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

Иван Фролков Postgres Professional инженер-консультант

Pgpro_scheduler и криптовалютные транзакции

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.

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
Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist

Мастер-класс: продвинутый анализ пространственных данных с помощью PostgreSQL, PostGIS и Python

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.

Материалы к докладу
Андрей Литуненко 2ГИС Программист

Как мы распрощались с MongoDB и перешли на PostgreSQL

В своем докладе я поделюсь опытом переноса, конвертацией NoSQL-данных в реляционный вид и расскажу, как нам удалось ускорить приложение в 2 раза.

Изначально для хранения данных мы использовали PosgtgreSQL и MongoDB. На практике мы выяснили, что такое разделение крайне неудобно. Мы тратили уйму времени и внимания.

Расскажу, как с помощью mosql мы перенесли данные из MongoDB в PostgreSQL. Теперь все данные могут быть получены одним запросом, а схема таблиц обеспечивает консистентность данных.

Материалы к докладу