title

text

15 – 17 марта 2017

PgConf.Russia 2017

Москва, Digital October

Пост-релиз

PGConf.Russia 2017 – третья конференция PgConf, прошедшая в Москве 15-17 марта 2017 г. На конференции было сделано около 60 докладов и проведено 7 мастер-классов. Конференцию посетило 550 человек. Слайды докладов конференции опубликованы, видеозаписи появятся в июне 2017 г.

Итоги конференции: Под созвездием Слона

Обзор докладов конференции

  • более
    0 участников
  • более
    0 докладов
  • оффлайн
    формат
  • 0
    минут общения

Доклады

Архив докладов

PgConf.Russia 2017
  • Дмитрий Белобородов
    Дмитрий Белобородов UIS, CoMagic Технический директор
    45 мин

    Опыт использования PostgreSQL в проектах UIS, CoMagic

    Мы используем PostgreSQL с 2003 года и прошли путь от базы в пару гигабайт до кластера с текущим размером более 5Тб. Текущие кол-во таблиц > 700, число хранимых процедур ~1500. Чем готовы поделиться: - рассказать о проблемах, с которыми пришлось сталкиваться на разных этапах развития и найденными решениями - наработанными практиками администрирования - мы работаем с несколькими базами, которые тесно связаны друг с другом, используем для этого свое расширение - у нас работает несколько команд, и есть выработанная методика и инструменты, которые позволяют им не мешать друг другу - мы используем много различных стендов для тестирования, готовы рассказать по какому принципу и как мы их поднимаем - ну, и конечно, про оптимизацию, поиск узких мест и ситуаций, с которыми нам приходится сталкиваться при нагрузках

    ВИДЕО

  • Андрей Фефелов
    Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
    45 мин

    Postgres как основа BI платформы, особенности, практический опыт

    В докладе я расскажу почему Postgres отлично подходит как BI платформа для решения классических OLAP-задач.

    Будет дан краткий обзор доступных open source BI решений. Расскажу об архитектуре нашего решения (snowflake scheme), как мы делаем Extract Load Transform, настройках Postgres для специфических профилей нагрузки. Также упомяну о том, как мы пытались использовать Postgres в виде колоночной базы данных (cstore_fdw от Citus) и что из этого вышло. В конце доклада кратко расскажу про минусы и проблемы нашего подхода.

    ВИДЕО

  • Alvaro Hernandez
    Alvaro Hernandez 8Kdata CTO
    180 мин

    PostgreSQL и Java: мастер-класс

    Java – один из наиболее популярных языков программирования для СУБД PostgreSQL. На этом мастер-классе вы узнаете основные способы соединения с postgres и лучшие методики программирования по стандарту JDBC, а также познакомитесь с jOOQ – менеджером памяти, позволяющим использовать все возможности SQL и postgres для построения сложных запросов, не используя при этом шаблонный код.

    Мастер-класс будет носить практический характер: большую часть времени мы посвятим разбору примеров кода. Мы рассмотрим следующие темы:

    • Введение в Java и PostgreSQL.
    • Варианты соединения с PostgreSQL из Java-приложения (и не только с помощью JDBC!)
    • Введение в JDBC. Типы JDBC. PostgreSQL JDBC
    • Демонстрация кода: JDBC и PostgreSQL. От Java 1.4 к Java 8, лучшие практики и примеры кода.
    • Демонстрация кода: jOOQ, менеджер памяти для PostgreSQL.
    • Java в PostgreSQL.
    • Будущее Java и PostgreSQL.

  • Marco Slot
    Marco Slot Citus Data Главный инженер-программист
    45 мин

    Ускоряясь до миллиона записей в секунду: масштабирование PostgreSQL с помощью Citus MX

    Инструмент Citus позволяет распределять таблицы PostgreSQL между несколькими серверами. Расширяя возможности PostgreSQL в плане делегирования и распараллеливания задач между группой рабочих узлов, Citus позволяет горизонтально масштабировать CPU-ресурсы и память для выполнения запросов.

    Год назад мы ступили на долгий путь реализации в Citus возможности горизонтального масштабирования в новом измерении - для повышения скорости записи. Так как все запросы на запись обрабатывались через один узел PostgreSQL, скорость записи в Citus ограничивалась CPU-ресурсами одного узла. Citus MX - это новая версия Citus, которая предоставляет доступ к распределенным таблицам с любого узла, обеспечивая повышение скорости записи до уровня NoSQL решений.

Все доклады