PgConf.Russia 2017

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

В прошлом году был принят стандарт ISO/IEC 9075-2:2016, в котором наконец-то был стандартизирован синтаксис и семантика JSON и операций над ним в языке SQL. В докладе будет рассказано о требованиях этого стандарта и чем они отличаются от реализации JSON/JSONB в PostgreSQL, в частности, о JSON Path (аналог XPath для XML), о SQL/JSON функциях и о том, что мы планируем сделать в PostgreSQL для соответствия стандарту.

ВИДЕО

Машины баз данных — представители «высшего света» в мире корпоративных ИТ; Teradata, Exadata, Netezza — не смотря на то, что в их основе вполне доступные серверные узлы архитектуры x86 — о них говорят и пишут как о hi-end-системах, на что есть определённые основания. Объективно машины баз данных востребованы многими корпоративными заказчиками, как за уникальные возможности, так и за те удобства, которые дают готовые предконфигурированные комплексы.

Консорциум в составе системного интегратора IBS, выполнившего немало проектов по внедрению различных машин баз данных, российского вендора PostgreSQL Postgres Professional и израильской компании-разработчика суперкомпьютерных сетевых решений Mellanox представил машины баз данных в различных конфигурациях для PostgreSQL под управлением СУБД Postgres Pro Enterprise.

Многие знают, что соединения в PostgreSQL дорогие, а потому их надо экономить. Для решения этой задачи давно есть PgPool-II и PgBouncer. В Яндексе никого не удивить десятками тысяч соединений к одной базе и с незапамятных времён мы используем pgbouncer. В этом докладе я расскажу о проблемах, с которыми мы сталкивались, и способах их решения.

ВИДЕО