PGConf.Russia 2018

Liquibase - очень удобный инструмент последовательных миграций баз данных, используемый как на наших проектах, так и в большом числе других проектов и фреймворков. Он позволяет держать код базы вместе с кодом приложения в VSC, отслеживать попытки повторных миграций и много-много чего еще. Но рано или поздно проект вырастает, данные занимают терабайты, а liquibase все еще накатывает миграции последовательно.

Мы не смогли позволить себе деплоиться по 100 часов и придумали тулзу (фреймворк) для liquibase, которая расширяет его возможности и позволяет выполнять паралллельно целый ряд скриптов или разбивать одну большую миграцию на маленькие партиции и параллельно мигрировать их.

Pgpro_scheduler, помимо основной функции выполнение заданий по расписанию, способен выполнять цепочки связанных транзакций. Это может использоваться в различных сценариях асинхронной обработки данных.

Данный мастер-класс предназначен для демонстрации использования возможностей pgpro_scheduler для обеспечения надежной обработки последовательности транзакций на примере отправки криптовалют.

pgpro_scheduler – расширение, входящее в состав Postgres Pro Enterprise.

Одно из преимущество документо-ориентированных баз данных, таких как MongoDB и Cochbase, перед РСУБД заключается в возможности изменять схему данных легко, быстро и часто. Традиционный подход мира РСУБД заключается в использовании дорогостоящего ALTER TABLE, медленной миграции существующих данных, и подобных вещей. Этот подход часто слишком медлен и неудобен для разработчиков приложений.

Для решения описанной проблемы PostgreSQL предоставляет типы JSON и JSONB. Также существуют расширения zson, pg_protobuf и другие. Из этого доклада вы узнаете, как пользоваться описанными решениями, каковы их сильные и слабые стороны, и т.д. Также вы узнаете о связанных работах, которые сейчас находятся в процессе.

PostGIS на протяжении двух десятилетий завовевал известность как лучшее опенсорсное решение для анализа пространственных данных. В докладе я остановлюсь на продвинутом анализе пространственных данных с помощью PostGIS, расскажу о дальнейшем развитии с помощью GeoDataScience, библиотек и фреймворков Python, сочетаемых с PostgreSQL/PostGIS, включая технологии машинного и глубокого обучения.