PGConf.Russia 2018
PGConf.Russia – международная техническая конференция по открытой СУБД PostgreSQL, ежегодно собирающая более 500 разработчиков, администраторов баз данных и IT-менеджеров для обмена опытом и профессионального общения. В программе – мастер-классы ведущих мировых экспертов, доклады в три тематических потока, примеры лучшего опыта и разбор ошибок, гостиная разработчиков и блиц-доклады из зала.
Темы встречи
- PostgreSQL на переднем крае: большие данные, интернет вещей, блокчейн
- новое в PostgreSQL и вокруг: развитие PostgreSQL и его экосистемы
- PostgreSQL в реальных системах: архитектура, миграция, эксплуатация
- Использование PostgreSQL в платформе 1С
- PostgreSQL в геоинформационных системах (GIS)
Доклады
Архив докладов
-
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientistНа мастер-классе будут рассмотрены: продвинутый анализ пространственных данных на чистом PostGIS, включая новейшие функции PostGIS; приведение в соответствие разных типов данных в PostgreSQL и Python (массивы в NumPy, таблицы в Pandas); секреты эффективной работы с инструментами и средами обработки данных (Jupyter, dataviz и др.); дальнейшее развитие с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.
-
Сергей Стариков Кнопка Системный администратор
Константин Хомяков Кнопка Системный администраторКнопка, крупнейший аутсорсинг бухгалтерии, расскажет о своем опыте перевода 500Gb баз 1С Fresh на PostgreSQL. В докладе затронуты темы выбора СУБД и борьбу со стереотипами, с чего мы начали и как развивали использование PostgreSQL, подходы к резервированию и восстановлению ИБ, наши текущие показатели работы СУБД и 1С, взгляд в будущее. Поделимся, почему мы считаем, что 1С+PostgreSQL это просто, надежно и быстро.
-
Михаил Балаян Acronis Chief Database ArchitectМногие из нас знают о том, что именно MVCC обеспечивает многопользовательский доступ к данным во многих реляционных базах данных, которые гарантируют согласованность и изолированность транзакций. Но именно глубокое понимание реализации этого механизма в PostgreSQL позволяет нам лучше понимать процессы, происходящие в базе, проектировать логику работы приложений и структуры таблицы, чтобы быть наиболее эффективными в мире высоких нагрузок. На примере одного из процессов в нашем продукте мы разберемся в том, как реализована MVCC в PostgreSQL и раскопаем одну из особенностей, когда казалось бы, несвязанные активности могут влиять друг на друга.
-
Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчикСУБД Постгрес успешно используется во многих OLTP приложениях, выполняющих большое число простых запросов. Но для аналитики, требующей обработки большого количества данных, Постгрес на порядки отстаёт от специализированных СУБД, оптимизированных для массовой обработки данных. Скорость работы Постгреса для OLAP запросов сдерживается следующими факторами:
- Большие накладные расходы на распаковку записей.
- Затраты на интерпретацию запроса (Постгрес интерпретирует план выполнения запроса)
- Поддержка работы с абстрактными типами
- Недостатки PULL модели выполнения запроса
- Издержки MVCC
Все эти проблемы могут быть в большой степени решены за счёт использования векторного исполнителя запросов, который за одну операцию в состоянии обработать целый блок (вектор) значений. В этом докладе описывается способ добавления векторных операций в Посгрес, с помощью стандартного механизма расширения Посгреса, без внесения изменений в ядро. Такие механизмы Посгреса как UDT (определяемые пользователем типы), FDW (абстракция внешнего поставщика данных), расширения исполнителя запросов позволяют реализовать в Постгресе вертикальный таблицы, с которыми можно работать как с обычными таблицами. Но на порядки быстрее благодаря использованию векторных операций.
Фотографии
Архив фотографий