PgConf.Russia 2017

В современном мире всё больше и больше IT компаний отказываются от традиционных способов хостинга и переносят свои ресурсы в облачные сервисы. Zalando не стала исключением. Взрывной рост компании и переход к модели микросервисов потребовал внести изменения в процесс деплоймента новых инстансов баз данных и решить проблему автоматического переключения в случае выхода мастера из строя. Большинство существующих решений для автоматического переключения требуют предварительной ручной настройки каждого узла до запуска кластера. Такой подход определенно неприемлем в облаках, где ты заранее не знаешь IP адресов всех узлов.

Полнотекстовый поиск в PostgreSQL является, вероятно, наиболее совершенным из всех, которые имеются в реляционных СУБД. Мы расскажем о том, как настроить полнотекстовые конфигурации и словари и покажем настройку полнотекстового поиска на примере небольшого научно-популярного сайта, в котором можно выполнять поиск, используя различные функции ранжирования. Также расскажем о новом индексе RUM, который позволяет значительно ускорить некоторые виды полнотекстовых запросов и добавляет новую функцию ранжирования результатов для лучшей сортировки.

Современным высокопроизводительным и горизонтально-масштабируемым СУБД в ходе своей работы требуется перемещать огромные объемы данных между компонентами системы. Справляться с этой задачей они должны быстро и без задержек для пользователей. Именно на высочайшей пропускной способности, ультранизких задержках, а также разгрузке CPU от сетевых задач фокусируется компания Mellanox при разработке своих технологий интерконнекта. В своем докладе Михаил расскажет какую роль быстрая сетевая инфраструктура играет в системах СУБД и Big Data, а также поделится опытом компании Mellanox по построению таких систем совместного с ведущими мировыми производителями.

ВИДЕО

Сегодня работая с открытыми данными можно сделать интересные исследования в области городской среды и географии, с перспективными и нетривиальными выводами. В докладе я дам примеры пространственных расчётов на PostGIS — фактическом пром стандартом в области.

Но одного PostGIS мало, и в работе требуются инструменты для импорта, проверки и визуализации данных. Кроме того критически важно видеть что происходит с нашими данными и сокращать итерации работы, о чём я подробно расскажу.

1. Сбор данных; базы данных, открытые API, OpenStreetMap; ввод геоданных от пользователя.
2. Применение сторонних API для расчётов и обработки.
3. Вывод и визуализация результатов: QGIS, Matplotlib, Zeppelin — интеграция с PostGIS.
4. Отладка расчётов - визуализация "на лету" (Arc, QGIS, NextGIS Web)
5. Воспроизводимость и автоматизация действий: скриптинг и отслеживание зависимостей на Makefile, Gulp