2019PostgreSQLカンファレンス2019での発表資料です。誰でも名前を知っている超有名企業の生産ラインの話です。100TB未満の領域をカバーできれば、大半のユーザには十分。イマドキの2Uサーバなら、オールフラッシュで100TB普通に積める。言うものの、”余裕で捌ける”というにはちと大きい。データサイズは大きくなりがち。あってもその要否を判断できない。GPUに転送する機能。Source/Destinationアドレスとして指定できる。PostgreSQLの相互変換に責任を持つ。データをDBシステムにインポートする必要がない。SQL機構を使って、被参照列だけを転送する。GPUコード側での対応。スループット(被参照列の数による)を達成。NVME-SSDから実際に読み出している。ストライプ構成としては穏当な性能。-oで指定したファイルに書き出す。より、SQL実行結果をArrow形式で書き出す事ができる。▌ログデータは追記のみで、常にタイムスタンプを持つ。古いデータは月次/週次でArrow外部テーブルに移してよい。▌ログデータは追記のみで、常にタイムスタンプを持つ。古いデータは月次/週次でArrow外部テーブルに移してよい。BYを実行することでCPUが処理すべき行数を減らす。処理すべき行数は僅か。開発者コミュニティへ提案中です。オムツ替え程度の時間で実行。容易にTBを越えるログデータに対しても対応可能な処理能力。PostgreSQL周辺ソフトウェアやエンジニアの経験を活用できる。解析対象のデータを選択、GPUへのロードまでをDBMSに任せる事ができる。都度、Pythonスクリプトで大量のCSVデータを読み出す必要がなくなる。パートナー様、ユーザー様を探しています。ClipboardCancelSave。