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.

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.

DBeaver - IDE для Postgres с открытым исходным кодом

DBeaver - это универсальный графический клиент для работы с базами данных. Мы создаем DBeaver по модели Open Source Software. Особенное внимание уделяем СУБД PotgreSQL из-за её возможностей, её популярности и открытости. Мы расскажем как развивается DBeaver, покажем внутреннее устройство, продемонстрируем основную функциональность. Отдельно остановимся на трудностях, которые возникают при создании клиента для PostgreSQL. Обсудим модель управления требованиями и способы взаимодействия с сообществом PostgreSQL. Детально рассмотрим интерактивную отладку хранимых процедур PL/pgSQL. Представим новые возможности ближайшего релиза, поделимся планами на будущее.

Что нам ждать в PG 11?

10-я версия получилась богатой на новые фичи, но что же нас ожидает в новой 11 версии?

Мы расскажем последние новости из мира разработчиков постгреса, а именно: новые фичи, улучшения и развитие старых, прорывные разработки. Не все из них видны простому пользователю, но мы постараемся представить разработки ядра постгреса в простом и доступном виде.