Другие доклады
-
Федор Сигаев Postgres Professional технический директорАнтон Дорошкевич ИнфоСофт Руководитель Отдела-ИТ
1С:Предприятие + Постгрес = ...
В диалоге технического директора Postgres Professional, ведущего разработчика PostgreSQL Федор Сигаев и известного 1С-эксперта Антон Дорошкевич обсудят имеющиеся проблемы эксплуатации 1С на Постгресе и их возможные решения.
-
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.
-
Daniele Varrazzo Codice Lieve Директор
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!
-
Daniel Westermann dbi services Principal Consultant
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.