PostgreSQL Advanced-Training: Tuning und Vektor-Suche

Ihre Termine

Datum	Ort	Preis
16.07.2026 -17.07.2026	München	% 1.570,80 €*	Buchen
16.07.2026 -17.07.2026	Virtuelles Live Training	% 1.570,80 €*	Buchen
12.11.2026 -13.11.2026	München	% 1.570,80 €*	Buchen
12.11.2026 -13.11.2026	Virtuelles Live Training	% 1.570,80 €*	Buchen

* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer

Beschreibung

In diesem Advanced-Training bringst Du PostgreSQL gezielt auf Tempo und baust gleichzeitig eine belastbare Vektor-Suche mit pgvector auf. Du lernst, Performance-Probleme reproduzierbar zu diagnostizieren, Query-Pläne sauber zu interpretieren und mit passenden Index- und Statistik-Strategien spürbar bessere Latenzen zu erreichen. Ein Schwerpunkt liegt auf typischen Engpässen in produktiven Workloads: I/O, Locks, Autovacuum, Bloat und fehlerhafte Cardinality-Schätzungen. Danach steigst Du in semantische Suche ein: Embeddings speichern, Ähnlichkeitsabfragen korrekt formulieren und ANN-Indexe wie IVFFlat oder HNSW so konfigurieren, dass Recall und Antwortzeiten zusammenpassen. Am Ende kannst Du klassische SQL-Performance und moderne Retrieval-Use-Cases in einer PostgreSQL-Architektur zuverlässig kombinieren.

Inhalte

Performance-Diagnose mit System
- EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) richtig lesen
- Wichtige Metriken: Latenz, I/O, Cache-Hit-Rate
- Typische Anti-Patterns in SQL und ORM
Indexing, das wirklich wirkt
- B-Tree, Hash, GIN, GiST gezielt einsetzen
- Partial Indexes und Covering Indexes
- Sortierung, Collation und Operator Classes
Planner, Statistiken und Parameter
- ANALYZE, Autovacuum und Statistik-Targets
- Join-Strategien, Cardinality und Skew
- Work_mem, shared_buffers, effective_cache_size
Wartung und Stabilität unter Last
- VACUUM, Bloat, Fillfactor und Reindex-Strategien
- Locks, Deadlocks und sinnvolle Isolation Levels
- Connection Pooling und Transaktions-Design
Vektor-Suche mit pgvector in PostgreSQL
- Embeddings speichern: Datentypen, Dimensionen, Modellwahl
- Ähnlichkeitsmaße: Cosine, L2, Inner Product
- Indexe für ANN: IVFFlat und HNSW, Trade-offs
RAG-Workflows und hybride Suche
- Hybrid: Volltextsuche plus Vektor-Ranking
- Chunking, Metadaten-Filter und Re-Ranking
- Qualität messen: Recall, Latenz, Kosten

Voraussetzungen

Gute SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit PostgreSQL (Tabellen, Indexe, Joins).
Grundverständnis von Transaktionen und Datenbankbetrieb ist hilfreich.

Zielgruppe

Database Engineers und PostgreSQL-Admins
Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit SQL-Verantwortung
Platform- und SRE-Teams mit Datenbankbetrieb
Data Engineers, die Retrieval in PostgreSQL integrieren
Für alle, die PostgreSQL-Performance messbar verbessern und Vektor-Suche produktionsnah einsetzen wollen

Hinweise

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00–16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest – praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

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