PgConf.Russia 2016

Будут рассмотрены традиционные аргументы на тему "почему следует выбрать PostgreSQL среди других баз данных"... Помимо этого, и что достаточно ново для сообщества, будут рассмотрены последствия такого выбора. Переход на PostgreSQL влечет за собой переход не только к таким вещам, как например Linux, но и переход к мышлению в стиле свободного ПО. Быстрый темп развития PostgreSQL диктует новые методы проверки, к которым компании должны адаптироваться.

Мы разрабатываем медицинскую базу данных - fhirbase, основанную на PostgreSQL и современном стандарте обмена медицинской информацией FHIR. Первая версия была написана с использованием SQL и PL/PgSQL, однако она достигла предела своей сложности и была полностью переписанна на PLv8/javascript. В докладе я расскажу про архитектуру fhirbase и то, почему мы выбрали PLv8. Про комфортную среду разработки, которая позволяет разрабатывать код и тесты в Node.JS и потом деплоить этот код в PostgreSQL. Поделюсь проблемами, с которыми мы столкнулись. Порассуждаем о переиспользовании библиотек и эко-системы javascript для разработки бизнес-логики внутри PostgreSQL. Расскажу про идеи PostgREST и no-backend приложений на PostgreSQL.

Основная задача для приложения, работающего с СУБД, кроме реализации требуемого функционала - это обеспечения минимального времени отклика либо максимальной пропускной способности. К сожалению, многие разработчики зачастую весьма смутно представляют себе, на что и как СУБД расходует ресурсы при выполнении запроса, и неспособны предугадать узкие места. Рассказу о том, какими способами может быть выполнен запрос, какие из них оптимальны, какие при этом могут быть проблемы и как их можно попробовать обойти и посвящен этот мастер-класс.

Multicorn - это обобщенный Foreign Data Wrapper (FDW, интерфейс для подключения внешних источников данных, устоявшегося русского названия пока нет), предоставляющий возможность разработки конкретных FDW на языке Python, что упрощает их разработку.

Мы узнаем:

• Что такое FDW, как работает Multicorn, и какие готовые FDW поставляются вместе с ним.
• Как написать свой FDW на python, включая новый интерфейс IMPORT FOREIGN SCHEMA, появившийся в версии 9.5.
• Внутренности Multicorn: что он делает и что не делает внутри.

После общего рассмотрения FDW и Multicorn, мы детальнее рассмотрим некоторые FDW, поставляемые с ним.

Затем проведем полный тур по API Multicorn, чтобы научить вас создавать FDW на Python, включая следующие детали:

• испольование определений таблиц
• пробрасывание WHERE
• ограничения колонок
• как влиять на планировщик
• как писать во внешнюю таблицу
• как работать с импортом внешней схемы
• пробрасывание ORDER BY
• управление транзакциями

Все это будет объяснено наглядно, с примерами кода, позволяющими слушателям с нуля создать свой FDW на Python.