PgConf.Russia 2016

В докладе рассмотрим требования информационной безопасности, которые предъявляются к СУБД, используемым для государственных нужд. Разбираются требования регуляторов, проводится сравнение имеющихся сертифицированных версий СУБД, принципы организации дискреционного и мандатного методов доступа к данным. Подробно рассмотрено, как обеспечить невозможность доступа к конфиденциальным данным после их использования (очистка памяти), в каких местах и каким способом реализована очистка данных в СУБД Postgres Pro. В докладе будет рассказано о новой возможности обеспечения безопасности на уровне строк (RLS), которая появилась в PostgreSQL 9.5. Также рассмотрим, как работает группа Security Information в международной группе разработчиков PostgreSQL, каким образом устраняются уязвимости.

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.

Замечательная компания servers.com предоставила нам один из своих серверов для тестов, что позволило нам протестировать производительность PostgreSQL на реальном железе под разными операционными системами, включая SmartOS, DragonFly и Windows. Полученные результаты мы хотим представить сообществу.

Java - наиболее часто используемый язык программирования в мире. Как же он поддерживается в PostgreSQL? Какие в нем есть подводные камни и каковы лучшие практики? Java продолжает развиваться, как это сказывается на ее использовании в PostgreSQL?

Несмотря на солидный возраст языка Java, он силен как никогда. Фактически, это язык программирования мира enterprise. И с выхода Java 8, он вернулся в мир стартапов и open source. И сейчас Java становится наиболее распространенным языком для обращения к PostgreSQL.

В этом докладе будет разобрано, как была в прошлом, и, что важнее, как в настоящем, организована работа с PostgreSQL из Java: JDBC, PL/Java и другие, реже используемые средства.

Затем мы заглянем в будущее, чтобы понять, что сейчас ещё разрабатывается, как например новый реактивный драйвер Phoebe для доступа из Java в PostgreSQL, ориентированный на кластеры, конвейерные запросы и полностью асинхронный не JDBC интерфейс. Рассмотрим также, что должно быть сделано на серверной стороне, чтобы Java могла стать основным языком серверного программирования для PostgreSQL.