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)

более
0 участников
0 докладчиков
0
минут общения
54 доклада
оффлайн
формат

Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist

Продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python

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.

Материалы к докладу
Кирилл Боровиков ООО "Компания "Тензор" Технический директор

explain.sbis.ru - массовая оптимизация запросов

Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL? Как это делать, если серверов - сотни, а баз - тысячи? В "Тензоре" мы разработали для этого отдельный инструмент - explain.sbis.ru: - для синхронного сбора и анализа запросов - для визуализации планов выполнения - для мониторинга ошибок в БД

Материалы к докладу
Дмитрий Павлов Arenadata Big Data solutions Senior Consultant

Дрессируем Greenplum

С необходимостью завести в корпоративном IT-ландшафте аналитическую СУБД сталкивается большинство компаний, чей бизнес так или иначе затрагивает информационные технологии. В докладе я расскажу о самых главных нюансах развёртывания и эксплуатации распределённой аналитической open-source СУБД, основанной на PostgreSQL - Greenplum, разберу типичные ошибки при её использовании, приведу best practices и обращу внимание на тонкие места.

Материалы к докладу
Константин Книжник Postgres Professional Ведущий разработчик
VOPS: Векторное расширение Постгреса

СУБД 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.
Материалы к докладу