه، memoize کردن برآوردهای planner در EXPLAIN چرخه‌های تحلیل را تسریع و نتایج را پایدارتر می‌کند، به شرط آنکه مرزهای cache و سیاست‌های ابطال به‌خوبی مدیریت شوند.
#Golang #Go #EXPLAIN #Database #QueryPlanner #Memoization #Performance #Optimization
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175091/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy