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The optimizer is the “brain” of the database, interpreting SQL queries and determining the fastest method of execution. This talk uses the explain command to show how the optimizer interprets queries and determines optimal execution. The talk will assist developers and administrators in understanding how Postgres optimally executes their queries and what steps they can take to understand and perhaps improve its behavior.

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A query plan needs to be computed to execute a query in PostgreSQL. The query only describes how the result should look like. However, to execute a query, PostgreSQL needs to know which operators (e.g., filters, join) and input data (e.g., a table scan or an index scan) have to be used to produce the desired query result. So, the query plan contains the exact information on which steps are needed to execute the query.

When a given function is used on the predicate it can or cannot be pre-evaluated during query planning depending on the function volatility. IMMUTABLE functions return the same result for the same input so the result is pre-evaluated during the query planning and the function invocation will be replaced by a constant value in the query plan. But for functions using other volatility classification Postgres doesn’t apply this optimization.

In this talk, we’ll present some techniques we implemented in TimescaleDB, where we hacked the planner to add and/or replace the constant value of a function call result to give the planner a chance to produce a better execution plan. This is useful because it can potentially improve query performance on partitioned tables by allowing partitions to be pruned at planning time, significantly reducing execution time.

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Mostraremos los distintos tipos de replicación en PostgreSQL y casos de uso para cada uno; así como sus ventajas y desventajas.

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Usualmente, la migración de estructuras/datos de un motor de una base de datos a otros se realiza utilizando alguna herramienta externa, en este caso se introduce msmov que es un módulo de PostgreSQL diseñado para facilitar las migraciones de Microsoft SQL Server (MSSQL) a PostgreSQL , solamente con comandos SQL, utilizando el contenedor de datos externos tds_fdw. Para más información, consulte: https://github.com/asotolongo/msmov

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Actualmente la inteligencia artificial esta tomando un papel muy importante en el desarrollo de la humanidad, pero, ¿Qué papel juegan las bases de datos para poder generar aprendizaje o procesar el que ya existente? Esta es una introducción de como PostgreSQL a través de múltiples tipos de datos o índices permite el procesamiento de soluciones que convergen con Inteligencia Artificial.

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Existen varios mecanismos para cifrar información en las bases de datos, desde cifrado en disco, de toda la base de datos, a nivel registro y a nivel tabla.
Casi todos estos mecanismos dependen del programa que maneja esos datos o a una combinación de extensiones tipo pgcrypto y el programa cliente.

Pg_enigma es una extensión de cifrado en reposo a nivel columna que tiene como objetivo el brindar independencia entre el acceso de datos y programas
que procesan la información. Esta extensión permite hacer consultas a la base de datos desde la consola de Postgres sin necesidad de un programa
cliente, liberando así al desarrollador el tener que estar manejando mecanismos particulares de cifrado como pgcrypto dentro de la aplicación dejando la
lógica del cifrado en la base de datos.

Permite asignar pares de llaves a nivel registro y por mecanismos de llave pública y privada pueden separar responsabilidades al ser posible delegar el
cifrado a programas o capturistas que tengan acceso a una llave pública y el descifrado a unas pocas personas que manejen a las llaves privadas.

En esta plática vamos a analizar el funcionamiento de esta extensión y como la implementamos usando el framework PGRX para crear extensiones de
Postgres en Rust.