Databaseoptimering

At gøre de langsomme dele hurtige

At finde de forespørgsler og manglende indeks bag et system, der er blevet tungere hvert år, og rette dem, der betyder noget.

Udvalgte resultater, der demonstrerer denne ydelse.

Har udviklet en pipeline til timebaseret aggregering af elforbrug i Python / SQL / Bash + Jq, der opnår 180 ms for 30‑dages datasæt på tværs af heterogene JSONL‑kilder.
Har øget ydeevnen af geografiske datapipelines med 50 gange ved at forbedre SQL‑programmering og datamodellering på tværs af PostgreSQL, MS SQL og Google Cloud BigQuery.
Har forbedret geografiske kortapplikationers ydeevne med 10 gange gennem en strategisk databaseovergang fra MSSQL til PostgreSQL, hvilket har optimeret behandlingen og datasikkerheden.
Har arkitekteret, oprettet og administreret 100 data warehouse‑databaser i PostgreSQL, MS SQL og Google BigQuery med primært GIS- og tidsseriedata og optimeret ydeevne og skalerbarhed.
Har accelereret PostgreSQL‑ydeevnen 10 gange via strategisk indeksering, partitionering og query‑optimering og forbedret databaseeffektiviteten for bruger-, tenant-, geospatiale og tidsserie‑eldata.
Har indført tidsordnede UUID v7‑identifikatorer (PostgreSQL 18) som entitetsnøgler for at reducere fragmentering af B‑tree‑indeks og øge forespørgselshastigheden.