title

text

Дмитрий Юхтимовский
Дмитрий Юхтимовский Gilev.ru технический лидер
17:30 04 февраля
22 мин

Опыт использования больших баз 1С на PostgreSQL

Доклад для тех, кто уже использует постгрес для 1С, а также для тех, кто только раздумывает - использовать ли. Расскажем о том, почему в компании Gilev.ru выбрали PostgreSQL для своих больших баз онлайн-сервисов, как его используют. Как с использованием этих сервисов помогают решать проблемы производительности баз на 1С, с которыми сталкиваются или могут столкнуться клиенты.

Слайды

PGConf1602_Дмитрий Юхтимовский.pptx

Видео

Другие доклады

  • Дмитрий Бойков
    Дмитрий Бойков АО БАРС Груп Руководитель отдела разработки
    Марат Фаттахов
    Марат Фаттахов АО "БАРС Груп" Технический директор
    22 мин

    Портирование облачного решения с Oracle на PostgreSQL: опыт компании "БАРС Груп"

    Изначально компания «БАРС Груп» была ориентирована на задействование в своих проектах СУБД Oracle, но появление PostgreSQL игнорировать не могла. На конференции мы расскажем, как пришли к использованию PostgreSQL и поделимся опытом перевода на эту СУБД большой медицинской информационной системы.

    1. Опыт использования СУБД PostgreSQL и Oracle в проектах компании. Предпосылки и мотивация использования СУБД PostgreSQL.
    2. Ход и результаты эксперимента миграции медицинской информационной системы:

      • разработка утилиты конвертации кода PL/SQL в PgSQL;
      • проблемы переноса сложных пакетов;
      • патчи к PostgreSQL как варианты решения этих проблем.

  • Marco Slot
    Marco Slot Citus Data Главный инженер-программист

    CitusDB: расширение для масштабирования PostgreSQL

    CitusDB — расширение PostgreSQL, позволяющее распределять таблицы в кластере серверов PostgreSQL. Данные разделяются по секциям (шардам) по добавлению (оптимально для массовой загрузки данных временных рядов) или по хешу (для введения данных в реальном времени). Запросы SELECT к распределённым таким образом таблицам прозрачно распараллеливаются в кластере, при этом задействуются все доступные ядра. Также параллельно возможно соединять распределённые таблицы, даже если они разделены не по значению одной колонки. CitusDB исключительно подходит для сценариев использования с анализом в реальном времени, например, для информационных панелей, где нужны быстрые аналитические запросы к динамическим данных и в то же время востребована масштабируемая оперативная база данных. На этом докладе будет освещено внутреннее устройство CitusDB и представлена живая демонстрация крупномасштабного кластера CitusDB.

  • Валерий Попов
    Валерий Попов Postgres Professional Руководитель группы информационной безопасности и сертификации
    22 мин

    Информационная безопасность в PostgreSQL

    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.

  • Дмитрий Долгов
    Дмитрий Долгов Zalando SE Senior Software Engineer
    45 мин

    Jsonb в PostgreSQL и NoSQL тренд: сравнение функциональности и производительности

    Использование слабоструктурированных данных определенно является трендом современности, и это верно не только для NoSQL, но и для традиционных RDBMS. Многие реляционные базы данные (например, PostgreSQL, Oracle, db2, Mysql) позволяют хранить данные в json формате, и, очевидно, реализуют это по-разному.

    Доклад содержит две части:

    • Сравнение поддержки json в PostgreSQL и других реляционных базах данных, а именно Mysql, Oracle, db2, MSSql в контексте реализованных возможностей, функций и т.д.
    • Сравнение производительности для баз с наиболее полной поддержкой json (PostgreSQL и Mysql) а также MongoDB на различных видах нагрузок и конфигураций.