title

text

Henrietta Dombrovskaya
Henrietta Dombrovskaya Braviant Holdings Зам.директора по СУБД
17:00 02 марта
45 мин

NORM - фреймворк без ORM

Хорошо известно, что, хотя производительность базы данных велика и каждый запрос выполняется за миллисекунды, общее время отклика приложения может быть медленным, поэтому пользователи могут долго ждать ответа. Мы знаем, что проблема не в базе данных, а в том, как разработчики приложений с ней общаются. В частности, речь идет об ORM - Object-Relational Mappers. Разработчики баз данных ненавидят их, но разработчики приложений любят их, потому что они позволяют разрабатывать приложения без каких-либо знаний о внутреннем устройстве СУБД. В результате производительность системы часто оказывается неприемлемо низкой.

Единственный способ изменить это - предоставить разработчикам приложений такой же простой в использовании инструмент, как ORM, но позволяющий избежать распространенных ошибок ORM. Вот почему мы разработали NORM - No-ORM Framework. Во время этой презентации мы рассмотрим примеры кода из репозитория https://github.com/hettie-d/NORM и узнаем, как создавать «транспортные объекты» для эффективной передачи данных между приложениями и базами данных.

Видео

Другие доклады

  • Дмитрий Урсегов
    Дмитрий Урсегов Postgres Professional Руководитель группы разработки
    45 мин

    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.

  • Артём Картасов
    Артём Картасов Postgres.ai Software Engineer
    45 мин

    Над пропастью WAL-G

    Что мы ожидаем от системы резервного копирования? Что отличает хорошую систему бэкапов? И самое главное - как выбрать для этого процесса подходящие инструменты? При подготовке резервных копий возникает немало насущных вопросов.

    В докладе я расскажу историю построения системы снятия и верификации бэкапов в отдельно взятой компании. Обсудим вопросы выбора инструмента по работе с резервными копиями, адаптации к изменяющимся реалиям, проблемы облачных хранилищ и безграничные возможности open-source коллаборации.

    Приглашаю вас в увлекательное путешествие длиной 2 года.

  • Julien Rouhaud
    Julien Rouhaud Разработчик
    22 мин

    Как перестать бояться обновлений glibc

    PostgreSQL использует системные библиотеки правил сортировки, например, glibc или ICU, для расположения текста в определённом порядке. Общеизвестно, что необходимо принять меры предосторожности на случай, если библиотека изменит порядок сортировки для какого-либо правила. Любой индекс, который использовал старый порядок, вероятно, будет повреждён после установки новой версии библиотеки.

    В данном докладе мы рассмотрим улучшения, которые войдут в PostgreSQL 14 и помогут отслеживать версии правил сортировки, обнаруживать и устранять возможные повреждения индексов, вызванные обновлением библиотек. Мы также обсудим работу, которая выполняется сейчас в целях дальнейшего улучшения этого процесса.

  • Андрей Фефелов
    Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
    22 мин

    Как обфусцировать базу в Postgres для задач нагрузочного тестирования веб-приложений

    Postgres - отличная база данных для высоконагруженных веб-приложений. В свою очередь для таких веб-приложений периодически встает задача нагрузочного/стресс тестирования. Кроме очевидных сложностей: эмуляции рабочего окружения близкого к продуктовому и генерации трафика есть задача подготовки базы данных для тестового окружения. В эпоху борьбы за приватность персональных данных (152-ФЗ, GDPR, HIPAA) использование базы с прода выглядит плохой идеей. Выход один - обфусцировать данные.

    Существуют различные инструменты для обфускации данных в Postgres. В докладе я расскажу, какие из них мы выбрали и почему, с какими трудностями столкнулись во время использования, насколько удачно решили задачу.

    Вы узнаете возможно ли получить идентичный отклик на тестовой базе без реальных данных с прода, посмотрим графики, обсудим ограничения, которые возникают при обфускации, я познакомлю вас с нашими наработками, упрощающими задачу.