PGConf.Russia 2018

В 10-й версии постгреса появилось встроенное партицирование таблиц. Однако ставить точку на развитии этого функционала, начало работы над которым ведётся с августа 2015 года, пока рано. В новом 11-ом релизе ведутся несколько параллельных работ по преодолению ограничений встроенного партицирования (update ключа партицирования, вставка в foreign партиции, локальные и глобальные индексы) и внедрение оптимизаций (runtime partition pruning, parallel append нода и partition-wise aggregation/grouping), которые восполнят многолетний пробел в этой области.

Помимо этого получили развитие сторонние решения для партицирования таблиц - pg_pathman и timescaledb, каждый из которых предоставляет свои дополнительные возможности, отсутствующие в ваниле.

В своём доклады мы постараемся рассказать про возможности каждого из решений, обрисовать нишу, сделав упор на разрабатываемые фичи в ванильном постгресе.

Если честно взглянуть на большинство наших бизнес-приложений, то они через провод собирают данные в базу и раздают их в обратном направлении. Что, если не пытаться воздвигать стену абстракций между приложением и базой данных (ORM), а постараться использовать их симбиоз - сильные стороны и индивидуальные особенности.

Я расскажу как мы используем postgresql и clojure для создания data intensive приложений для медицины.

• functional relational programming
• jsonb для моделирования сложной предметной области
• функциональные индексы и расширение json-knife для поиска в jsonb
• реализация graphql на postgres
• logical replication для построения реактивных интеграций
• асинхронный JDBC-free коннектор к postgresql на netty

На 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.

"Не мог он GIN от SP-GiST-а, как мы ни бились, отличить", говорил классик. А вы можете? Этот мастер-класс посвящен индексам, которые хоть и не так часто используются, как обычное B-дерево, но могут сильно выручить в трудную минуту. Мы посмотрим, как устроены эти индексы и в каких случаях они могут быть успешно применены. Заодно поговорим и об особенностях индексного доступа в PostgreSQL. Чтобы провести время с пользой, от слушателей потребуется некоторое знакомство с PostgreSQL и умение читать планы несложных запросов.

Материалы мастер-класса

• Слайды
• Demo 1
• Demo 2
• Demo 3

Резервную копию БД с демонстрационными данными можно скачать тут:

• Восстановление с помощью pg_restore (338 MB)