PgConf.Russia 2020

В ходе мастер-класса будет продемонстрировано следующее:

1. Преимущества декларативного программирования. Быстрое создание сложной формы LUI с применением только SQL.
2. Поддержка длинных транзакций и автоматических блокировок. Пример визарда с записью прямо в базу.
3. Управление раскраской данных в полях и столбцах формы. Типичные примеры.
4. Живой поиск в полях ввода на примере ввода адресов.
5. Как настроить LUI на ввод и отображение специфических данных прикладной системы.
6. Разработка формы Мастер-Деталь с извлечением данных из двух разных БД.
7. Как конечный пользователь строит сложные запросы к данным без использования SQL.
8. Как в любом списке группировать данные и строить интерактивные диаграммы (включая 3D) c возможностью “drill down”.

Слушатели по желанию смогут своими руками изготовить WEB-интерфейс для Postgres на LUI (см. презентацию на https://pgconf.ru/2019/118109)

Вас ждёт увлекательное путешествие по настройкам PostgreSQL. Мы поговорим о том что с 1С не так или наоборот так, что под неё надо специально настраивать СУБД. Обсудим подходы к тестирования скорости работы 1С. Рассмотрим различные варианты схем резервного копирования и обеспечения отказоустойчивости. В процессе мы сравним скорость работы 1С на PostgreSQL настроенном по умолчанию со скоростью работы на настроенном для 1С PostgreSQL. Так же мы создадим реплику PostgreSQL, и переключим на неё Сервер 1С "на живую", посмотрим что увидят пользователи 1С при этой операции. И отдельный блок будет посвящён PostgresPro Enterprise Edition, как использование его приемуществ влияет на скорость работы 1С.

Недавно мне пришлось поработать над проектом, где для запросов к бэкенду на .NET Core использовали GraphQl, о чём потом пожалели. Дело в том, что GraphQl-запрос представляет собой объект с динамическим набором полей и иерархией любой вложенности. Обрабатывать такие объекты на языке со статической и сильной типизацией, да ещё и через ORM, как это предлагают библиотечные решения – очень неудобно. И тогда мне пришла идея использовать plv8 и разбирать запросы в формате GraphQl прямо на стороне БД. За пару часов я написал работающий прототип, реализующий функционал, который разрабатывали более месяца! Затем было сделано несколько усовершенствований, всё это я собираюсь показать. Тем, кто собирается в своих проектах использовать GraphQl, а не REST, информация из данного доклада может особенно пригодиться и возможно поможет сэкономить уйму времени.

Ролевая модель разграничения доступа (RBAC) является основным механизмом разграничения доступа во многих СУБД, в том числе и в PostgreSQL. Эта модель является разновидностью дискреционного разграничения с присущими ей ограничениями. Во многих ОС в дополнение к традиционному дискреционному разграничению доступа используется мандатное разграничение (MAC) на основе меток безопасности, которое является обязательным для защиты информации высоких классов, а также представляет дополнительный механизм защиты. Естественно, хочется использовать возможности мандатного разграничения доступа к данным в среде СУБД при работе в ОС с включенным мандатным разграничением.
В нашем докладе мы рассмотрим имеющиеся реализации MAC в СУБД, а также предлагаем свой подход к использованию в PostgreSQL механизмов защиты, которые предоставляет SELinux, расширение sepgsql для PostgreSQL, а также стандартный механизм политики защиты строк (RLS, row level security), который есть в PostgreSQL начиная с версии 9.5.
Созданный прототип работает в enforced режиме под управлением ОС CentOS 7 с включенным SELinux, системными политиками MLS/MCS (Multi Level Security/Multi Category Security). В дополнение к функциональности модуля sepgsql реализовано мандатное разграничение MLS/MCS на уровне строк таблиц. Обеспечивается сетевое взаимодействие с передачей меток по сети с использованием механизмов IPSEC, CIPSO, что позволяет использовать этот подход в многопользовательской, многоузловой сети. Реализация MLS в СУБД оформлена в виде стандартных расширений PostgreSQL. Одно является оберткой вокруг расширения sepgsql, и обеспечивает легкую инсталляцию расширения sepgsql в БД, а также восстановление контекстов безопасности данных при дампе/восстановлении БД. Второе расширение предоставляет сервисные функции для работы с метками, в том числе в доверенном режиме, позволяющем менять контексты безопасности.
В качестве демо-примера мы использовали демонстрационную базу данных Авиаперевозки, подготовленную компанией Postgres Professional, на которой мы продемонстрируем защиту чувствительной информации и персональных данных, сравним различные механизмы организации хранилища меток безопасности и производительность решения.