https://vhsky.cz/videos/watch/debcc79b-8a47-4e11-8b0c-212daf8af7e4 Přednáška se věnuje tomu, proč klasické připojení k databázi přes JDBC přestává stačit, když se tahají miliony řádků, a jak to řeší formát Apache Arrow. Autor vychází ze starší práce s daty a přidává argument, že AI agent píšící dotazy čeká na výsledky poměrově víc než člověk. Vysvětluje, proč BigQuery, Snowflake nebo ClickHouse ukládají data po sloupcích a proč je chtějí i knihovny jako Pandas a Polars. JDBC ale vrací řádky, takže data procházejí dvěma transpozicemi a zbytečnou serializací. Arrow definuje stejnou paměťovou reprezentaci ve všech jazycích, takže se bajty předají přes síť, ukazatelem v jednom procesu nebo sdílenou pamětí bez kopírování. K databázím se z Arrow přistupuje přes ADBC, doplňují ho Arrow Flight a Flight SQL a nové databáze mohou využít i hotový wire protokol Postgresu. Měření ukazuje u DuckDB rozdíl 30–40× a u BigQuery zhruba 3×. Kolik času z dotazu ve skutečnosti spolkne samotná serializace? Fri, 09 Oct 2026 12:39:46 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html PeerTube - https://vhsky.cz https://vhsky.cz/lazy-static/avatars/e319b3c0-bb42-4b1e-88a4-7701f496a470.png https://vhsky.cz/videos/watch/debcc79b-8a47-4e11-8b0c-212daf8af7e4 All rights reserved, unless otherwise specified in the terms specified at https://vhsky.cz/about and potential licenses granted by each content's rightholder.