PgConf.Russia 2019

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
63 доклада
оффлайн
формат

Дмитрий Юхтимовский Gilev.ru технический лидер
Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG)

Магические фокусы с последующим разоблачением (1С+PG):
- Фокус первый. Как убедить бухгалтерию купить новый сервер.
- Фокус второй. Как показать, что MS SQL быстрее PostgreSQL.
- Фокус третий. Как показать, что PostgreSQL быстрее MS SQL Server.
Материалы к докладу
Мирослав Шедиви solute GmbH Senior Software Developer

Битемпоральность: отслеживание воспроизводимых изменений в PostgreSQL с помощью типа данных RANGE

Итак, вы наконец создали модель базы данных для вашего приложения и наполнили ее текущими данными. Каким образом обеспечить их актуальность? Хотя команда INSERT может быть все еще прозрачной, команды UPDATE и DELETE перезапишут ваши предыдущие данные, так что вы не сможете их воспроизвести. Клонирование целиком огромного контента при каждом небольшом обновлении - не вариант. Для богатых и сложных данных о сотнях тысяч электрогенераторов в Германии и по всему миру я построил базу данных, используя тип данных range, недавно появившийся в PostgreSQL. Это позволило мне добавлять, обновлять и удалять данные, при том обладая полным доступом к состоянию базы данных в любой исторический момент. Во время выступления я представлю очень упрощенную версию базы данных, чтобы аудитория смогла тут же применить знания на практике. Также я покожу несколько хитрых приемов в работе с Python и Psycopg2, которые позволят всей команде подготавливать, просматривать и развертывать все изменения в базе данных без конфликтов слияния. И подкину несколько идей о том, как можно эти данные эффективно извлекать.

Материалы к докладу
Степан Данилов РТ Лабс Разработчик

Оптимизация оптимизированного и не очень

Хочу поделиться опытом оптимизации запросов PostgreSQL для Региональной Медицинской Информационной Системы (РМИС). Опыт работы с PostgreSQL и с этой системой - более 6 лет.

Материалы к докладу
Денис Смирнов КГБУЗ КДЦ Вивея программист

Greenplum: внутреннее устройство MPP PostgreSQL для аналитики

PostgreSQL архитектурно является классической вертикально-масштабируемая СУБД для OLTP нагрузок. Параллельно с PostgreSQL много лет существует его альтернативная горизонтально-масштабируемая MPP версия Greenplum, заточенная под большие данные и OLAP нагрузку. В докладе будет рассказано про внутреннее устройство Greenplum (распределенные транзакции, шардирование данных, секционирование с гибридным хранением во внешних системах, колоночные движки хранения со сжатием и много другое), проведено сравнение с внутренним устройством PostgreSQL и показаны области применения каждого решения.

Материалы к докладу