PGConf.Russia 2018

PostgreSQL и MQTT в качестве системы обработки IoT данных

MQTT - это эффективный протокол обмена данными для IoT устройств. Построенная с помощью доработанного EMQTT плагина, архитектура IoT проекта использует PostgreSQL в качестве центра обработки и хранения данных, поступающих от сенсоров в реальном времени. В докладе будет представлен пример решения программно-аппаратной платформы IoT, реализованного на базе протокола MQTT, где PostgreSQL выполняет ключевые функции, обеспечивая оперативный учёт, сбор и хранение данных от распределённой сети IoT устройств.

Использование PostgreSQL и Сlojure для разработки приложений, ориентированных на работу с базами данных

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

Защита PostgreSQL от внешних атак

Доклад раскроет все известные способы, которыми не имеющие авторизованного доступа к базе данных злоумышленники могут выкрасть пароли Postgres, просмотреть совершенные тразакции и даже вмешаться в работу сессии, возвращая фальсифицированные данные.

Postgres обладает встроенными средствами защиты для предотвращения этих угроз, однако администраторы баз данных должны понимать уязвимости для лучшей защиты от них.

Давайте отключим vacuum?!

Такой призыв часто возникает, когда в PostgreSQL возникают проблемы, и главным подозреваемым оказывается vacuum. По опыту, многие наступают на эти грабли, и мне с коллегам по Data Egret нередко приходится разгребать последствия, так как потом всё становится ещё хуже. Но если обратить внимание на сам vacuum, то, пожалуй, нет такого человека, который бы использовал Postgres, и при этом ничего не знал про вакуум. Ведь история вакуума начинается относительно давно, и в интернете можно найти массу как старых, так и новых постов про вакуум, объемные дискуссии в списках рассылки. Несмотря на то, что тема вакуума подробно описана в официальной документации к PostgreSQL, новые посты и новые дискуссии будут появляться и дальше. Возможно, поэтому с вакуумом связано очень много мифов, баек, страшилок и заблуждений. Между тем, вакуум является одним из важнейших компонентов PostgreSQL, и его работа напрямую сказывается на производительности. В одном докладе невозможно рассказать про вакуум абсолютно всё, но я бы хотел раскрыть ключевые моменты, связанные с вакуумом, такие как его внутреннее устройство, основные подходы к его настройке, наблюдение за производительностью, мониторинг, и что делать в случае, когда вакуум - главный подозреваемый во всех бедах. Ну и, конечно же, хочется развеять распространенные мифы и заблуждения, связанные с вакуумом.