psycopg3: как Питон полюбил Постгрес
На сегодняшний день Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире. Он прост в изучении и использовании и легко совместим с любыми известными сервисами и протоколами. psycopg2 - наиболее часто используемый драйвер PostgreSQL для Python: он обеспечивает хорошую производительность и делает взаимодействие между ЯП и СУБД максимально удобным.
За последние годы Python существенно изменился, и его первоклассная поддержка асинхронного программирования меняет способ написания новых программ. В PostgreSQL также было внесено множество изменений, поэтому требуется новое поколение драйвера, который позволит питонистам использовать все возможности Postgres по максимуму.
psycopg3 - это новое поколение наиболее часто используемой библиотеки-адаптера Python-PostgreSQL: она предлагает знакомый интерфейс и удобный процесс обновления, кроме того, она спроектирована для получения максимальной производительности от базы данных и ЯП: она поддерживает асинхронное программирование, связываемые переменные (prepared statements), двоичные параметры.
psycopg3 также экспериментирует с инновационной поддержкой JSONB и конвейерной обработкой запросов! Приходите и узнайте, что нового происходит на стыке вашего любимого языка программирования и базы данных!
Видео
Другие доклады
-
45 мин
Daniel Westermann dbi services Principal ConsultantКак 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.
-
22 мин
Дорофей Пролесковский Juno GIS EngineerЧто нового в PostGIS 3.1
PostGIS - расширение для работы с пространственными данными в PostgreSQL. В этом докладе будут рассмотрены все последние изменения в экосистеме вокруг PostGIS с комментариями от разработчика.
-
22 мин
Pavel Stehule freelancer Независимый консультант и разработчикКак использовать pspg
pspg - это unix-совместимый инструмент для постраничного просмотра данных, разработанный специально для Postgres-клиента psql. На сегодняшний день его возможности не ограничиваются обычным просмотром данных. Он может работать в режиме приложения или инструмента для открытия CSV и TSV файлов. В рамках доклада я постараюсь продемонстрировать основные возможности данного приложения.
-
45 мин
Павел Борисов Postgres Professional программистУскорение 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.