title

text

05 – 07 февраля 2018

PGConf.Russia 2018

Москва, МГУ, экономический факультет

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
  • более
    0 докладов
  • оффлайн
    формат
  • 0
    минут общения

Доклады

Архив докладов

PGConf.Russia 2018
  • Олег Бартунов
    Олег Бартунов Postgres Professional генеральный директор
    Никита Глухов
    Никита Глухов Postgres Professional Разработчик
    45 мин

    "Умное" индексирование jsonb

    PostgreSQL имеет репутацию универсальной СУБД,то есть базы данных, с которой можно стартовать практически любой проект, так как она имеет богатую функциональность,отличную репутацию и большое сообщество. Ее расширяемость позволяет добавлять недостающие функции силами прикладных программистов без остановки системы.

    Я расскажу про то, как мы в Postgres Professional улучшили работу с индексами, а именно, добавили возможность использования параметров для их создания. В качестве примера, я расскажу про "умное" индексирование jsonb с помощью нашего расширения jsquery. "Умное" индексирование означает, что можно задавать подмножество jsonb для индексирование с помощью jspath,нового типа данных jsquery, который можно будет указывать в качестве параметра при создании индекса. Таким образом, индекс будет меньше,что положительно скажется на производительности запросов и лучшей конкурентности. Кроме того, параметры к оп классам позволят гибче работать с уже существующими индексами, а также помогут при индекскации jsonb с помощью jsonpath из ожидаемого SQL/JSON.

  • Александр Кукушкин
    Александр Кукушкин Zalando SE Database Engineer
    Алексей Клюкин
    Алексей Клюкин Zalando SE Database Engineer
    180 мин

    Мастер-класс: Управление высокодоступными PostgreSQL кластерами с помощью Patroni

    Patroni - это Python-приложение для создания высокодоступных PostgreSQL кластеров на основе потоковой репликации. Оно используется такими компаниями как Red Hat, IBM Compose, Zalando и многими другими. С его помощью можно преобразовать систему из ведущего и ведомых узлов (primary - replica) в высокодоступный кластер с поддержкой автоматического контролируемого (switchover) и аварийного (failover) переключения. Patroni позволяет легко добавлять новые реплики в существующий кластер, поддерживает динамическое изменение конфигурации PostgreSQL одновременно на всех узлах кластера и множество других возможностей, таких как синхронная репликация, настраиваемые действия при переключении узлов, REST API, возможность запуска пользовательских команд для создания реплики вместо pg_basebackup, взаимодействие с Kubernetes и т.д.

    Слушатели мастер-класса подробно узнают, как работает Patroni, получат практические навыки настройки высокодоступных кластеров на его основе, познакомятся с различными дополнительными возможностями и поучаствуют в диагностике проблем. Будут рассмотрены следующие темы:

    • область применения: какие задачи HA успешно решаются Patroni
    • обзор архитектуры
    • создание тестового кластера
    • утилита patronictl
    • изменение конфигурации PostgreSQL для кластера, управляемого Patroni
    • мониторинг с помощью API
    • подходы к переключению клиентов
    • дополнительные возможности: ручное переключение, перезагрузка по расписанию, режим паузы
    • настройка синхронной репликации
    • расширяемость и универсальность
    • частые ошибки и их диагностика

    Для полного участия в мастер-классе вам понадобится ноутбук с установленным git, vagrant и virtual box.

    Vagrant можно загрузить со страницы https://www.vagrantup.com или установить с помощью пакетов в вашем дистрибутиве. Virtualbox: https://www.vagrantup.com

    После установки Vagrant и Virtualbox нужно выполнить:

    $ git clone https://github.com/alexeyklyukin/patroni-training
    $ cd patroni-training
    $ vagrant up
    

    После того, как patroni box поднимется и установит необходимые пакеты к нему можно подключиться с помощью vagrant ssh.

  • Olivier Courtin
    Olivier Courtin DataPink Owner & DataScientist
    45 мин

    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.

  • Н
    Николай Ларин Microsoft Program Manager
    45 мин

    Azure Database for PostgreSQL – как мы сделали глобальный масштабируемый сервис

    Azure Database for PostgreSQL - управляемый сервис баз данных на основе PostgreSQL Community Edition. Мы расскажем об архитектуре сервиса и реализации ключевых преимущств PostgreSQL сервиса в Azure, таких как высокий уровень доступности, масштабирование сервиса, встроенная защита и автоматическое резервное копирование. Включает демонстрацию возможностей сервиса с облачными приложениями и интеграцию с другими сервисами Azure.

Все доклады

Партнёры

PGConf.Russia 2018

Серебряный партнёр

Организационный партнёр

Информационный партнёр

Партнёр