SlideShare a Scribd company logo
1 of 54
Download to read offline
MySQL:
Есть ли жизнь после
1млрд. записей?



                    Лаухин Роман
                        R&D Lead
         Global Fleet Management
О компании

Global Fleet Management Inc.
   #301 - 7 West 7th Avenue
     Vancouver, BC, Canada

    http://www.positrace.com
О компании
Проблема
Рост числа сообщений
Проблема
Рост числа сообщений

   ~0.9 млн. сообщений в сутки
Проблема
Рост числа сообщений

   ~0.9 млн. сообщений в сутки

   ~30 млн. в месяц
Проблема
Рост числа сообщений

   ~0.9 млн. сообщений в сутки

   ~30 млн. в месяц

   ~360 млн. в год
Проблема
Рост числа сообщений

   ~0.9 млн. сообщений в сутки

   ~30 млн. в месяц

   ~360 млн. в год

 + 15%
Проблема
На "вчерашний" день:

           rows       data size   idx size    total size

 GPS_log   1163.45M   105.94G     75.28G      181.21G
Проблема
На "вчерашний" день:

           rows       data size   idx size    total size

 GPS_log   1163.45M   105.94G     75.28G      181.21G

 Events    22.22M     2.17G       2.36G       4.53G

 Trips     16.02M     1.71G       1.62G       3.33G
Пути решения
Хранить точки как массив объектов
(JSON, Protobuf, etc)
Пути решения
Хранить точки как массив объектов
(JSON, Protobuf, etc)

плюсы:
  - контролируемый рост числа записей
Пути решения
Хранить точки как массив объектов
(JSON, Protobuf, etc)

плюсы:
  - контролируемый рост числа записей
  - информация о поездке в 1-2 записях
Пути решения
Хранить точки как массив объектов
(JSON, Protobuf, etc)

минусы:
    - много изменений в коде
Пути решения
Хранить точки как массив объектов
(JSON, Protobuf, etc)

минусы:
 - много изменений в коде
 - усложняется работа с точками
Пути решения
Использовать "Partitioning"
Пути решения
Использовать "Partitioning"

плюсы:

    - контролируемый рост
Пути решения
Использовать "Partitioning"

плюсы:

    - контролируемый рост

    - ускорение выполнения запросов
Пути решения
Использовать "Partitioning"

плюсы:

    - контролируемый рост

    - ускорение выполнения запросов

    - не требует изменений в коде
 (теоретически)
Пути решения
Использовать "Partitioning"

минусы:

    - ограничения, связанные с разделами
Пути решения
Использовать "Partitioning"

минусы:

    - ограничения, связанные с разделами

    - нет опыта
Пути решения
Использовать "Partitioning"

минусы:

    - ограничения, связанные с разделами

    - нет опыта

    - страшно :)
Реализация
Анализ ограничений
 (PK, FK)
Реализация
Анализ ограничений
 (PK, FK)

План разбиения на разделы
 (дата - ключевой параметр)
Реализация


ALTER TABLE ???
Реализация


ALTER TABLE !!!
Реализация
CREATE TABLE messages_new
.... PRIMARY KEY (id, dt) ...
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(dt))
( PARTITION p0801 VALUES LESS THAN
    (TO_DAYS('2008-02-01')),
  PARTITION p0802 VALUES LESS THAN
    (TO_DAYS('2008-03-01')),
  PARTITION p0803 VALUES LESS THAN
    (TO_DAYS('2008-04-01')),
...
  PARTITION p1212 VALUES LESS THAN (MAXVALUE));
Реализация
Копирование данных в новую таблицу.
Реализация
Копирование данных в новую таблицу.
    - внешним скриптом
    - малыми порциями
    (INSERT LOW_PRIORITY ...)
Реализация
RENAME TABLE
   messages TO messages_old,
   messages_new TO messages;
Реализация
Анализ первого опыта:
Реализация
Анализ первого опыта:
 - не без проблем
     (тестовое окружение != production)
Реализация
Анализ первого опыта:
 - не без проблем
     (тестовое окружение != production)
  - скорость выполнения запросов
     (возросла ~100 раз)
Реализация
Анализ первого опыта:
 - не без проблем
     (тестовое окружение != production)
  - скорость выполнения запросов
     (возросла ~100 раз)
     (связано с partitioning только косвенно)
Реализация
Повторили предыдущие шаги для GPS_log и
 связанных таблиц

Алгоритм известен -
    соли и специй добавить по вкусу :)
Реализация
Удаление старых таблиц
Реализация
Удаление старых таблиц

   DROP TABLE
Реализация
Удаление старых таблиц

   DROP TABLE
Реализация
Удаление старых таблиц

   - внешним скриптом
Реализация
Удаление старых таблиц

   - внешним скриптом
   - малыми порциями
    (DELETE LOW_PRIORITY)
Реализация
Удаление старых таблиц

   - внешним скриптом
   - малыми порциями
    (DELETE LOW_PRIORITY)
   - OPTIMIZE TABLE
    (в период с минимальной нагрузкой)
Реализация
Удаление старых таблиц

   - внешним скриптом
   - малыми порциями
    (DELETE LOW_PRIORITY)
   - OPTIMIZE TABLE
    (в период с минимальной нагрузкой)
   - DROP TABLE
Итоги
На сегодняшний день:


            rows       data size   idx size   total size

  GPS_log   1321.81M   94.11G      112.63G    206.74G
Итоги
Код, таки, пришлось менять :)
Итоги
Код, таки, пришлось менять :)

Ограничение по дате (dt) обязательно
Итоги
Код, таки, пришлось менять :)

Ограничение по дате (dt) обязательно

Не забывать расширять последний раздел
Итоги
Код, таки, пришлось менять :)

Ограничение по дате (dt) обязательно

Не забывать расширять последний раздел

Помнить про файловую систему
Полезности


EXPLAIN PARTITIONS ....
Полезности


EXPLAIN PARTITIONS ....


id   select_type   table   partitions   type   ....   Extra

1    SIMPLE        l       p0xx,p1202   ALL    ...    Using where; Using filesort
Полезности
INFORMATION_SCHEMA - наш друг
Полезности
INFORMATION_SCHEMA - наш друг

SELECT concat(table_schema,'.',table_name),
    concat(round(table_rows/1000000,2),'M') rows,
    concat(round(data_length/(1024*1024*1024),2),'G') DATA,
    concat(round(index_length/(1024*1024*1024),2),'G') idx,
    concat(round((data_length+index_length)/(1024*1024*1024),2),'G')
   total_size,
    round(index_length/data_length,2) idxfrac
FROM information_schema.TABLES
ORDER BY data_length+index_length DESC LIMIT 20;
Полезности
INFORMATION_SCHEMA - наш друг

  name      rows       data      idx       total

  table_1   1329.84M   94.29G    112.84G   207.13G

  table_2   1314.38M   105.94G   75.28G    181.21G

  table_3   221.73M    34.86G    17.09G    51.96G

  table_4   161.92M    13.02G    10.19G    23.21G

  table_5   8.07M      18.58G    0.16G     18.74G
Вопросы?
Ресурсы



MySQL 5.1 Reference Manual :: 18 Partitioning

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitioning.html

More Related Content

What's hot

10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...Ontico
 
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)Ontico
 
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...Ontico
 
Aлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetAлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetOntico
 
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)Ontico
 
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBMyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBSergey Petrunya
 
Лекция 12. Spark
Лекция 12. SparkЛекция 12. Spark
Лекция 12. SparkTechnopark
 
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...Ontico
 
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...Ontico
 
django-and-postgresql
django-and-postgresqldjango-and-postgresql
django-and-postgresqlOleg Churkin
 
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Ontico
 
Oracle exa2 biz_summit
Oracle exa2 biz_summitOracle exa2 biz_summit
Oracle exa2 biz_summitNick Turunov
 
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"Yandex
 
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)Ontico
 
Devconf2010 mariadb-extra-features
Devconf2010 mariadb-extra-featuresDevconf2010 mariadb-extra-features
Devconf2010 mariadb-extra-featuresSergey Petrunya
 
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1Nikolay Samokhvalov
 
Как мы храним 75 млн пользователей (Денис Бирюков)
Как мы храним 75 млн пользователей  (Денис Бирюков)Как мы храним 75 млн пользователей  (Денис Бирюков)
Как мы храним 75 млн пользователей (Денис Бирюков)Ontico
 

What's hot (20)

10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
10 способов достижения HighLoad'а и BigData на ровном месте / Илья Космодемья...
 
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)
Аналитическая инфраструктура оптимизации рекламной сети (Александр Зайцев)
 
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...
Оптимизация работы с данными в мобильных приложениях / Святослав Иванов, Артё...
 
Aлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreetAлександр Зайцев, LifeStreet
Aлександр Зайцев, LifeStreet
 
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)
Apache Cassandra. Ещё одно NoSQL хранилище (Владимир Климонтович)
 
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDBMyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
MyRocks: табличный движок для MySQL на основе RocksDB
 
HBase inside
HBase insideHBase inside
HBase inside
 
Mysql vs postgresql
Mysql vs postgresqlMysql vs postgresql
Mysql vs postgresql
 
Лекция 12. Spark
Лекция 12. SparkЛекция 12. Spark
Лекция 12. Spark
 
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
Основные кейсы использования in-memory СУБД на примере Тарантула и проектов M...
 
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...
Длинная транзакция или когда размер имеет значение / Михаил Балаян (Odin — In...
 
django-and-postgresql
django-and-postgresqldjango-and-postgresql
django-and-postgresql
 
Efficiency vvv
Efficiency vvvEfficiency vvv
Efficiency vvv
 
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
Осваиваем Tarantool 1.6 / Евгений Шадрин (Sberbank Digital Ventures)
 
Oracle exa2 biz_summit
Oracle exa2 biz_summitOracle exa2 biz_summit
Oracle exa2 biz_summit
 
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"
Дмитрий Прокопцев "Memory-mapped storage: ещё один подход к сериализации данных"
 
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)
Использование очередей асинхронных сообщений с PostgreSQL (Илья Космодемьянский)
 
Devconf2010 mariadb-extra-features
Devconf2010 mariadb-extra-featuresDevconf2010 mariadb-extra-features
Devconf2010 mariadb-extra-features
 
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
#PostgreSQLRussia в банке Тинькофф, доклад №1
 
Как мы храним 75 млн пользователей (Денис Бирюков)
Как мы храним 75 млн пользователей  (Денис Бирюков)Как мы храним 75 млн пользователей  (Денис Бирюков)
Как мы храним 75 млн пользователей (Денис Бирюков)
 

Similar to MySQL: Есть ли жизнь после 1 млрд. записей.

Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва... Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...Nikolay Samokhvalov
 
Олег Бартунов и Иван Панченко
Олег Бартунов и Иван ПанченкоОлег Бартунов и Иван Панченко
Олег Бартунов и Иван ПанченкоCodeFest
 
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationSAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationNikolay Samokhvalov
 
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)Ontico
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHigh Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHighLoad2009
 
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019Max Pronko
 
Максим Богук. Postgres-XC
Максим Богук. Postgres-XCМаксим Богук. Postgres-XC
Максим Богук. Postgres-XCPostgreSQL-Consulting
 
hl++ Rubtsov
hl++ Rubtsovhl++ Rubtsov
hl++ RubtsovOntico
 
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"Всеволод Поляков "История одного мониторинга"
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"Fwdays
 
Deployment to production with an unexpected load
Deployment to production with an unexpected loadDeployment to production with an unexpected load
Deployment to production with an unexpected loadGrid Dynamics
 
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"Fwdays
 
Программируем быстрее с CodeRush
Программируем быстрее с CodeRushПрограммируем быстрее с CodeRush
Программируем быстрее с CodeRushgeekfamilyrussia
 
Big Data - первые шаги
Big Data - первые шагиBig Data - первые шаги
Big Data - первые шагиAnton Gorokhov
 
Андрей Ситник
Андрей СитникАндрей Ситник
Андрей СитникCodeFest
 
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...Ivan Muratov
 
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)Ontico
 
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...Ontico
 
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)AvitoTech
 
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времени
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времениАнтон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времени
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времениCOMAQA.BY
 
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструменты
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструментыТехнологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструменты
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструментыPositive Development User Group
 

Similar to MySQL: Есть ли жизнь после 1 млрд. записей. (20)

Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва... Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...
 
Олег Бартунов и Иван Панченко
Олег Бартунов и Иван ПанченкоОлег Бартунов и Иван Панченко
Олег Бартунов и Иван Панченко
 
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentationSAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
SAMag2007 Conference: PostgreSQL 8.3 presentation
 
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)
Тонкости работы трассирующего JIT-компилятора / Антон Солдатов (IPONWEB)
 
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus ReadyHigh Load 2009 Dimaa Rus Ready
High Load 2009 Dimaa Rus Ready
 
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019
Mastering Declarative Database Schema - MageConf 2019
 
Максим Богук. Postgres-XC
Максим Богук. Postgres-XCМаксим Богук. Postgres-XC
Максим Богук. Postgres-XC
 
hl++ Rubtsov
hl++ Rubtsovhl++ Rubtsov
hl++ Rubtsov
 
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"Всеволод Поляков "История одного мониторинга"
Всеволод Поляков "История одного мониторинга"
 
Deployment to production with an unexpected load
Deployment to production with an unexpected loadDeployment to production with an unexpected load
Deployment to production with an unexpected load
 
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"
Алексей Ильенко "In real-time with Apache Kafka"
 
Программируем быстрее с CodeRush
Программируем быстрее с CodeRushПрограммируем быстрее с CodeRush
Программируем быстрее с CodeRush
 
Big Data - первые шаги
Big Data - первые шагиBig Data - первые шаги
Big Data - первые шаги
 
Андрей Ситник
Андрей СитникАндрей Ситник
Андрей Ситник
 
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...
Time series data in a relational database. TimescaleDB and PipelineDB extensi...
 
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)
Партицирование и миграции данных на примере PostgreSQL, Денис Иванов (2ГИС)
 
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...
ObjectManager, или как работать с большим количеством объектов на карте, Мари...
 
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)
"Деплой кода процедур" Мурат Кабилов (Avito)
 
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времени
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времениАнтон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времени
Антон Наумович - Контроль качества и сопровождение в реальном времени
 
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструменты
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструментыТехнологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструменты
Технологии анализа бинарного кода приложений: требования, проблемы, инструменты
 

More from MageCloud

How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...
How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...
How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...MageCloud
 
First Steps to Mobile Sites and Apps
First Steps to Mobile Sites and AppsFirst Steps to Mobile Sites and Apps
First Steps to Mobile Sites and AppsMageCloud
 
Optimizing Magento for Peak Performance
Optimizing Magento for Peak PerformanceOptimizing Magento for Peak Performance
Optimizing Magento for Peak PerformanceMageCloud
 
Cloud Based Business Application Development
Cloud Based Business Application DevelopmentCloud Based Business Application Development
Cloud Based Business Application DevelopmentMageCloud
 
Three keys to successful banner ads
Three keys to successful banner adsThree keys to successful banner ads
Three keys to successful banner adsMageCloud
 
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best Practices
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best PracticesTwo Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best Practices
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best PracticesMageCloud
 
Yii development
Yii developmentYii development
Yii developmentMageCloud
 
Security testing
Security testingSecurity testing
Security testingMageCloud
 
Project lifecircle
Project lifecircleProject lifecircle
Project lifecircleMageCloud
 
Management of projects
Management of projectsManagement of projects
Management of projectsMageCloud
 
Magento ecommerce
Magento ecommerceMagento ecommerce
Magento ecommerceMageCloud
 
Dotnet development
Dotnet developmentDotnet development
Dotnet developmentMageCloud
 
Corporate structure project_team
Corporate structure project_teamCorporate structure project_team
Corporate structure project_teamMageCloud
 
Continuous integration
Continuous integrationContinuous integration
Continuous integrationMageCloud
 
Clientside optimization
Clientside optimizationClientside optimization
Clientside optimizationMageCloud
 
Automated testing
Automated testingAutomated testing
Automated testingMageCloud
 

More from MageCloud (20)

How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...
How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...
How to find the Right Mobile and Cloud Application Development Company for Yo...
 
First Steps to Mobile Sites and Apps
First Steps to Mobile Sites and AppsFirst Steps to Mobile Sites and Apps
First Steps to Mobile Sites and Apps
 
Optimizing Magento for Peak Performance
Optimizing Magento for Peak PerformanceOptimizing Magento for Peak Performance
Optimizing Magento for Peak Performance
 
Cloud Based Business Application Development
Cloud Based Business Application DevelopmentCloud Based Business Application Development
Cloud Based Business Application Development
 
Three keys to successful banner ads
Three keys to successful banner adsThree keys to successful banner ads
Three keys to successful banner ads
 
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best Practices
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best PracticesTwo Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best Practices
Two Facets of Great e-Commerce: PPC and Landing Page Best Practices
 
Yii development
Yii developmentYii development
Yii development
 
Testing
TestingTesting
Testing
 
Security testing
Security testingSecurity testing
Security testing
 
Project lifecircle
Project lifecircleProject lifecircle
Project lifecircle
 
Management of projects
Management of projectsManagement of projects
Management of projects
 
Magento ecommerce
Magento ecommerceMagento ecommerce
Magento ecommerce
 
Graphics
GraphicsGraphics
Graphics
 
Dotnet development
Dotnet developmentDotnet development
Dotnet development
 
Corporate structure project_team
Corporate structure project_teamCorporate structure project_team
Corporate structure project_team
 
Continuous integration
Continuous integrationContinuous integration
Continuous integration
 
Clientside optimization
Clientside optimizationClientside optimization
Clientside optimization
 
Automated testing
Automated testingAutomated testing
Automated testing
 
Amazon
AmazonAmazon
Amazon
 
Agile
AgileAgile
Agile
 

MySQL: Есть ли жизнь после 1 млрд. записей.