PGConf.Russia 2023

В докладе разработчик делится опытом миграции высоконагруженной системы в сфере железнодорожного транспорта с IBM DB2 for z/OS на PostgresPro в конфигурации multimaster. Основной акцент сделан на особенностях работы с кластером, функционирующим в режиме multimaster, с каким проблемами пришлось столкнуться и как их решать.

Рассказываю про опыт выполнения проекта по импортозамещению информационной системы с СУБД Microsoft SQL Server на Postgres PRO. Владелец СУБД - АО «Росагролизинг».

СУБД содержит базу данных объемом около 6 Тб (более 300 таблиц с количеством строк до 4 млрд). Адаптировано 15 ETL пакетов и 131 процедура с полным сохранием функциональности и частичным рефакторингом исходного кода. Производительность системы осталась на прежнем уровне.

8 апреля завершается прием изменений в 16-ю версию.

Ряд новинок уже известен, в частности нас ждут любопытные изменения в области безопасности и логической репликации. Но сделать анонс всех интересных патчей до окончания мартовского коммитфеста нельзя. По опыту предыдущих релизов можно предположить, что самые интересные патчи будут приняты во второй половине марта и начале апреля.

Поэтому интрига с содержанием этого доклада будет сохраняться до самого последнего момента в том числе и для автора.

Я покажу в PostGIS, как каждый может проанализировать геоданные всей Земли и получить ответы на свои глобальные вопросы за минуты и секунды.

Когда вы пользуетесь такси в небольших городах, вызывая машину по телефону, то с высокой вероятностью вашу поездку тарифицирует программа на основе данных OSM. Для тарификации используется какой-либо из пакетов прокладки маршрута. Благодаря этому сценарию использования, сотрудники таксопарка указывают номер дома и улицу на зданиях и делают вклад не только в свой бизнес, но и в OpenStreetMap.

В сценарии аналитики данных входят и задачи где лучше разместить торговую точку, чтобы в нее приходили покупатели. Опять же данные о шаговой доступности и населенности окресностей можно извлечь из геоданных. Можно расчитывать стоимость недвижимости на основе множества факторов связанных с расположением объекта и его окружения.

Ученые могут строить прогнозные модели для предсказания эпидемий, эволюции городов, планировать рекреационные зоны и застройку существующих территорий на основе открытых геоданных.

Ну и можно ответить на любой вопрос по географии который вам придет в голову: посчитать площади городов и построек, протяженности дорог и извлечь названия городов, областей и островов. Можете, например, стать чемпионом по игре в "Города" или основать новый сервис прокатов электро самокатов. Все ограничивается лишь вашей фантазией.

Я опубликовал https://github.com/igor-suhorukov/openstreetmap_h3 — мой проект высокопроизводительного загрузчика данных, который позволяет выполнять геоаналитику данных из OpenStreetMap в PostGIS. Он преобразует дамп OpenStreetMap всего мира или региона PBF в схему, разделенную по регионам H3. Опция столбцового хранения активирует расширение CitusDB в PostgreSQL для ускорения аналитических запросов.