PgConf.Russia 2019

JSONB в PostgreSQL обладает рядом интересных свойств, которые могут пригодиться при проектировании и разработке бизнес-систем с тяжелой предметной областью, помогая бороться со сложностью и вариабельностью. На мастер-классе мы обсудим преимущества и недостатки использования JSONB. На примере открытой медицинской базы данных - fhirbase - мы с вами:

• загрузим синтетические медицинские данные в PostgreSQL
• научимся искать и индексировать эти данные (gin, jsquery, json-knife)
• посмотрим, как использовать JSON агрегацию для постороения сложных запросов (GraphQL)
• покажем, как эти данные можно модифицировать и валидировать
• поговорим об архитектурных последствиях использования JSONB

Технические требования:

• docker
• docker-compose

Инструкция по подготовке

В докладе рассмотрю различные варианты использования и конфигурацию standby сервера. Расскажу о том, как сделать standby, согласованный с вашим архивом, чтобы после аварии primary и промотирования standby сервера новый стендбай можно было пересоздать из архива. Слушатели познакомятся с опытом Avito: как использовать standby для read-only запросов, какие возникали проблемы и как мы их решили. Поговорю про мониторинг standby - на какие метрики стоит обратить внимание.

В ходе доклада мы с головой окунемся в пространство восхитительных возможностей службы Amazon RDS для PostgreSQL, включая новые версии релизов PostgreSQL, новые расширения, более крупные таблицы. Мы посмотрим на бенчмарки новых типов сущностей RDS и их ценность, на то, как работают высокая доступность и масштабируемость по чтению. Разберем уроки, которые мы вынесли из опыта управления большим парком сущностей с помощью PostgreSQL, включая важные настройки и возможные подводные камни, связанные с pg_upgrade.

Возможно, Python не самый быстрый язык программирования на CPU, но быстрая и простая разработка на нем экономит массу усилий того, кто находится между креслом и клавиатурой. Поскольку программные клиенты базы данных большую часть времени находятся в ожидании отклика от сервера базы данных, аснихронная функциональность Python, ставшая доступной в последних версиях (3.5+), может оказаться полезной для значительной оптимизации скорости работы приложения за счет того, что время подготовки ответа сервером может быть использовано приложением для работы над другими задачами. Асинхронный интерфейс между Python и PostgreSQL называется "asyncpg". В ходе мастер-класса я разберу работу с данной библиотекой и напишу короткое приложение, использую некоторые полезные свойства библиотеки.