![Daniel Westermann Daniel Westermann](/media/2021/01/19/daniel-westermann1.jpg.180x180.jpg)
Как переносить данные из Oracle в PostgreSQL и обратно
Использование PostgreSQL стало обычным делом во множестве организаций. В большинстве случаев PostgreSQL устанавливают в дополнение к уже имеющимся СУБД Oracle, и довольно скоро возникает закономерный вопрос: как перебрасывать данные из Oracle в PostgreSQL и наоборот? Давайте перенесёмся в прошлое, в март 2001, когда вышло новое расширение SQL стандарта, определившее общие принципы создания API для управления внешними данными: SQL/MED (ISO/IEC 9075-9:2008). Сообщество PostgreSQL довольно быстро создало фреймворк для использования рекомендаций стандарта в виде так называемых обёрток сторонних данных (foreign data wrappers). Это случилось в 2011 с выходом PostgreSQL 9.1. С тех пор число обёрток сторонних данных постоянно растёт. Сегодня благодаря им PostgreSQL может интегрировать данные почти из любого внешнего источника, будь то обычные файлы, другие реляционные СУБД или даже неструктурированные данные. В рамках этого доклада мы рассмотрим обёртку сторонних данных для Oracle и то, как её можно использовать для получения данных из Oracle в PostgreSQL. Однако обратное тоже верно: данные из PostgreSQL также можно отправить в Oracle, и это может быть важно для соблюдения требований. Обещаю, что в докладе будет две части: слайды и много демонстраций.
Видео
Другие доклады
-
Павел Борисов Postgres Professional программист
Ускорение быстрого текстового поиска с помощью индекса RUM
Быстрый текстовый поиск в PostgreSQL существенно ускоряется, если использовать обратные составные индексы по лексемам внутри типа tsvector. Индекс RUM - это свободное расширение, основанное на индексе GIN. Оно индексирует не только лексемы, но и их положение в текстовом поле, а также включает дополнительную информацию - вес лексемы, это позволяет полнее поддерживать возможности tsvector.
До недавних пор запросы с весами лексем в индексе RUM требовали перепроверки по таблице. Моя модификация (2020) в разы ускоряет такие запросы, делая их index-only.
В докладе будут представлены различные сценарии использования быстрого текстового поиска и применение индекса RUM для его существенного ускорения, а также бенчмарки по сравнению с встроенным в PostgreSQL индексом GIN.
-
Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database Architect
Postgres и искусственный интеллект в современном мире
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.
-
Егор Рогов Postgres Professional эксперт
Новое в учебных курсах Postgres Professional
Образовательные проекты нашей компании создаются, чтобы помочь в изучении PostgreSQL. В прошлом году мы сосредоточились на курсах для прикладных разработчиков: обновили базовый курс DEV1 и выпустили совершенно новый курс DEV2. Что изменилось в нашем подходе к учебным материалам, как мы видим дальнейшее развитие курсов и есть ли у нас что-то кроме них, будут ли обновлены курсы для администраторов и как это отразится на сертификации – обо всем этом я и расскажу.
-
Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
Шардман - естественный подход к шардингу в PostgreSQL
Объем данных, с которым работают современные корпоративные и интернет системы, постоянно растет. При этом все сложнее становится иметь и синхронизировать несколько копий данных в разных системах. Возникает необходимость работать с большими объемами данных непосредственно в транзакционной СУБД, Часто такое требование накладывает и логика приложений, которым необходимы результаты в реальном времени. В докладе рассмотрим какой может быть универсальная распределенная транзакционная СУБД. Разберем такие аспекты как типы нагрузки и их приоритизация, динамическое выделение ресурсов, уровень консистентности. Расскажем на каких инструментах в PostgreSQL можно построить такую систему, что у нас уже получилось и какие задачи еще предстоит решить.